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人工智能与手术——天网还是绝佳机会？
到目前为止，我们大多数人可能都尝试过某种类型的人工智能 (AI) 算法的在线体验。即使我们中那些不知道这项创新背后是什么的人也能看到 ChatGPT 和 DALL-E 或类似工具的新颖之处。除了为深奥的问题生成答案或用于演示的新颖艺术作品之外，人工智能在手术中的使用——无论是在临床场景还是在研究方面——都变得越来越有用。人工智能被宽泛地定义为使机器能够执行看似正常的认知功能的算法。机器学习是指基于算法的建模，从样本数据中进行训练，以训练算法的演变，使其做出决策，而无需明确编程来执行该功能。强化学习 (RL) 是指机器学习技术，用于解决难以在精确分析模型中呈现的子任务。在手术中，这可能是将机器人软组织损伤降到最低。强化学习算法是基于从演示中学习到的策略而不是从头学习来格式化的。这减少了学习过程所需的时间。但是这些算法和学习过程可以用于当前的外科手术实践吗？尽管人工智能是一项新兴技术，但它在外科护理的几个领域可能会提供早期帮助。例如，可以使用历史病例来改进术前计划，并且可以从具有出色数据的登记处实施人工智能来训练模型。利用历史数据，人工智能可以为未来的手术选择最佳方案。甚至在实施人工智能之前，通过先进的成像数据，导航手术计划已经得到改进。这已经用于结合机器人辅助的微创手术。许多研究表明，手术并发症减少，结果改善。同样，人工智能可以通过微创技术实现早期诊断和干预，从而减少手术失败的数量；败血症、关节炎或血管疾病可能是容易治疗的目标。英国国家医疗服务体系启动了一项名为“加速疾病检测”的计划，该计划将利用大数据和人工智能为英国的疾病早期检测和预测开发解决方案。1
可再生氢能投资的绝佳之地
西澳大利亚州还拥有镍、铜、铝、锂、钒、铂和钯等关键矿产。这些矿产是整个可再生氢价值链所必需的，包括电网、电解器、燃料电池、电池、电动汽车和脱碳产品。西澳大利亚州将很快迎来澳大利亚第一家综合稀土精炼厂，该精炼厂预计将于 2026 年开始生产，生产风力涡轮机所需的钕、镝、镨和铽等稀土氧化物。西澳大利亚州拥有独特的机会来服务可再生氢价值链的很大一部分。
不要错过 24 财年的这些绝佳机会！
o PERS-412 将于 2023 年 8 月举行 FY24 人才管理委员会 (TMB)，预计将于 9 月初公布结果。收到 TM 项目选拔或提名通知的官员将被要求在结果公布后的 7 个日历日内接受或拒绝该职位/提名。讨论的时间表至关重要，因为它将允许替代者得到通知，并且仍然满足本公告中包含的一些项目的相应截止日期（即：USNA LEAD、FSEP 等）。此外，接受人才管理委员会项目选拔的官员将被要求在结果公布后的 14 个日历日内提交 DHRB 合同（7 天接受项目，然后再 7 天提交 DHRB 文件）。 o 所有 TMB 项目都要求官员接受 DH 筛选。 o 人才管理方案提交截止日期为 2023 年 7 月 28 日星期五。
不要错过 25 财年的这些绝佳机会！
o PERS-412 将于 2024 年 8 月举行 FY25 人才管理委员会 (TMB)，预计将于 9 月初公布结果。收到 TM 项目选拔或提名通知的官员将被要求在结果公布后的 7 个日历日内接受或拒绝该职位/提名。讨论的时间表至关重要，因为它将允许替代者得到通知，并且仍然满足本公告中包含的一些项目的相应截止日期。此外，接受 TMB 项目选拔的官员将被要求在结果公布后的 14 个日历日内提交 DHRB 合同（7 天接受项目，然后再 7 天提交 DHRB 文件）。 o 所有 TMB 项目都要求官员在申请之前已经接受过 DH 筛选。 o 单一长期任职部门的官员可以申请在第一次筛选后开始的项目。强烈建议您与详细人员讨论时间安排以及最适合您申请的 TM 委员会（FY25 或 FY26）。o 人才管理方案提交截止日期为 2024 年 7 月 12 日星期五 NLT。
