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人工智能在计划生育项目中的早期应用
个人健康——护理路线 自我转诊。根据患者输入的实时数据，人工智能系统为患者提供所需护理的建议。 个性化推广。捕获并分析实时患者数据以识别模式，从而生成个性化的直接患者推广（例如，来自医疗服务提供者和聊天机器人的消息、护理建议）。 个人健康——护理服务 行为改变。个人收到有关计划生育选择的实时、有针对性的信息或定制指导。 数据驱动的诊断。通过分析患者提供的症状和其他数据来诊断病情。 临床决策支持。医护人员根据患者数据实时获得有关最佳计划生育护理的指导。 人工智能辅助护理。患者根据自己的症状和情况获得有关计划生育自我护理最佳实践的指导。 依从性监测。根据患者使用数据提醒用户或提供者注意用药依从性。 卫生系统 能力规划和人员管理。检查设施级护理需求和医护人员可用性的数据，以帮助预测和规划资源。 质量保证和培训。分析过去的决策，找出可能犯错的地方，以提高所提供的计划生育服务的质量和效率。医疗记录。协助创建电子医疗记录，以限制提供者花在任务上的时间。编码和计费。通过分析医疗记录来支持提供者的财务功能，以确保正确的编码；计费策略也得到优化。
3D食品印刷的进步和预期应用用于健康改善和个性化营养
由于对供应链简化的期望，更好地利用现有食品材料，食品货架 - 寿命扩展，食品设计定制和个性化营养，对3DFP的兴趣在过去十年中的增长非常明显（Holland等，2018）。人物营养是3DFP技术最令人兴奋的承诺之一。是指可用于个人或特定人群的饮食，例如Athletes，孕妇或老年人。该应用程序的一个例子是“绩效”项目（使用快速制造的老年消费者营养来开发个性化食品），该项目由欧盟建立，旨在开发和验证吞咽和/或咀嚼问题的老年人的整体，个性化食品供应链（C. Feng等人，2019年）。此外，3DFP技术可以解决与营养缺乏症有关的一些健康问题，例如维生素D缺乏症（Azam等，2018）。
通过重复周期应用估算电池降解对CO2排放的影响的主要生命阶段：安装电动总线中的工业电池系统的案例研究
摘要：随着电力行业重组的出现，电力系统中的常规单位承诺问题涉及传统的垂直整合系统结构中的操作成本的最小化，已转化为基于良好的单位承诺（PBUC）方法，该方法（GENT COMPACENT（GENCOS）执行可用的生产生产计划的计划，以实现目标均具有目标效果。通常，GENCO通过确定基于化石燃料的单位的承诺和调度来最大程度地提高自己的利润，以根据一组预测的价格和负载数据来解决PBUC问题，以解决日间市场（DAM）的参与。这项研究提出了一种方法，用于实现价格捕捞型Genco拥有压缩空气储能（CAES）和集中太阳能（CSP）单元的最佳发行曲线，此外还包括传统的热电厂。在提供的模型中考虑了对生成单元的各种技术和物理约束。所提出的框架在数学上被描述为一种混合企业线性编程（MILP）问题，该问题通过使用商业软件包来解决。同时，分析了几种情况，以评估CAE和CSP单位对PBUC问题最佳解决方案的影响。所达到的结果表明，将CAES和CSP单位纳入GENCO所面临的自我安排问题将在很大程度上增加其在大坝中的利益。
未来海军——人工智能的近期应用...
实现人类的目的� 人工智能带来了改变这一前提的挑战或机遇� 人工智能在战争中的常见画面让人联想到空中自主导航的无人机，它们可以自行攻击机会目标；像《我，机器人》那样的智能机器人战士大军；或者主宰人类的全能超级计算机，让人想起《终结者》和《黑客帝国》系列电影� 虽然这些科幻图像描绘了一个可能的遥远未来，就像赫伯特·乔治·威尔斯在《世界大战》中所做的那样，但人工智能的实际应用涉及复杂而冗余的任务，这些任务增强了人类的参与度，提高了人类自身的能力和生产力� 人工智能不会取代人类参与战争和国家安全活动，而是支持人类