XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System瑞士
首先要筛查单胎怀孕中无细胞的胎儿DNA的非整倍性 - 瑞士单中心体验
通过检测无细胞DNA（C Q Q QA）和非侵入性产前测试（NIPT）[1，2]的发育来彻底筛选染色体非整倍型的染色体。While over decades, the detection rate (DR) of trisomy 21 could be improved from only 30% to 90% at a false positive rate (FPR) of 5% by first trimester combined screening (FTCS), c ff DNA has a DR of Down syndrome of 99% at a very low FPR of 0.04% [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12].三体三体第18和18的DRS与双胞胎妊娠中的C扰性[9、10、11、12]相似。尽管表现出色，但C效应仍然是筛查测试，并且通过侵入性测试确认了高风险C扰动的结果[13，14]。由于其高昂的成本，大多数医疗保健系统并未对所有孕妇进行DNA筛查。因此，已经提出了直接c或偶然筛选的不同模型[15，16，17]。在瑞士，所有孕妇的健康保险提供者都偿还了FTC，包括一名经过认证的超声检查员的详细超声检查，并测量了胎儿颈部半透明（NT）以及生化分析。在超声波中看到的胎儿异常，NT> 95％的胎儿疾病或FTCS≥1：380的任何三体造期风险。自2015年7月以来，作为全球最早的国家之一，斯威茨 - 以偶然的方式实施了常规筛查。如果在FTC上将孕妇年龄（MA）和NT与生化血清标记物β-人类绒毛膜促性腺激素
嵌入组织中的能量优化：瑞士分散可再生能源系统的案例研究
分散的可再生能源系统（DRES）将可再生能源与能源有效的建筑技术整合在一起，并代表了可持续建筑环境的重要工具。鉴于其技术复杂性，DRE还包括全面的监测系统，可提供重要的机会来优化能源流量并提高能量效率。由于这些原因，研究开发了一系列自动化优化模型和算法，例如关联规则挖掘或故障检测诊断。迄今为止，在这些高级和自动化技术的哪些条件下仍不清楚，最好将其集成以优化DRE。本文提出了一个互补的行业观点，借鉴了瑞士最先进的DRE之一的优化活动的深入案例研究。在五年中，某些优化措施有助于将能源消耗降低55-60％。然而，其他措施的优化能力尚不清楚。案例研究表明，尽管技术方面引起了优化的潜力，但组织方面已经阻止了科学算法的应用，或者至少延迟了科学算法的应用，因此阻碍了这种优化潜力的实现。这些发现呼吁研究人员更好地将技术和运营方面更好地整合到能源系统的优化中，并为决策者，投资者和能源计划者提供重要建议。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
印度-瑞士双边简报
⮚ 建设：● Flughafen Zurich Ag 已在印度投资 6.5 亿瑞士法郎，用于开发诺伊达国际机场，该机场正在开发为绿地机场。● Geobrugg India 是印度首家供应和安装 ETA（欧洲技术认证）认可的落石屏障的先驱。该公司已在通往 Vaishno Devi 的 15 个地点安装了落石和斜坡防护系统，目前正在参与建设印度第一条绿色隧道。● Fässler Engineering 负责建设 Chenab 桥，这是一座位于查谟和克什米尔 Reasi 区 Bakkal 和 Kauri 之间的铁路钢拱桥。这座桥建成后将成为世界上最高的铁路桥，高出 Chenab 河 359 米。
瑞士的长寿和精准医学诊所
考虑到发达国家老龄人口比例的增加（又称银色海啸），基于现代医疗保健进步以及创新方法和技术的长寿和精准医疗概念变得比以往任何时候都更加重要。其最终目标是减缓衰老过程，延长人类活跃而健康的寿命。在方法论和概念上相似，长寿和精准医疗是抗衰老医学不可或缺的一部分。抗衰老医学是医学科学的一个不断发展的分支，它治疗衰老的根本原因并旨在缓解与年龄相关的疾病。其最终目标是延长人类的健康寿命。在瑞士，如果诊所拥有相关产品和服务，例如通过排毒恢复活力、使用生物同质激素恢复激素水平、测量生物标志物等，我们就会将其视为专注于长寿和精准医疗的诊所。预期寿命指数是瑞士长寿和精准医疗表现优异的明显指标之一。 2020年，瑞士的预期寿命在欧洲排名第一（超过83.8岁）。抗衰老医学对人类来说既有风险也有机遇，因此有必要对其进行规范并谨慎地融入临床和社会。
