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在放射治疗中整合人工智能
放射疗法对于癌症治疗至关重要，但是由于基础设施和劳动力短缺，通道仍然有限。在放射学工作流程中人工智能（AI）的整合具有提高效率并提高患者结果的潜力。本综述分析了AI应用在放射肿瘤学中的当前格局，重点是治疗过程的各个阶段，包括决策，治疗计划和质量保护和质量评估。我们评估了AI技术的功能，尤其是深度学习算法，在自动化任务（例如图像分割和剂量优化）中。调查结果表明，通过促进自动肿瘤描述并增强图像注册过程，AI可以显着提高治疗计划的准确性和一致性。此外，AI驱动的预测模型在预测治疗反应和优化针对单个患者解剖学的辐射剂量方面显示出了希望。然而，这些技术的临床采用受到挑战的阻碍，包括AI算法的黑盒性质，对广泛验证的需求以及对数据隐私的担忧。当AI革新辐射肿瘤学的潜力是显而易见的，但在发生广泛实施之前，必须解决重大的障碍。未来的努力应着重于开发可解释的AI系统，建立强大的验证框架，并将AI工具集成到现有的临床工作流程中，以提高全球癌症护理的质量。
脑科学与人工智能的深刻整合
神经活动中意识和生物行为的出现代表了神经科学中最深刻，最具挑战性的问题之一（Bullmore和Sporns，2009； Latora等，2017）。作为理解大脑功能的基石，它还具有推进精神障碍诊断和治疗以及开发受脑启发的人工通用智力的变革潜力。大脑由具有多种形态和功能的非凡神经元组成，形成了复杂的结构和功能连接的迷宫（Yuan等，2019）。对基础认知功能的神经回路原则解密，仍然是一项巨大的科学挑战。到目前为止，广泛的效果已致力于揭示神经活动如何策划意识的出现和控制行为，以及大脑的结构结构如何支持其非凡的复杂性 - 从大脑区域到单个神经元和突触的范围。内侧前额叶皮层（MPFC）在涉及工作记忆（例如计划和决策）的行为中起着至关重要的作用，但是其神经过程的复杂性仍然很困难，无法通过当前的实验设计来捕获。使用啮齿动物和灵长类动物模型，尤其是在T迷宫任务中的研究，强调了现有方法的统计局限性，包括无法完全利用神经元尖峰序列和局部领域电位（LFP）（LFP），以理解神经同步及其行为相关性。与进化的较旧的视觉皮层不同，这是由于空间组织和健壮的电信号所带来的好处，MPFC缺乏这种空间规律性，导致信号较弱，并且需要具有限制在规模上的侵入性和高度敏感的电生理技术。最近的进步，例如使用动态时间扭曲，捕获神经同步的潜力，这是MPFC功能的关键特征，但受到当前数据集和工具的不足的约束。未来的进步将需要更大的高分辨率数据集，创新的实验方法以及计算建模的跨学科整合，以应对这些挑战并促进我们对MPFC如何支持复杂的认知和行为过程的理解。
疼痛管理的EHR整合
•三角数据元素 - 基于规则的，布尔逻辑，算法，加权•社会人口统计学特征•临床特征•站点和提供商 - 邮政编码，邮政编码，部门等。•遇到类型•在试验中对“ Go Lives”进行测序•E2C2 - 由现场，部门，当前和先前的访问类型，提供商和癌症类型定义的群集•Noharm - 手术和现场
环境和气候变化问题的整合
在国际层面，卢克斯特（Luxdev）尤其要与（i）2030年议程及其17个可持续发展目标（SDG），（ii）《巴黎协定的目标》（II），2015年的一项普遍协议，在2015年根据《联合国气候变化》（III）国际委员会（例如，诸如其他RIO框架）的《联合国国际律师公约》（UNIO RIO）构成的一项普遍协议（cb）荒漠化，也是2015 - 2030年减少灾害风险采取行动的仙台框架。由于所有目标都包括环境考虑因素，因此可持续发展目标强调需要从根本上加速环境和CC问题的整合到所有开发政策和计划中。同样，根据《巴黎协定》，发达国家的承诺从2020年开始每年提供1000亿美元，再到发展中国家与气候相关的活动，要求所有卢克斯多夫的所有活动都嵌入低碳，可持续和弹性发展动力学中。最后，在撰写本文时仍在谈判的2020年后全球生物多样性框架旨在提高CBD成员国的野心和承诺水平，以期在2030年之前停止生物多样性的丧失，并在2050年之前对其恢复必要的恢复行动采取必要的行动。
呼吁基于证据的迷幻整合
