Сайт vpr-klass.com — впр-класс.ком : гдз, решебник, гиа, егэ, решение задач, задания, варианты, подготовка к экзамену, тесты, презентации.

Error in links file

 Сайт vpr-klass.com — впр-класс.ком : гдз, решебник, гиа, егэ, решение задач, задания, варианты, подготовка к экзамену, тесты, презентации. Образовательный сайт vpr-klass.com (впр-класс.ком) — готовые решения задач!

У нас вы найдете много учебных материалов: решебники, ГДЗ, тестовые задания, видео уроки, генераторы задач, решения упражнений гиа и егэ.

 Расскажи друзьям Ищи САЙТ в Яндексе и Google по слову: vpr-klass или впр-класс Сохрани сайт в закладки — нажми Ctrl+D Презентации Детские презентации Презентации по математике Презентации по астрономии Демо-варианты: ЕГЭ Математика Русский язык Физика Обществознание Английский язык Информатика История Биология Химия Литература География ГИА (ОГЭ) Математика Русский язык

Разделы сайта vpr-klass. com (впр-класс) Последние новости ГИА и ЕГЭ 2017. ГИА по математике. ЕГЭ по математике. КДР по математике. Математика 1-4 класс. Математика 5-6 класс. Алгебра и геометрия 7-9 класс. Алгебра и геометрия 10-11 класс. ГДЗ, решебники по математике, алгебре, геометрии. Онлайн калькуляторы по математике. Генераторы случайных примеров и задач по математике. Презентации. Другие школьные предметы. Новое на сайте: Сайт Vpr-klass.com — это учебный-образовательно-познавательный сайт для школьников! Приветствуем на уникальном сайте помощи всем ученикам 1-11 классов. На образовательном ресурсе полно полезной, учебной информации от способов решения заданий по математике до разных генераторов задач по алгебре и онлайн калькуляторов по геометрии, которые облегчат жизнь школьника. В частности, сделан больший уклон на решебники и ГДЗ, ведь правильная домашняя работа — это хорошие оценки и учеба в школе. Также имеется достаточно материалов, которые пригодятся к экзаменам в 9-ых и 11-ых классах. Есть много готовых решенных задач ЕГЭ (ГИА, ОГЭ) и упражнений для отличной самоподготовки к экзаменам. Имеются демонстрационные варианты разных лет и онлайн тесты на основе КИМов для качественной самопроверки знаний. Также есть уникальные генераторы заданий, которые помогут учителям создать карточки для учеников. Есть разделы посвещенные контрольным и самостоятельным и проверочным работам для 3-4-ых и 5-6 классов. Помимо прочего имеются полезные презентации для учителей по разным школьным предметам — биология, обж, информатика, кубановедение, химия и другие. Кроме того есть обучающие видео уроки по математике (ЕГЭ, ГИА, КДР) и информатике (ОГЭ), которые принесут огромную пользу старшеклассникам в подготовке к экзаменам 2018 учебного года.

 Интересно ГИА (ОГЭ) по математике Много разных решений Тесты ГИА онлайн. Видео — ГИА 2013: геометрия Видео — ГИА 2012 Видео — Демо-вариант 2012. Решение Демо-варианта 2013 года (2014 года). Задача №1, Вычислить. Задача №2, Числа и прямая. Задача №3, Сравнение чисел. Задача №4, Уравнения. Задача №5, Графики и формулы. Задача №6, Прогрессии. Задача №7, Упростить выражение. Задача №8, Неравенства, системы неравенств. Задача №9, Задания по геометрии. Генератор вариантов ГИА 2014 ЕГЭ по математике Много разных решений. Онлайн тесты. Видео уроки ЕГЭ по математике. Генератор вариантов ЕГЭ 2014 Книги, справочники Решение демо варианта ЕГЭ по математике 2014 Задания B1, задача. Задания B2, диаграммы. Задания B5, уравнения. Задания B8, производная. Задания B10, вероятность. ОГЭ по информатике Видео уроки

Copyright © 2017 vpr-klass.com | Если какой-либо из материалов нарушает ваши авторские права, просим немедленно связаться с Администрацией!!! Наш e-mail: [email protected] | Правообладателям | sitemap. xml

по математике за 4 класс Моро, Бантова 1, 2 часть Ответы к учебнику — Справочник

Решебник по математике 4 класс моро 2 часть смотреть

Математика это наука о количественных отношениях и пространственных формах действительного мира. 4 классом завершается этап начального образования. Далее ученик переходит к среднему образованию. Материал по математике, который приходится на этот период, довольно не простой. Более того школьнику предстоит пройти первый свой экзамен на приобретение полученных знаний. Для более эффективного усвоения и систематизации полученных математических знаний, поможет использование не только учебника, но и по математике 4 класс авторы: Моро М. И., Волкова С. И. Эти пособия полностью соответствуют всем требования ФГОС и рабочей программы серии «Школа России» для начального образования.

