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绿色胃肠病学和肝病学
引言广泛赞赏全球气候紧急情况，最新的预测令人震惊。在气候变化的政府间小组中1得出的结论是，自1750年以来观察到的温室气体（GHG）散发出现的增加是由人类活动造成的，它已经指出，过去的四十年中的每一个都比1850年以来一直在任何其他人的温暖，除非在1850年以来，除非在1.5°C和21°c中，否则将在21°C中进行预测。排放。有限的机会窗口，要达到全球变暖的1.5°C限制，到2030年，温室气体排放量需要减少45％。由于气候变化而产生不利的健康影响，但医疗保健本身是温室气排放的主要因素：英格兰总计2和8.5％的4％。3在医院环境中，内窥镜检查是温室气体排放的第三大贡献者，4和位于英国的绿色内孢子型组，但有一个
麻将AI超级凤凰机器学习方法研究与改进
由于 ∂u ( l +1) k ∂u ( l ) j = w ( l +1) kj f ′ ( u ( l ) j )，我们有 δ ( l ) j = ∑ J k =1 δ ( l +1) k ( w ( l +1) kj f ′ ( u ( l ) j ))。
介绍基于大脑的人工智能技术 Yuragi Learning
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![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。
胃肠病学
人工智能 (AI) 是一个总称，用于描述一组相互关联的领域。机器学习 (ML) 是指从过去的数据中学习以预测未来数据的模型。医学，特别是胃肠病学和肝病学，是数据丰富的领域，拥有广泛的数据存储库，因此为基于 AI/ML 的软件应用提供了丰富的基础。在本研究中，我们全面回顾了基于 AI/ML 的模型在这些领域的当前应用及其应用带来的机遇。具体而言，我们指的是基于 AI/ML 的模型在预防、诊断、管理和预后胃肠道出血、炎症性肠病、胃肠道癌前和恶性病变、其他非恶性胃肠道病变和疾病、乙型和丙型肝炎感染、慢性肝病、肝细胞癌、胆管癌和原发性硬化性胆管炎方面的应用。同时，我们确定了制约这些模型在医疗保健领域广泛应用的主要挑战，并努力探索克服这些挑战的方法。值得注意的是，我们详细阐述了对内在偏见、数据保护、网络安全、知识产权、责任、道德挑战和透明度的担忧。尽管速度比预期的要慢，但人工智能正在渗透到医疗保健行业。医疗保健领域的人工智能将成为现实，每位医生都必须参与其中。
光子学
•射线射线光学光学（几何（几何光学）光学）:: Fermat的Fermat的Fermat的原理，原理，原理，携带携带和矩阵矩阵光学元件.. s l s l s l s l s l s l s l s l w o ti o ti o ti（i t f＆g i g i g i g i s claverian scressic corterican s clave and clave scallice sclasic scallice scallice clave and clave wave wave wave wave（ Beams) Beams): Scalar Scalar wave wave equation, equation, Helmholtz Helmholtz equation, equation, Superpostion Superpostion of of Waves, Waves, Interferometers, Interferometers, Paraxial Paraxial Wave Wave Equation, Equation, Gaussian Gaussian Beam Beam Solution, Solution, ABCD ABCD Law, Law, Hermite Hermite-Gaussian Gaussian Beams Beams.ABCD ABCD法律，法律，Hermite Hermite高斯高斯横梁。•激光激光物理物理学：轻度放大，放大，抽水计划，方案，增益系数，系数，系数，激光激光输出（CW（CW（CW和脉冲）脉冲）。声音大声疾呼，光学和非线性非线性光学元件• Electromagnetic Electromagnetic Optics Optics:: Maxwell Maxwell Equations Equations in in Vacuum Vacuum and and Dielectrics, Dielectrics, Monochromatic Monochromatic Waves, Waves, Plane Plane Waves, Waves, Polarization Polarization Ellipse, Ellipse, Jones Jones Formalism, Formalism, Reflection Reflection and and Refraction Refraction of of Light Light from from aa Boundary边界..•Fabry Fabry-孔孔洞腔::平面平面腔，腔，阻尼，阻尼，技巧，技巧，技巧，球形球形 - 镜面镜面腔，腔，稳定稳定和不稳定的不稳定型腔。光学光学涂层涂层设计•光子光子光学光学和光材料 - 物质材料相互作用::光子光子光子和光子光子流式流式材料材料属性属性，并模型模型光子光子和原子和原子和原子和原子流，以及流，材料，材料材料属性以及模型，模型，模型，模型，模型，光子，光子光子和型号。