在整个人类历史上的不同文明中，将迷幻药用于各种目的都是很常见的，并且已经在一个多世纪的时间进行了科学探索。尽管迷幻药的应用在治疗各种精神病和神经系统迹象以及促进幸福感和个人成长方面表现出了希望，但也已经确定了几种与迷幻有关的风险和挑战。迷幻整合（PI）是指各种实践，这些实践可将危害最小化或最大化与迷幻使用相关的利益。pi也被认为是迷幻辅助疗法（PAT）的重要组成部分。在临床/心理治疗实践的背景下，已经提出了几种PI模型/方法。但是，尽管这些模型/方法中的许多是理论驱动的，或者有临床应用的史，但每个模型/方法都缺乏任何经验支持，因此不能被描述为基于证据。这是对无数人拥有和在各种背景下拥有迷幻经历的人的劣势，因为近年来使用迷幻药的流行率会增加，并有望进一步增长。因此，与开发和实施基于证据的心理健康实践的一般建议一致，本文呼吁对迷幻整合模型/方法的开发，检查和评估进行科学努力。本文还总结了有关迷幻整合的当前文献，提供了模范途径的清单，这些途径可能对迷幻整合的研究可能会进行，并预测并讨论了以PI为中心的研究的局限性和挑战。
英语中人工智能的整合
4。教师支持和专业发展AI也是教育工作者的宝贵资源。智能辅导系统可以帮助教师确定学生的长处和劣势，从而提供更有效的课程计划和干预策略。此外，AI驱动的分析可以提供对课堂动态和学生参与水平的见解，从而使教师有能力做出数据信息。此外，整合AI的专业开发平台可以为教育工作者提供个性化的培训资源，从而增强其教学能力。
在学校教育中人工智能的整合：对
教育中人工智能（AI）的整合旨在通过个性化学习和提高行政效率来重新定义教育过程。这种技术进步有可能根据学生的个人需求来优化教育内容，从而促进更有效和以学生为中心的教育经验。然而，关于数据隐私保护和算法偏见的风险也引起了重大的道德问题，这可能会损害教育公平。为了应对这些挑战，实施强大的道德政策至关重要，以确保对AI在教育中透明，公平地利用AI，从而最大程度地提高其增强学习成果的潜力。恢复Palabras clave：serletiaizacióndel aprendizaje 1，Eficiencia Idministrativa 2，éticadecudativa，proteccióndatos，Sesgoalgorítmico3，Equidad Educativa 4。
通过供应链整合增强性能...
3校长，晚母猪。Kamaltai Jamkar Mahila Mahavidyalaya，Parbhani。商学院 - SRTM University，NANDED-印度基于基于资源的观点理论的摘要，这项研究研究了供应链集成（内部，客户和供应商集成）如何影响公司的绩效。使用经验研究方法，通过97名经理和也门制药公司员工的问卷收集数据，以评估SCI对公司绩效的影响。通过使用SPSS和SMARTPLS软件分析数据，研究结果表明，内部和客户集成显着影响公司的性能，而供应商集成并未显示出显着效果。该研究为公司提供了见解，这些公司可以通过在其生产和营销过程中有效实施内部，客户和供应商的集成来提高其整体绩效。此外，SCI促进了直接沟通，并与客户和供应商的关系更牢固，最终导致提高效率和竞争力。关键字：供应链集成（SCI），内部集成（II），客户集成（CI），供应商集成（SI），公司绩效（FP）和基于资源的视图（RBV）。1。引言供应链集成（SCI）对于确保长期组织成功至关重要（Huo等，2014）。要保持竞争力，企业必须与供应商和客户紧密合作，以促进牢固的合作伙伴关系。SCI涉及制造商与供应链合作伙伴之间的战略协调，以优化整个供应链中的内部和外部资源和能力（Flynn等，2010）。一起运行时，供应链成员可以提高绩效，提高盈利能力并有效地满足客户需求（Kumar等，2017）。被认为是获得竞争优势的关键因素，SCI已被证明会显着影响公司的运营效率和财务绩效（Devaraj等，2007； Hendijani＆Saeidi Saei 2020）。在当今的商业格局中，诸如采购原材料，管理库存和分销商品之类的任务不再局限于各个组织中，而是转向更广泛的供应
可再生能源和能源存储的整合...
她的成就包括在可再生能源中获得国际认可，赢得了2023年《金砖四国》的未来技能挑战，在可再生能源类别中，南非的同类产品中的第一个，Saiee National National Engineering Excellence Award 2023，Saiee KZN KZN中心女性工程奖2023年，以及大学的成就。她以前曾担任Smec Western Cape Young Professionals论坛的主席，目前是CESA YPF KZN代表。她还是德班创新创新创新挑战赛的小组成员之一，为设计思维研讨会和判断创新提供了见解（2023年）。Omaira还是UKZN EECE开放日奖2023的演讲嘉宾。Omaira还是Saiee KZN分支机构的小组成员，也是SAIEE的主题演讲者，以“在工程专业中建立杰出性”。