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World File Search System近十年
基于摩擦纳米发电机 (TENG) 的可持续能源发电技术的机遇与挑战：简要回顾
2012 年，第一篇摩擦纳米发电机 (TENG) 论文发表，距今已有近十年，本综述简要概述了将 TENG 技术应用于关键可持续和可再生能源应用的最新技术进展。本文研究了 TENG 在可穿戴设备、波浪、风能和运输等四个关键领域的应用进展。自诞生以来，TENG 取得了巨大进步，并开发了将其应用于大量免费动能来源的方法。然而，与其他形式的能源生产相比，电力输出仍然很低（大多低于 500 W/m 2），未来的主要挑战似乎是进一步提高输出功率和电流、经济地制造先进的 TENG 以及设计 TENG 以在各种实际环境中终身使用。最后，它讨论了在这些应用领域充分发挥 TENG 潜力所面临的紧迫挑战，特别是从材料和制造的角度来看。需要指出的是，要实现基于 TENG 的设备大规模生产，还需要进行大量的研究和开发。 TENG 将在物联网 (IoT)、人机界面、机器学习应用和“净零排放”技术的未来发展中发挥重要作用。
诊断放射学中的人工智能
摘要：人工智能 (AI) 是近十年来医疗保健行业最具革命性的发展，其中诊断成像占比最大。机器学习和深度学习 (DL) 是人工智能的子类，在图像分析方面表现出突破性的性能。它们已成为图像分类和识别领域的最新技术。机器学习涉及从图像中提取重要的特征，而 DL 使用神经网络来解决此类问题并获得更好的性能。在这篇综述中，我们讨论了机器学习和 DL 在诊断放射学领域的当前应用。深度学习应用可分为医学影像分析和分析以外的应用。在医学影像分析领域，深度卷积神经网络用于图像分类、病变检测和分割。循环神经网络也用于从电子病历中提取信息，并增强卷积神经网络在图像分类领域的应用。生成对抗网络已明确用于生成高分辨率计算机断层扫描和磁共振图像，以及从相应的磁共振成像中映射计算机断层扫描图像。除了图像分析之外，DL 还可用于质量控制、工作流程组织和报告。
合并拨款法，2024
con固化了一个CT，近年来，国内支出飙升，增加了我们的国债。在第118届国会中，众议院共和党会议承诺要改变联邦支出的轨迹，并结束预算浪费，而不会损害我们对退伍军人的承诺或对国家安全的投资。现在，众议院共和党人正在兑现这一诺言。根据议长约翰逊的一流支出协议，2024财政年度拨款账单大大减少了使用账单资源和预算头的使用，这将在未来十年内节省纳税人超过2000亿美元。账单根据总统的预算要求超过1000亿美元，并控制了参议院以超越最高线的努力。账单代表了近十年来第一次削减到非国防部，非VA支出。从根本上讲，这些法案通过战略性地增加国防支出并将有针对性的削减对浪费的非国防计划进行有针对性的削减来实现众议院共和党人打算做的事情。此包中的账单是主要的例子：•《军事建筑和退伍军人事务拨款法》完全资金
北非的心血管干预
概述 50 多年前，北非开始开展介入心脏病学，1968 年在突尼斯实施了第一例导管插入术。同年，实施了第一例外科瓣膜置换术和第一例房间隔缺损 (ASD) 手术封堵术。1983 年实施了第一例冠状动脉造影术，1986 年实施了第一例肺瓣和二尖瓣成形术，1989 年实施了第一例冠状动脉成形术。由于当时北非风湿性心脏病发病率高，介入心脏病学最初（20 世纪 80 年代初）专注于二尖瓣狭窄和一些先天性心脏病（如 ASD 和动脉导管未闭 (PDA) 封堵术）的经皮治疗。然而，自 20 世纪 90 年代初开始，风湿性心脏病的发病率急剧下降，逐渐被冠心病的流行所取代，导致对冠状动脉血运重建手术的需求迫切，包括经皮冠状动脉介入治疗 (PCI)。如图 1 所示，近十年来，冠状动脉造影、PCI 和支架的使用数量呈指数增长。
以人为本的工业数字孪生
摘要：近十年出现了高度自主、灵活、可重新配置的信息物理系统。通过使用高保真模拟，包括数字孪生（与真实资产相连的虚拟表示），该领域的研究得到了加强。数字孪生已用于过程监督、预测或与物理资产的交互。虚拟现实和增强现实增强了与数字孪生的交互，而以工业 5.0 为重点的研究正在随着数字孪生中人为因素的参与而发展。本文旨在回顾以人为本的数字孪生 (HCDT) 及其支持技术的最新研究。使用 VOSviewer 关键字映射技术进行系统的文献综述。研究了运动传感器、生物传感器、计算智能、模拟和可视化工具等当前技术，以在有前景的应用领域开发 HCDT。针对不同的 HCDT 应用形成了特定领域的框架和指南，突出工作流程和期望结果，例如 AI 模型的训练、人体工程学的优化、安全策略、任务分配等。根据机器学习要求、传感器、接口和人类数字孪生输入的标准，创建了有效开发 HCDT 的指南和比较分析。
滑铁卢地区技术领域的创业和规模...
