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临床医学中的人工智能和机器学习（评论），2023 NEJM，3 月 30 日，...
资料来源：与 Bing 的对话 2023/4/1 （1）临床中的人工智能和机器学习...... https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra2302038 （2）医学中的机器学习 | NEJM - 新英格兰医学杂志...... https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra1814259 （3）新英格兰医学杂志：2023 年档案。 https://www.nejm.org/medical-archives/2023 （4）新英格兰医学杂志（日文版）。 https://nejm.jp/ （5）临床中的人工智能和机器学习...... https://www.researchgate.net/publication/369647120_Artificial_Intelligence_and_Machine_Learning_in_Clinical_ Medicine_2023
糖尿病学
生活方式疾病正在上升，因为我们的国家正朝着发达国家的状态发展。我国面临的最常见的使人衰弱的疾病之一是糖尿病。治疗糖尿病是一种艺术，不仅包括避免并发症，而且还包括确保最高质量和寿命。的确，这是RSSDI（印度糖尿病研究协会）的最终目标。我们可以通过培训和更新医疗兄弟会来实现这一目标。为了实现这个梦想，我们有幸拥有RSSDI与斋浦尔国立大学医学科学与研究中心进行的“糖尿病学高级证书课程”。JNU -IMSRC是印度北部最好的机构之一。斋浦尔国立大学被评为最重要的私立大学之一。我们在JNU -IMSRC将进行课程，培训计划和考试，并具有最高的学术标准，以使这一证书 *在糖尿病学上最令人垂涎。i，作为课程主任将确保在RSSDI认可的中心和JNUIMSRC之间对这项享有盛誉的糖尿病课程进行最好的协调和传导。
光子学
光伏领域。高级材料中的光捕获和限制的优化将被动辐射冷却的概念推向了白天被动辐射冷却，并在过去十年中取得了令人印象深刻的结果和进展。照片的进步 - NIC和光收集继续提高太阳能电池的效率和全球性能，从而加速了其全球部署。无碳能量的长期挑战一直在利用核融合与Hy-Drogen同位素。虽然提出了一种基于激光的方法并早在1960年代就进行了投资，但磁性融合限制此后就引起了大部分关注和资金。然而，国家点火设施在2022年实现了点火点，证明了惯性限制融合的相关性，促使行业 - 行业联盟的形成和雄心勃勃的计划的资金。尽管仍然存在Nuber的困难，但现在已经明确确定了目标：在本世纪中叶开发基于无碳的惯性限制电力发电厂。Photonics提供的有希望的视野来减轻气候危机并促进可持续技术 - 发展可以促进我们行业的转变。基于光的技术为寻求可持续经济的创新和相关的解决方案提供了实现碳中立性并建立光明的未来的方式。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
花费的锂离子电池的射层回收
锂离子电池（LIBS）在我们的现代世界中已经变得无处不在，自1991年通过Sony Inc.发现以来，从智能手机到电动汽车，更多的一切都提供了更多的动力。市场对Libs的需求迅速增加，原材料价格的不可预测的上升为将来的大规模生产带来了不可避免的障碍。根据报道，在过去的十年中，Lith IUM价格几乎增加了两倍。未来的制造汇总可能会遇到挑战，这也是由于基本要素的全球稀缺（Li，Co和Ni）[1-4]。尽管这些电池提供了令人印象深刻的能量密度，低自减电率，轻巧和效率，但它们的广泛使用引起了人们对环境心理影响和资源耗竭的担忧[5,6]。在这次迷你审查中，我们探讨了回收锂电池以减轻问题和促进可持续未来的重要性。Hydorementallurgy和Py Rometallurgy是用于回收花费的两种主要方法。我们在更多的尾巴中介绍了提到的回收用过的锂电池的方法之一。
芯片的选择性原子层沉积
实现 AS-ALD 的一种常见方法是使用自组装单分子层 (SAM) 作为抑制剂，以优先阻止一种表面材料上的 ALD 而不是另一种。 [7–14] SAM 是一种有机分子，由头部基团（也称为锚定基团）、主链（通过范德华相互作用参与自组装过程）和尾部官能团组成，其中尾部官能团会影响 SAM 形成后的最终表面特性。通过选择仅与特定表面反应的 SAM 分子头部基团，可以实现选择性 SAM 形成。例如，已证实烷硫醇和烷基膦酸可在金属基材上形成 SAM 结构，但不会在 SiO 2 上形成。 [15–21] 通过使用这两种 SAM 分子作为金属表面 ALD 抑制剂，已有多次成功演示在金属/电介质图案的电介质区域上选择性沉积电介质膜（电介质-电介质，或 DoD）和金属膜（金属-电介质，或 MoD）。[7–12,22,23]
量子态测量的储层计算方法
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言，开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此，我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络，它可以以最小的设备开销实现，并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行，以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量，我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器，仅使用 2 – 5 个储层节点，同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能，并直观地了解储层处理。最后，我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练，并且可以作为集成低温超导设备实现，用于在计算边缘低延迟处理量子信号。
M13 概念文件第 2 层补充
M13 概念文件（于 2020 年 7 月批准）指出，一旦 M13A 中包含的主题完成 ICH 步骤 1（达成共识），将开始 M13B 主题的开发，一旦 M13B 中包含的主题完成 ICH 步骤 1 ，将开始 M13C 主题的开发。2022 年 12 月，M13A 指南在步骤 2b 中获得 ICH 大会批准。2023 年 3 月，M13B 的补充内容被添加到 M13 概念文件中，以提供有关完成 M13B 所需的范围、时间范围和专业知识的更多信息。M13B 的补充概念文件还指出，一旦 M13A 主题达到步骤 4 或 M13B 主题达到步骤 1 （以较早者为准），将为 M13C 主题添加额外的补充。