宽频段晶体中的抽象缺陷中心对它们在光电和传感器技术中的应用中的潜力引起了人们的兴趣。然而,众所周知,由于钻石,碳化硅或氧化铝的高度绝缘晶体中的缺陷,由于其较大的内部耐药性,因此很难电气兴奋。为了应对这一挑战,我们意识到了基于十六角硼(HBN)的碳中心的垂直隧道连接处令人兴奋的缺陷范式。通过Van der Waals技术的设备的合理设计使我们能够升高和控制与缺陷到波段和intradefect的电致发光有关的光学过程。对隧道事件的基本理解是基于HBN中的谐振缺损状态之间电子波函数振幅转移到石墨烯中金属状态的,这导致由于组成材料的不同条带结构而导致电子特性的巨大变化。在我们的设备中,通过隧道通路的电子衰变与辐射重组竞争,由于特征性隧道时间在屏障的厚度和结构上具有显着的敏感性,导致载体动力学的可调性程度。这使我们能够实现Intrade的过渡的高耐高率电激发,超过了几个数量级,因此在子兰段式方案中光激发的效率。这项工作代表了通用且可扩展的平台的显着进步,用于使用宽带间隙晶体中的缺陷中心的电动设备,其特性通过在设备工程水平上激活不同的隧道机制进行调制。
他目前的工作与心脏病学内数字健康的研究和实施完全相关。他正在国际规模发展这一领域,作为欧洲心脏杂志 - 数字健康的首席编辑。在欧洲心脏病学会(ESC)期刊的故乡,他是数字健康委员会的副主席,国会计划委员会内的主题协调员数字健康,ESC的心血管圆桌会议的Nucleus成员以及关于数字健康的患者心脏病学和顾问的智囊团的智囊团。
本文档中有关公司业务或拟议业务的陈述,不是历史事实,是涉及风险和不确定性的前瞻性陈述,例如描述公司未来计划,目标或目标的估计和陈述,包括公司或管理层期望发生陈述条件或结果的效果。由于前瞻性陈述解决了未来的事件和条件,因此它们涉及固有的风险和不确定性。在每种情况下的实际结果可能与此类陈述中当前预期的结果有重大不同。投资者被告知不要过分依赖前瞻性陈述。
Amirhadi Zakeri和Yiming Lei人工智能(AI)具有彻底改变全球粮食系统,推动可持续性,提高效率并应对粮食安全挑战的巨大潜力。但是,AI在食品系统中的成功整合需要深入了解技术,社会因素,经济考虑和道德意义之间的复杂相互作用。本研究探讨了瑞典食品系统内实施AI技术的机遇和挑战,重点是初级生产。这项研究利用了扩展的社会技术系统理论(STST)框架,将经济和道德维度与传统的社会和技术层面一起结合在一起。文献综述和半结构化访谈为瑞典背景下采用AI采用的动态提供了见解。调查结果表明,瑞典粮食系统中的AI采用目前处于早期采用者阶段,并具有广泛的应用。但是,该研究还发现了广泛采用AI的重大障碍,包括缺乏合适的业务模型,分散的数据共享基础架构以及围绕数据隐私和所有权的道德问题。分析强调需要开发对用户友好的接口,利用狭窄的AI应用以及在整个食品价值链中建立无缝数据流。这项研究通过证明将经济和道德维度纳入社会技术系统中AI采用的复杂动态的重要性,为社会技术系统理论框架的理论发展做出了贡献。这些发现对政策制定者,行业参与者和研究人员也具有实际影响,强调了特定于上下文特定的AI发展的重要性,以及对协作创新过程的需求。该研究承认其局限性,包括关注主要生产和对定性方法的依赖,并确定未来研究的潜在领域,例如不同食品领域的比较分析以及使用定量方法。总而言之,这项研究为理解AI的作用和在改变瑞典食品系统方面的作用和潜力提供了及时,重要的贡献。它表明需要制定合适的业务计划,建立数据共享平台,并确保统一的数据流以利用AI的好处,同时导航其挑战和风险,为更具可持续性和富有弹性的食品未来铺平道路。关键词:人工智能,瑞典食品系统,食品价值链,初级生产,可持续性,社会技术系统理论。
国家疫苗接种计划的总体目标是通过防止感染的传播并为人口中的严重疾病建立良好的保护来改善公共卫生。重要的是要评估国家疫苗接种计划的目标并检测到任何缺陷,并且需要进行井功能。国家疫苗接种计划的以下内容在于公共卫生局和瑞典药品机构的责任,包括疾病监测,微生物监测,安全性跟随 - UP和跟进 - 供应人口中的疫苗接种覆盖范围。
抽象背景本研究是瑞典Alsrisc研究的介绍,并探讨了生活方式和医疗状况的关联,以及肌萎缩性侧向硬化症(ALS)的风险和进展。方法,我们在2016 - 2022年在斯德哥尔摩纳入了265名新诊断的ALS患者,而207名无ALS兄弟姐妹和患者的伴侣作为对照组。通过招募时通过欧洲运动问卷获得了有关体重指数(BMI),吸烟和头部受伤,糖尿病,高胆固醇血症和高血压的信息。患者从诊断到死亡,侵入性通气或2022年11月30日进行。招募时较高的BMI与ALS的较低风险有关(OR 0.89,95%CI 0.83-0.95),尤其是在65年后被诊断的患者中。在诊断前的30年中,平均BMI的一个单位增加与ALS风险较低有关(OR 0.94,95%CI 0.89-0.99)。糖尿病与ALS风险较低(OR 0.38,95%CI 0.16-0.90)有关,而高胆固醇血症与ALS的风险较高有关(OR 2.10,95%CI 1.13–3.90)。诊断时较高的BMI与较低的死亡风险有关(HR 0.91,95%CI 0.84–0.98),而最高吸烟水平(以包装年为单位)(HR 1.90,95%CI 1.20-3.00),高胆固醇血症(HR 1.84,95%CI 1.84,95%CI 1.06-3.19-3.19),以及HR 1.03–3.01)与ALS诊断后的死亡风险更高有关。结论较高的BMI和糖尿病与ALS风险较低有关。较高的BMI与较低的死亡风险有关,而吸烟(尤其是在高包装年),高胆固醇血症和高血压与ALS诊断后的死亡风险较高有关。
