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球床的能量和火用分析...
在目前的研究中，我们开发了一种球床热能存储 (PBTES) 系统来利用发动机废气产生的废能。开发的 PBTES 与电力测功机耦合的固定式柴油发动机集成在一起，用于实验研究。比较了集成和未集成 PBTES 系统的发动机性能。在各种负载条件下，在充电过程中，60-75% 的能量可以存储在制造的系统中。研究发现，考虑到充电过程，使用该存储系统可以节省近 11-15% 的发动机燃料能量。PBTES 的热回收/排放表明可以节省 6-8.5% 的燃料一次能源。系统组合（发动机 + PBTES）效率在不同负载条件下变化范围为 11-38%。当施加 3 kW 负载时，可获得最高的能量节省，为 3.32%。开发的系统可轻松用于家庭或工业用途的空间加热或热流体需求。关键词：热能储存系统，球床，废热回收，
激光粉末床熔合增材制造在...
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利用人工智能AI开展临床药师工作
近年来，人工智能（AI）的社会应用正在迅速发展。许多论文研究了AI在医疗领域的应用。然而，关于AI应用于临床药学服务的研究却很少。我们报告了在处方审核的机器学习应用领域中尝试将AI应用于临床药学服务的尝试：通过语音识别解决药品问题以及通过自然语言处理自动将标准代码分配给药品名称信息。虽然两者都是探索性的尝试，但我们展示了将AI应用于临床药学服务的实用性。预计未来AI将支持和改变所有行业，包括医疗保健和临床药学服务。但是，AI并不是可以解决任何问题的魔法。使用人工智能程序时，需要了解其特点和局限性。面向即将到来的人工智能时代，临床药师需要提高人工智能素养。
丙戊酸（CASNo。99-66-1）
垂体 - 对性腺轴的影响，对雌性大鼠的抗源性作用，下丘脑 - 垂体 - 肾上腺轴，报告体外研究，雌激素作用，促进雌激素受体α表达，雄激素作用，抗雄激素对抗基因的作用，对抗基因的影响，抗元素效应，抗腐殖质，抗抗癌症效应和抗癌症ATE癌细胞（包括对雌激素受体的影响间接影响的情况），对类固醇产生的影响，间接对大鼠胶囊/基质细胞中类固醇合成的影响，对褪黑激素受体的影响，对人类给药的影响，对生长激素的影响，对生长激素的影响，对下丘脑的影响 - 垂体 - 腺癌 - 腺癌，麦芽胶轴，麦芽胶轴，麦芽胶轴，麦芽胶轴，有人提出，它表现出降低Tonin分泌调节功能，对下丘脑 - 垂体 - 甲状腺甲状腺轴的影响，促进胰岛素抵抗，对睾丸激素合成系统的影响，抑制催乳素分泌的影响，对二素化和浓度的浓度增加和浓缩量和浓缩量的影响，对类固醇合成系统的作用增加。
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
一个具有物理信息的两级机器学习模型，用于预测激光粉床融合中的熔体尺寸
激光粉末床融合（L-PBF）添加剂制造（AM）是一种基于金属的AM工艺，能够生产具有细微几何分辨率的高价值复杂组件。作为熔体池特征（例如熔体池的大小和尺寸）与制造零件的孔隙度和缺陷高度相关，至关重要的是，预测过程参数如何影响构建过程中熔体池的大小和尺寸，以确保构建质量。本文提出了一个两级机器学习（ML）模型，以预测在扫描MultiTrack构建过程中的熔体大小。为了说明热历史对熔体池尺寸的影响，在建模体系结构的低级别上预测了所谓的（Prescan）初始温度，然后用作上层物理信息的输入特征，以预测熔体池大小。从Autodesk的NetFabB仿真生成的仿真数据集用于模型培训和验证。通过数值模拟，与幼稚的一级ML相比，提出的两级ML模型表现出很高的预测性能，其预测准确性显着提高，而无需将初始调为初始调节作为输入特征。[doi：10.1115/1.4052245]
Novaseq X Plus
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基于人工智能的医疗器械EndoBRAIN的临床实施——监管……
我首先谈谈财务方面的挑战。 为了获得监管部门的批准，药品必须经过日本药品和医疗器械管理局（PMDA）的审查，并获得厚生劳动大臣的批准，这需要相当大的成本。 这笔不小的费用还不包括支付给PMDA的官方费用（从几十万日元到最高的200万日元不等）。 性能评估测试和临床试验所需的资金远远超过这个数额（比支付给PMDA的费用高出一个甚至两个数量级），因此参与AI研发的研究人员必须始终牢记这个数额。 具体来说，除了进行试验的实际成本外，还需要咨询费、数据中心费和分析费，以实现确保PMDA规定的质量所需的试验设计。 如果需要进行前瞻性随机对照试验，这个数量会更大，因此需要谨慎。 有时，可能有必要故意限制医疗设备的有效性，以避免严格的临床试验的要求。 不管怎样，如此庞大的资金量，一般的非医疗公司或者初创企业往往难以拿出来。 幸运的是，我们能够通过获得 AMED（医疗器械开发促进研究项目（2017-2019，首席研究员：Kudo Susumuhide））的竞争性研究资金来支付监管批准的费用。 具体而言，在AMED的支持下，自2017年起在多个机构（昭和大学、国立癌症中心医院、国立癌症中心东医院、静冈癌症中心和东京医科牙科大学）进行了性能评估测试，并在公共研究资金的支持下准备了药物批准申请所需的数据。 然而，获得此类公共研究资金并不常见，许多无法自行进行足够资本投入的公司（尤其是初创公司）可能需要从风险投资公司或银行获得药品测试和批准的资金。 除了财务上的挑战之外，由于这是内窥镜 AI 医疗设备的首次申请，我们必须与 PMDA 进行多次面对面的咨询，以确保药物顺利获得批准。