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德国植物育种会议“加速作物...
1。使用基因组学工具管理和采矿作物多样性1。使用基因组学工具管理和采矿作物多样性2。未来作物改进的建模方法的创新2.未来作物改进的建模方法的创新3。加速育种以提高气候弹性和可持续性3。加速育种，以提高气候弹性和可持续性4。使用现代育种技术设计未来的作物4。使用现代繁殖技术设计未来的作物5。预测未来作物改进的途径5。预测未来作物改善的途径
IP-Presplay
声音代码特定于广播电台，因此相同的轨道可以从一个站到另一个站的符合条件不同。使用IP- PRESPPLAY编程工具管理一束Web无线电或几个FM收音机时，此功能通常是一个加号。
AI RMF RFI 评论 - 为了人类
ForHumanity ( https://forhumanity.center/ ) 是一家 501(c)(3) 非营利组织，致力于解决人工智能和自主系统中的道德、偏见、隐私、信任和网络安全问题。ForHumanity 使用开放透明的流程，从 400 多名国际贡献者中汲取经验，为法律和合规专业人士、教育工作者、审计师、开发人员和立法者制定审计标准、认证计划和教育计划，以减轻偏见、增强道德、保护隐私、建立信任、改善网络安全，并推动人工智能和自主系统的问责制和透明度。ForHumanity 致力于让人工智能对所有人都安全，并支持政府机构和工具管理与人工智能和自主系统相关的风险。
量化工业策略：法国Factsheet
法国的工业政策金融工具集中在法国BPI中，该工具管理出口融资计划，几乎占其他金融工具的98％。通过非出口金融工具（GDP的0.60％）的支持的40％集中在一定规模阈值以下的公司上（因此，根据Quis方法论，BPI France的授权始终如一地将其标记为“中小型企业和年轻公司”，以支持SMES和中间大小的公司。58％的金融工具不符合任何标准（GDP的0.86％），但其中很大一部分可能会投资于中小企业和中型公司。贷款代表大多数金融工具（2021年为55％，基准为50％），保证金额占金融工具的30％（基准为36％），股票投资为15％（基准为14％）。
2022 年 SmallSat 航空电子分会
小型航天器航空电子设备 (SSA) 是指航天器平台中包含的所有电子子系统、组件、仪器和功能元件。这些主要包括飞行子元件命令和数据处理 (CDH)、飞行软件 (FSW) 和其他关键飞行子系统，包括有效载荷和子系统航空电子设备 (PSA)。所有这些都必须可配置到特定的任务平台、架构和协议中，并由适当的操作概念、开发环境、标准和工具管理。CDH 和 FSW 被认为是集成航空电子系统的大脑和神经系统，通常以某种方式提供与所有其他子系统的命令、控制、通信和数据管理接口，无论是直接点对点、分布式、集成还是混合计算模式。航空电子系统本质上是航天器上集成的所有组件及其功能的基础。由于任务的性质会影响航空电子架构设计，因此航空电子系统存在很大的可变性。
新闻稿
Lauxera Capital Partners 成立于 2020 年，是一家领先的跨大西洋投资公司，专注于医疗科技行业。在创业型公司建设者和经验丰富的投资者的领导下，Lauxera 指导医疗保健公司经历了每个成长阶段。该公司目前通过两种增长收购投资工具管理着超过 6 亿欧元的资产 (AuM)。Lauxera Growth I 支持 12 家投资组合公司，作为强大的运营和财务合作伙伴推动有机增长和外部增长。Lauxera Growth II 建立在其前身相同的投资策略之上，提供更大的股权支票以扩大覆盖范围并加速全球医疗创新。自成立以来，Lauxera Capital Partners 一直倡导影响力投资。该公司致力于通过其投资组合公司和支持慈善医疗组织的“Carried for Interest”计划为患者、提供者和医疗保健系统带来积极成果。
机器学习算法与人工智能在改善代谢综合征相关并发症中的应用：综述
目的：本综述简要总结了人工智能 (AI) 在代谢疾病中的应用及其对整体健康的影响。主要重点是探索潜在的应用，并解决在非传染性疾病背景下将基于人工智能的方法用于研究目的和临床治疗的相关问题。方法：通过在几个知名数据库上使用特定关键词（如 MS、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、冠心病、肥胖和血脂异常）进行计算机文献检索，总结了相关的已发表出版物。研究人员挑选了具有独特数据的论文，并将这些研究的重要发现整合到结论中，该结论涉及代谢综合征的现状。结果：总之，虽然人工智能在教育干预中的应用显示出潜力，但重要的是要认识到其固有的局限性。尽管关于使用数字化和智能工具管理 MS 的文献越来越多，但相当一部分相关研究受到样本量不足或未能确定所测试干预措施的临床意义等限制。尽管存在这些挑战，人工智能 (AI) 在医学领域的应用仍在迅速发展，必须承认这些应用的潜力和学术意义。结论：某些人工智能 (AI) 技术的整合和综合利用可以使未来的 MS 健康教育提供全面、个性化和智能化的培训。这种干预措施将为患者提供持久的保护和终身持续的指导。