几年前,16个基本电台仍然有1990年代初期的旧天线(Ashtech Choke Ring或AOAD/M_T),因此我们于2021年启动了一个天线交换计划。交换已经有一段时间了,这主要是由于天线加热器的有希望的发展。在2023/2024冬季之前,安装了带有天线加热器的新天线,位于两个基本站(Kir0,Sun0)。在每个基本站,都有一个支柱和一个桅杆站,还有四个支柱,这些支柱有计划交换的天线。ONSA(AOAD/M_B)的天线将保留到断裂为止。将至少16个桅杆天线交换,从leiar25.r3 leit到tpscr.g5 osos。交易所可能会在大约两年内完成。在瑞典北部,天线将附着天线加热器。
摘要(max。200个单词):本研究探讨了图形设计人员对生成人工智能(Genai)对其职业的影响的看法。它的目的是强调Genai如何整合到图形设计师的工作中的实用示例。为了实现这一目标,通过与六位专业图形设计师的半结构化访谈收集了定性数据。调查结果表明,Genai的影响取决于所涉及的特定任务。虽然Genai已被用于设计专业的某些重复任务,但受访者并没有将其视为替代人类创造力或专业知识。替代,大多数受访者将AI视为一种补充工具,可提高效率并提高创造性的可能性。这项研究提供了对Genai和图形设计之间不断发展的关系的宝贵见解。强调能够随着技术的发展而与技术相距甚远的重要性。
瑞典 HF 登记处 (SwedeHF, www.swedehf.se) 是一个持续进行的自愿医疗质量登记处,成立于 2000 年,并于 2003 年在全国范围内实施。11 不需要书面同意,但会告知患者已登记到国家登记处,并允许患者选择退出。大多数瑞典医院(以及少数初级保健中心)都会招募患者并收集大约 80 个变量,即人口统计学、合并症、临床参数、生物标志物、治疗方法和组织方面的数据,这些数据来自成人住院病房和门诊。不期望任何经济补偿。SwedeHF 的纳入标准是 2017 年 4 月之前临床医生判断的 HF,此后根据以下国际疾病分类第十修订版 (ICD-10) 代码诊断为 HF:I50.0、I50。 1、I50.9、I42.0、I42.6、I42.7、I25.5、I11.0、I13.0 和 I13.2。2022 年 SwedeHF 的覆盖率为瑞典 HF 患病人口的 32%。在当前的研究中,SwedeHF 的数据与国家患者登记处相链接,后者提供了关于合并症(在线补充表 S1)和 HF 住院(HHF)的额外数据;与死因登记处相链接,后者提供了死亡日期和原因特异性死亡的数据;并与瑞典统计局相链接,可以检查患者的社会经济特征。不同登记处之间的链接是通过瑞典所有居民都有的个人身份证号码进行的。HF 登记处的建立和多个登记处之间的链接已获得瑞典伦理审查局的批准,并符合《赫尔辛基宣言》。
本研究的目的是确定在诊断为糖尿病时年龄为 15-34 岁的年轻成人中可能导致糖尿病视网膜病变发展的三种粘附分子的血浆水平;可溶性内皮选择素 (sE-selectin)、可溶性细胞间粘附分子-1 (sICAM-1) 和可溶性血管细胞粘附分子-1 (sVCAM-1),以寻找视网膜病变发展的潜在预测因素,并评估它们与糖尿病相关自身抗体的关系。从瑞典糖尿病发病率研究的并发症试验中选出患有 1 型 (n = 169) 和 2 型糖尿病 (n = 83) 的参与者,并根据糖尿病诊断后 8-10 年的随访中视网膜照相确定的视网膜病变的存在 (n = 80) 或不存在 (n = 172) 分为两个亚组。血液样本是在 1987-88 年诊断时采集的。通过酶联免疫吸附试验分析了 sE-选择素、sICAM-1 和 sVCAM-1 水平,通过延长双色免疫荧光试验分析了胰岛细胞抗体水平。平均 HbA1c(p < 0.001)和临床特征:平均体重指数(p = 0.019)、收缩压(p = 0.002)、舒张压(p = 0.003)、男性(p = 0.026)和诊断糖尿病时年龄较小(p = 0.015)与 1 型糖尿病患者视网膜病变的发展仍然有关。然而,在多变量分析中,只有 HbA1c 仍然是一个风险因素。与无视网膜病变的 2 型糖尿病组相比,2 型糖尿病和视网膜病变组的 sE-选择素明显较高(p = 0.04)。至于 1 型糖尿病患者的 sE-selectin、sICAM-1 和 sVCAM-1,在有或无视网膜病变的组之间没有观察到差异。这项试验证实了 HbA1c 和临床特征作为 1 型糖尿病视网膜病变发展的预测因子的作用。sE-selectin 是 2 型糖尿病视网膜病变发展的潜在预测因子,而 sICAM-1 和 sVCAM-1 的预测作用无论是对于 1 型还是 2 型糖尿病都无法确定。