Учебник состоит из двух частей. В рамках этой программы четвероклассник сможет повторить основные математические действия это сложения и вычитания, умножение и деление. Помимо повторения добавлены и новые понятия такие, как диаграмма, числовой луч, среднее арифметическое, деление на двухзначное и трехзначное число. Все задания представлены в таком ключе, чтобы с ними смог справиться любой школьник. Каждый номер направлен на то, чтобы ученик мог научиться самостоятельно, закреплять пройденный материал. Школьник учится устным и письменным приемам вычислений, находить длину, массу тела, определять время, площадь фигур. Четвероклассник научится применять обобщенные знания при выполнении арифметических действий и решении практических задач.

Большую пользу в этот период окажет решебник, который поможет ученику:

в кратчайший срок выполнить домашнее задание; провести работу над ошибками; подготовиться к следующему уроку, а так же к итоговой контрольной работе; улучшить свою успеваемость.

Онлайн формат позволит сократить время на поиски нужного номера задачи. Решебник можно использовать в любом месте, где имеется доступ к Интернету.

Педагог может использовать решебник для создания своей собственной программы, тем самым улучшить творческие задания для всего класса.

по математике под авторством Моро М. И. поможет родителям быстро проверить домашнее задание, а так же помочь ребенку разобраться в более сложной теме.

по математике за 4 класс Моро, Бантова 1, 2 часть Ответы к учебнику.

Megaresheba. ru

09.02.2017 8:00:57

2017-02-09 08:00:57

Источники:

Https://megaresheba. ru/gdz/matematika/4-klass/moro

по математике 4 класс Моро, Бантова Учебник Решебник » /> » /> .keyword { color: red; }

Решебник по математике 4 класс моро 2 часть смотреть

Царицу наук дети изучают уже с первого класса. Математика — один из самых важных предметов в школе. Она пересекается и с другими дисциплинами, поэтому нужно знать ее основы, чтобы понимать геометрию, алгебру, физику, химию. В последний год начальной школы учиться становится сложнее. Четвероклассники не всегда могут полноценно усвоить учебный материал. К тому же, есть дети с гуманитарным складом ума, которым больше нравится читать книги, писать тексты по русскому языку и учить правила.

Облегчит учебный процесс по математике Моро 4 класс. Он выпущен издательством «Просвещение» в 2015 году под серией «Школа России». Решебник позволит школьнику выполнить домашнее задание и подробно разобрать труднодоступный раздел учебника. Бесплатное пособие содержит верные ответы и максимально подробные комментарии авторов к решению каждой задачи. Благодаря этому ученик сможет научиться самостоятельно справляться со сложными упражнениями, не обращаясь за помощью к родителям или преподавателю.

Кому следует использовать решебник?

Если мама и папа плохо помнят тонкости предмета, то теперь они смогут понятно объяснить малышу тему. Они также получат возможность контролировать учебный процесс своего ребенка и проверить домашнюю работу. Педагоги с решебником по математике 4 класс Моро будут составлять планы к урокам гораздо быстрее. Также из сборника можно взять задания для контрольных, проверочных работ и тестов. Будущие медалисты смогут тренироваться в решении задач, закреплять свои умения и навыки.

Также понадобится и отстающим. Они заполнят пробелы в знаниях, усвоят даже трудные темы. Это поможет учащимся стать ответственным и дисциплинированными.

Структура пособия по математике 4 класс Моро, Бантовой, Бельтюковой

Чтобы успешно справиться с освоением перечисленных разделов учебника и заработать положительные оценки, школьнику требуется помощник. Однако доверять стоит лишь тем источникам, которые неоднократно проходили проверку опытных специалистов и могут гарантировать правильность ответов. Математика 4 класс Моро ответы соответствует всем нормам федерального государственного образовательного стандарта. Помимо задач, школьный курс включает теоретические параграфы. Рассмотрим наиболее важные главы по математика 4 класс Моро:

приемы устного деления трехзначных чисел; таблица единиц длины и площади; виды треугольников и особенности их построения.

Чтобы узнать, как выполняется то или иное упражнение достаточно выбрать страницу, нажать на номер интересующего упражнения. Исчерпывающие сведения позволят без труда выполнить все задания, не сомневаясь в правильности решений. Вы можете зарегистрироваться на сайте и создать профиль, чтобы получить доступ ко всем материалам. Выполнение типовых упражнений, детальный разбор всех тонкостей науки выявление слабых мест и восполнение пробелов – отличный способ улучшить свои предметные навыки. Таким образом, готовые домашние задания являются полезным приложением к учебнику и другой методической литературе.

Кому следует использовать решебник?