滑铁卢地区科技行业滑铁卢地区是一个拥有60万个社区，拥有悠久的创业历史，强大的创业生态系统支持和领先的大专院校。拥有世界第二高密度的初创公司，有1,400多家技术公司雇用了23,200多名员工。过去五年来，滑铁卢地区的技术劳动力增长了40％，使其成为北美增长最快的人才市场之一。该地区是多伦多 - 沃特卢（Toronto-Waterloo）走廊的一部分，这是100公里的延伸，构成了北美第二大技术集群。走廊是人才，增长，创新和发现的全球中心，拥有15,000多家科技公司和200,000多名科技工人。创业公司和规模的成功，十年前，滑铁卢地区大量涌入了初创企业。自2010年以来总共建立了3,885家新创业公司。在近十年中每天都在一家初创公司工作，过去五年中有2,040。成立的初创公司 - 滑铁卢地区（2015 - 2020）
路易斯维尔一起成长
为什么路易斯维尔是肯塔基州联邦的主要经济驱动力。肯塔基州约有36％的人口居住在该市一个小时的车程中，该州近30％的国内生产总值是在路易斯维尔地区产生的，每年从路易斯维尔地区高等教育机构毕业。该地区的整体经济健康不仅影响路易斯维尔的居民，而且影响肯塔基州的联邦。路易斯维尔（Div> Louisville）独特地准备加速该地区的经济增长，因为其地理位置，清洁，可靠，丰富，高质量的城市拥有的水源和多元化的经济，在那里，十个以上的行业占MSA全部就业的至少百分之五。此外，正如GE Eppliances和Ford等全球业务的存在所证明的那样，加上UPS一流的供应链能力以及所有相关业务，这给路易斯维尔带来了强大的竞争优势。有远见的方法路易斯维尔（Louisville）开始了一个创新的经济发展过程，以团结社区并振兴城市。作为近十年来此类过程的第一个过程，格林伯格市长承认，由此产生的战略计划将：
通过遗传编程解释人工智能
摘要 — 可解释的人工智能在近十年中引起了极大兴趣，因为它在自动驾驶汽车、法律和医疗保健等关键应用领域中具有重要意义。遗传编程是一种强大的机器学习进化算法。与神经网络等其他标准机器学习模型相比，由 GP 进化而来的模型由于其模型结构具有符号组件而往往更易于解释。然而，直到最近，随着可解释的人工智能的流行，遗传编程才明确考虑可解释性。本文全面回顾了遗传编程研究，遗传编程可以潜在地显式和隐式地提高模型的可解释性。我们将现有的与通过遗传编程实现可解释人工智能相关的研究分为两类。第一类考虑内在的可解释性，旨在通过遗传编程直接进化出更可解释（和有效）的模型。第二类侧重于事后可解释性，即使用遗传编程来解释其他黑盒机器学习模型，或用线性模型等更简单的模型来解释遗传编程演化出的模型。这项全面的调查展示了遗传编程在提高机器学习模型的可解释性以及平衡模型准确性和可解释性之间的复杂权衡方面的巨大潜力。
bios - 纽约和新泽西海上风电供应商论坛
Georges Sassine 是纽约州能源研究与发展局 (NYSERDA) 大型可再生能源副总裁。他领导 NYSERDA 推进陆地可再生能源和海上风电资源的工作。在 2021 年 9 月加入 NYSERDA 之前，他在通用电气 (GE) 工作了近十年，负责广泛的职责，包括战略、情景规划、产品管理、创新、营销和业务发展。他的职业生涯始于在中东的联合国发展计划署 (UNDP) 和华盛顿特区的几个智库担任工程和政策分析职务。Georges 还曾与多家跨国公司合作，推动政策分析、投资和商业战略，包括德意志银行在纽约的能源与气候变化顾问团队和曼氏集团在伦敦的能源私募股权基金。他还是一家非营利组织的创始人，该组织倡导能源行业的透明度和良好治理。Georges 是清洁能源国家联盟 (CESA) 的董事会成员，该联盟是一个非营利平台，各州和公共机构可借此合作推动美国清洁能源的发展。他拥有贝鲁特美国大学机械工程学士学位和哈佛大学公共政策硕士学位。
利用大“组学”数据和 AI 进行肝细胞癌药物发现
肝细胞癌 (HCC) 是成人原发性肝癌最常见的形式。近十年来，索拉非尼是唯一获批的治疗方法，多种新药已在临床试验中证明有效，包括靶向治疗药物瑞戈非尼、仑伐替尼和卡博替尼、抗血管生成抗体雷莫芦单抗以及免疫检查点抑制剂纳武单抗和派姆单抗。虽然这些药物为 HCC 患者带来了新的希望，但最佳治疗选择和治疗顺序仍然未知，且没有确定的生物标志物，许多患者对治疗没有反应。分子测量技术的进步和成本的降低使得人们能够在不同层面（包括大块组织、动物模型和单细胞）分析 HCC 分子特征（如基因组、转录组、蛋白质组和代谢组）。向公众发布此类数据集增强了从这些遗留研究中搜索信息的能力，并提供了利用它们了解 HCC 机制、合理开发新疗法和识别治疗反应候选生物标志物的机会。在这里，我们对公共数据集进行了全面的审查