偏远可再生能源中心：能源转型的绝佳加速器。
面对现实，目前欧洲的能源政策没有什么值得高兴的：能源价格昂贵。欧洲人如此热衷的气候斗争似乎已经提前失败了，尤其是美国新总统下令恢复使用化石燃料。欧洲本身正在努力实现其在可再生能源发展方面为自己设定的目标。然而，在这种令人担忧的情况下，一线曙光可以给我们带来希望：远程可再生能源中心 (RREH)。这个想法很简单。第一步是在可再生能源特别丰富的偏远地区收集或收获可再生能源，例如阳光普照的撒哈拉沙漠、智利的阿塔卡马沙漠或格陵兰岛东海岸的强风。一旦收获，能源就可以运输到德国或韩国等主要消费中心。这是一个绝佳的机会，可以让这些消费中心脱碳，因为这些消费中心的可再生能源发电潜力通常非常有限，无法满足其能源需求。
西澳大利亚——可再生氢能投资的绝佳之地
就业、旅游、科学和创新部 11 楼，1 William Street Perth WA 6000 电话：+61 (08) 6277 3000 邮箱：investandtrade@jtsi.wa.gov.au 网站：www.investandtrade.wa.gov.au
稀释，超低原子气体为集体量子性能的研究提供了一个绝佳的平台，因为它们的可操作性和相关性
稀释，超速原子气体为研究集体量子性能提供了一个绝佳的平台，因为它们的可操作性和相互作用的相对简单特征。在这种情况下，Bose-Einstein冷凝物的二元不混合混合物显示出异国情调的激发，例如量子巨大的涡流（即涡流的核心由少数群体填充）。量子涡旋不仅具有超流量背景下的基本利益，而且还具有宇宙学，超导性，非线性光学的类比，并且可能与量子霍尔效应有关。涡流质量的出现是混合物的典型特征，但也可能是由于有限的温度效应或杂质引起的，并导致令人着迷的现象。在论文中，我们着重于两种不同的肺泡物种混合物中巨大涡旋的二维动力学，具有接触相互作用和硬壁圆形电位。我们通过变异的拉格朗日方法得出了n v巨大涡流的点状模型，并将其应用于偶联对大规模涡流动力学的效果的研究。在此基础上，在不平衡的涡流质量的情况下，我们发现并表征了两涡轨轨迹的一些显着解决方案。我们根据描述混合物的（平均场）Gross-Pitaevskii方程来验证我们的分析结果。我们对不平衡涡旋对的表征导致了引人入胜的动力学状态的识别，从而使微观涡流质量允许其位置和预动力频率进行间接度量。随后，我们通过考虑填充成分的量子隧穿来扩展涡流对的研究以包括时间依赖性涡流质量。通过数值模拟，我们发现该系统具有宏观动力学，导致了骨化约瑟夫森连接（BJJ）。bjjs的动力学表现出具有超导性约瑟夫森连接的类比，并观察到了光势中相干的玻色气体。在BJJS中，中性原子的相互作用特征显示出新的效果，例如宏观量子自我捕获。值得注意的是，我们发现我们的两涡体系统显示出表征BJJ的所有（非线性）现象，并且随着时间的流逝，它是稳健且稳定的。我们还得出了BJJ的相应Bose-Hubbard模型及其均值近似，从而为模型的系数提供了一些分析表达式，这是重要系统参数的函数。我们的工作为令人兴奋的前景开辟了道路，例如研究涡旋项链和格子中填充成分的隧穿，杂物和不对称的效果是由潜在的不同涡流核心大小，多重量化量化涡流的包含以及对Fermi超级氟化物扩展的范围。