Если мама и папа плохо помнят тонкости предмета, то теперь они смогут понятно объяснить малышу тему. Они также получат возможность контролировать учебный процесс своего ребенка и проверить домашнюю работу. Педагоги с решебником по математике 4 класс Моро будут составлять планы к урокам гораздо быстрее. Также из сборника можно взять задания для контрольных, проверочных работ и тестов. Будущие медалисты смогут тренироваться в решении задач, закреплять свои умения и навыки. Также понадобится и отстающим. Они заполнят пробелы в знаниях, усвоят даже трудные темы. Это поможет учащимся стать ответственным и дисциплинированными.

Чтобы успешно справиться с освоением перечисленных разделов учебника и заработать положительные оценки, школьнику требуется помощник. Однако доверять стоит лишь тем источникам, которые неоднократно проходили проверку опытных специалистов и могут гарантировать правильность ответов. Математика 4 класс Моро ответы соответствует всем нормам федерального государственного образовательного стандарта. Помимо задач, школьный курс включает теоретические параграфы. Рассмотрим наиболее важные главы по математика 4 класс Моро:

приемы устного деления трехзначных чисел; таблица единиц длины и площади; виды треугольников и особенности их построения.

Чтобы узнать, как выполняется то или иное упражнение достаточно выбрать страницу, нажать на номер интересующего упражнения. Исчерпывающие сведения позволят без труда выполнить все задания, не сомневаясь в правильности решений. Вы можете зарегистрироваться на сайте и создать профиль, чтобы получить доступ ко всем материалам. Выполнение типовых упражнений, детальный разбор всех тонкостей науки выявление слабых мест и восполнение пробелов – отличный способ улучшить свои предметные навыки. Таким образом, готовые домашние задания являются полезным приложением к учебнику и другой методической литературе.

Благодаря этому ученик сможет научиться самостоятельно справляться со сложными упражнениями, не обращаясь за помощью к родителям или преподавателю.

Gdz. ru

17.11.2017 18:58:09

2017-11-17 18:58:09

Источники:

Https://gdz. ru/class-4/matematika/moro-i-bantova/

по математике 4 класс учебник Моро 1, 2 часть » /> » /> .keyword { color: red; }

Решебник по математике 4 класс моро 2 часть смотреть

составлены в соответствии к учебнику по математике за 4 класс разработанного под авторством М. И. Моро, М. А. Бантовой, Г. В. Бельтюковой и др., редакцией Т. Б. Бука, и подготовлен для печати издательством «Просвещение» в 2015-2020 гг. Учебное пособие входит в серию «Школа России», соответствует стандарту ФГОС по результатам педагогических и научных экспертиз. Ответы поделены на 1 и 2 часть с теорией для классных занятий, содержащие ответы, как на полях, так и внизу страницы. Готовое решение помогут учащимся закрепить выученный материал и знания, полученные в ходе урока.

С решенными ответами ученик сделает домашнее задание к учебнику Моро без ошибок, глубже изучит темы математики по программе 4 класса. Преподаватель может использовать решебник, как дополнительную помощь в работе, родители – как помощника в самостоятельной проверке выполненных упражнений учащегося.

, редакцией Т.

Gdz-raketa. ru

26.08.2018 5:55:22

2018-08-26 05:55:22

Источники:

Https://gdz-raketa. ru/matematika/4-klass/moro-uchebnik/

Инновации в хирургии — как достижения в оказании хирургической помощи и обучении могут помочь больницам восстановиться после COVID-19

1. «>

   COVIDSurg Collaborative: Отмена плановых операций из-за пандемии COVID-19: глобальное прогностическое моделирование для информирования планов хирургического восстановления. бр. Дж. Сур. 107 (11), 1440–1449 (2020). https://doi.org/10.1002/bjs.11746

2. The Guardian: число людей в списке ожидания NHS Англии впервые превысило 5 миллионов. 2021 г. Доступ https://www.theguardian.com/society/2021/jun/10/number-of-people-on-englands-nhs-waiting-list-tops-5m-for-first-time

3. Фонд здравоохранения: Плановое лечение в Англии. Оценка воздействия COVID-19 и дальнейшие перспективы (2020 г.). Доступ https://www.health.org.uk/publications/long-reads/elective-care-in-england-assessing-the-impact-of-covid-19-and-where-next

4. Sud, А., Джонс, М.Е., Броджио, Дж., Лавдей, К., Торр, Б., Гарретт, А. и др.: Сопутствующий ущерб: влияние на результаты хирургического лечения рака во время пандемии COVID-19. Анна. Онкол. 31 (8), 1065–1074 (2020). https://doi.org/10.1016/j.annonc.2020.05.009

   Перекрёстная ссылка Google ученый

5. Тиффани, К.: Круто выглядеть устрашающе в инстаграме во время пандемии. Атлантика (2020). https://wwwtheatlanticcom/technology/archive/2020/05/augmented-reality-instagram-zoom/611494/

