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大型的高级环境可持续性指南...
图1：17个UN可持体证据[11]，明确：没有贫困；零饥饿；身体健康和福祉；质量教育；性别平等；干净的水和卫生；负担得起的清洁能源；体面的工作和经济增长；工业，创新和基础设施；减少不平等；可持续城市和社区；负责的消费和生产；气候行动；水下的生活；陆地上的生活；和平与正义强大的机构；以及实现目标的合作伙伴关系。
机器学习是否可以正确预测用于肾脏疾病的激光碎石疗法的柔性输尿管镜检查结果？来自大型的内属学院中心的结果
背景和目标：医疗保健中机器学习（ML）的整合引起了人们的显着关注，因为它具有前所未有的增强患者护理和结果的机会。在这项研究中，我们根据术前特征培训了ML算法，以自动预测输尿管激光岩石疗法（URSL）的预后。方法：在7年期间，单个经验丰富的外科医生检索了用输尿管镜治疗的尿石病治疗的患者的数据。16个ML分类算法的算法经过培训，以研究术前特征和术后结局之间的相关性。评估的结果是无石的原发性（SFS）（SFS，定义为仅在内镜可视化和3 MO成像时仅存在<2 mm的石材碎片）和术后并发症。是根据预测合并和预测SF的最佳算法构建的合奏模型。然后，使用多任务神经网络研究了术后志术的同时预测，并使用可解释的人工智能（AI）来证明最佳模型的预测能力。关键发现和局限性：用于预测SF的集合ML模型的精度为93％，精度为87％。并发症主要与术前尿液培养（1.44）有关。逻辑回归表明，SFS受到总石负担的影响（0.34），术前支架的存在（0.106），术前尿液呈阳性（0.14）和石头位置（0.09）。可解释的AI结果强调了关键特征及其对输出的贡献。结论和临床意义：技术进步正在帮助泌尿科医生克服输尿管镜检查的经典限制，即石材尺寸和
气候引起的巴基斯坦和大型的干旱变异性...
人们受到影响。»在2015年Heatwave中，由于中风，大约有65,000人住院。»季风2022年产生了破纪录的降雨：约3300万人受到影响。»在2023 - 24年，巴基斯坦经历了前所未有且长时间的雾气，
表征大型的热机械特性
大型添加剂制造（LFAM）是一种制造技术，其中大量的材料以逐层的方式挤出，以形成通常规模几米的结构。Loci One系统是由Loci Robotics，Inc。操作的LFAM型系统，该系统具有安装在6轴机器人臂上的高吞吐量挤出机。这项研究使用loci One系统用重量碳纤维增强的丙烯腈丁二烯苯乙烯（CF-ABS）以各种层沉积方法，打印速度，图层时间和珠子宽度来打印20％的单珠壁。测量印刷结构的热膨胀（CTE）的系数，以量化印刷条件对热机械性能的影响。使用大型数字图像相关系统测量LFAM打印墙的CTE，以表征X-（打印方向）和Z-（在层之间）方向上纤维增强复合材料的失真。这项研究确定，使用不同的打印参数，在X方向上测量的CTE在很大程度上受珠几何形状的影响，而在z方向上测得的CTE相对不受变化参数或层沉积发生层沉积的方法的影响。