瑞士光伏电池系统的技术经济分析
本文提出了一个技术经济优化模型，用于分析光伏电池 (PVB) 系统对瑞士不同住宅客户群的经济可行性，这些客户群根据其年用电量、屋顶面积、年辐射量和位置进行分组。对 2020-2050 年的静态投资模型进行了模拟，并进行了全面的敏感性分析，以调查成本、负荷曲线、电价和关税等各个参数的影响。结果表明，虽然目前对于某些住宅客户群来说，将光伏 (PV) 与电池相结合已经比单独使用光伏产生了更好的净现值，但由于政策变化、成本和电价发展的混合影响，投资回收期在 2020 年至 2035 年之间波动。最佳光伏和电池尺寸随着时间的推移而增加，到 2050 年，光伏投资主要受屋顶面积的限制。 PVB 系统投资的经济可行性因不同的住宅客户群而异，最具吸引力的投资（即投资回收期最短的投资）大多适用于年辐射量和电力需求较高的住宅客户群。此外，投资决策对投资回收期、未来成本、电价和关税发展高度敏感。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
清理森林以在瑞士的可持续经济过渡中让路
虽然世界上许多国家都在推进他们过渡到更可持续的经济体的努力，但重要的是要意识到这些过渡过程可以引起的目标冲突。在本文中，我们专注于土地使用，尤其是森林间隙，以提供其他部门过渡的空间。我们在瑞士的经验案例研究的关键问题是：1）在多大程度上清理森林以促进其他部门的维持能力过渡，以及2）中部高原上对森林地区的压力是否高于该国其他地区。我们建立了一个基于现有文献的概念框架，使我们能够确定三个可持续经济过渡概念之间的重叠和差异（即绿色，生物和循环经济），并将框架应用于我们的森林清理数据。我们的分析是对瑞士国家森林清除数据库的首次经验评估。在本文中，我们在2001年至2017年中包括了瑞士所有森林清除的记录。分析表明，总体而言，数据库中的清除量的14.5％归因于我们框架定义的可持续经济类别。“运输”，“能源和线路”以及“废物处理和回收固定”是具有最可持续经济相关的三个清除类别。随着时间的流逝，我们确定了朝着高原和阿尔卑斯山中更多绿色经济相关的间隙原因的趋势。随着时间的推移，无法确定清除区域方面的趋势。与我们的第二个问题有关，数据分析表明，高原的压力（以绝对清除率区域（确定性和临时）为绝对清除率区域（确定性和临时）以及相对于地区森林区域的清除面积高于其他地区。我们的结果应该使对森林清理的未来讨论更加细微，尤其是考虑到对可持续经济过渡的区域贡献。
瑞士科技行业的人工智能现状 - 研究汇编
1. AI 可以带来真正的商业价值：深入案例研究揭示了推动商业价值的各种 AI 实施。 2. 很少有公司制定 AI 战略：只有四分之一的公司制定了 AI 战略。 3. 瑞士科技行业落后于其他行业：管理人员认为，其他制造相关行业在 AI 采用方面更胜一筹。 4. 当前 AI 实施水平低：目前工业应用中 AI 的采用率很低。超过一半的公司尚未考虑在制造或供应链管理中使用 AI，大规模实施仍然是罕见的例外。 5. 规模较小的公司正在落后：规模较小且目前利润较低的公司似乎在 AI 采用方面落后，这表明该技术可能会使大公司受益，而不是为它们提供公平的竞争环境。 6. 预测性维护和机器优化仍然是关键的应用领域：在当前和计划在制造相关领域使用 AI 时，公司持续关注预测性维护和机器优化——这是工业 AI 的两个经典应用领域。 7. 使用生成式 AI 支持知识管理是重中之重。知识管理是重点关注领域。关于人工智能模型，企业主要试验大型语言模型，三分之一的企业预计在未来三年内将扩大规模。这使它成为研究的人工智能技术中最受欢迎的。8. 企业报告人工智能人才短缺：企业在采用人工智能方面受到内部人工智能人才不足的限制，68% 的企业表示他们根本没有或只能获得有限的人才。56% 的企业报告称，缺乏人工智能培训进一步加剧了这一问题。企业也难以获得外部人才，超过一半的企业报告称无法获得来自大学、顾问和初创公司的专业知识。9. 人工智能将进入办公室工作：关于未来的使用，企业对他们在白领增值份额较高的工业应用中扩大人工智能使用的能力最为乐观，包括工程和研发、销售和营销以及客户服务。在这些领域，约三分之一的企业预计将在未来三年内实施规模化人工智能。 10. 监管意识有限：只有少数公司了解人工智能法规。