   Google ученый

6. Борн, Дж.: «Светлое будущее» для AR и VR в 2021 году и далее, говорит стратегическая аналитика. ВР360 (2020). https://virtualreality-newsnet/news/2020/jul/14/bright-future-for.-.ar-and-vr-in-2021-and-beyond-says-strategy-analytics/

   Google ученый

7. Аббас, Дж. Р., Кент, Дж. Дж., Брюс, И. А.: Роль виртуальной реальности в меняющемся ландшафте хирургического обучения. Дж. Ларынгол Отол. 1–4 (2020). https://doi.org/10. 1017/s0022215120002078

8. Тополь Э.: Подготовка кадров здравоохранения к цифровому будущему. The Topol Review: независимый отчет от имени министра здравоохранения и социального обеспечения, февраль 2019 г.(2019). https://topol.hee.nhs.uk/wp-content/uploads/HEE-Topol-Review-2019.pdf

9. Insight: Детская больница Alder Hey является пионером в области дистанционного клинического ухода с помощью Microsoft HoloLens 2 и Dynamics 365 Remote Assist . Доступ https://www.uk.insight.com/en-gb/content-and-resources/2020/case-studies/alder-hey-childrens-hospital-pioneers-remote-clinical-care.

10. Леви, Дж. Б., Конг, Э., Джонсон, Н., Хетарпал, А., Томлинсон, Дж., Мартин, Г. Ф., и др.: Медицинское отделение смешанной реальности с MS HoloLens 2: инновации в снижение COVID-19передача и использование СИЗ. Future Healthc J. 8 (1), e127–e130 (2021). https://doi.org/10.7861/fhj.2020-0146

    CrossRef Google ученый

11. «>

    Мартин Г., Койзия Л., Кунер А., Кафферки Дж., Росс С., Пуркаястха С. и др.: Использование гарнитуры смешанной реальности HoloLens2 для защиты медицинских работников во время пандемии COVID-19: проспективная, наблюдательная оценка. Дж. Мед. Интернет. Рез. 22 (8), e21486 (2020). https://doi.org/10.2196/21486

    Перекрёстная ссылка Google ученый

12. Кумар Р.П., Пеланис Э., Бугге Р., Брун Х., Паломар Р., Агаян Д.Л. и др.: Использование смешанной реальности для планирования операции: оценка и рабочий процесс разработки. Дж. Биомед. Информ.: X. 8 , 100077 (2020)

    CrossRef Google ученый

13. Оппен, Р.С., Дэвидсон, М., Скримджер, Д.С., Рахими, С., Бреннан, П.А.: Осведомленность и признание человеческого фактора во время междисциплинарных групповых собраний. Дж. Орал Патол. Мед. 48 (8), 656–661 (2019). https://doi.org/10.1111/jop.12853

    CrossRef Google ученый

14. Новости FDA: FDA одобрило HoloLens от Microsoft для предоперационного хирургического планирования. Доступ https://www.fdanews.com/articles/188966-fda-clears-microsofts-hololens-for-pre-operation-surgical-planning

15. Гибби, Дж. Т., Свенсон, С. А., Цветко, С., Рао , Р., Джаван, Р.: Наголовный дисплей с дополненной реальностью для управления размещением транспедикулярных винтов с использованием компьютерной томографии. Междунар. Дж. Вычисл. Ассистент Радиол. Surg. 14 (3), 525–535 (2019). https://doi.org/10.1007/s11548-018-1814-7

    CrossRef Google ученый

16. Dennler, C., Jaberg, L., Spirig, J., Agten, C., Götschi, T., Fürnstahl, P., и др.: Навигация на основе дополненной реальности повышает точность введения транспедикулярных винтов. Дж. Ортоп. Surg. Рез. 15 (1), 174 (2020). https://doi.org/10.1186/s13018-020-01690-x

    CrossRef Google ученый

17. Пратт, П., Айвз, М., Лоутон, Г., Симмонс, Дж., Радев, Н., Спиропулу, Л., и др.: Сквозь зеркало HoloLens™: дополненная реальность для реконструкции конечностей хирургия с использованием 3D-моделей сосудов с перфорантными сосудами. Евро. Радиол. Эксп. 2 (1), 2 (2018). https://doi.org/10.1186/s41747-017-0033-2

    CrossRef Google ученый

18. Аль Джанаби, Х.Ф., Айдин, А., Паланер, С., Маккионе, Н., Аль-Джабир, А., Хан, М.С., и др.: Эффективность гарнитуры смешанной реальности HoloLens при минимально инвазивных вмешательствах хирургия: технико-экономическое обоснование на основе моделирования. Surg. Эндоск. 34 (3), 1143–1149 (2020). https://doi.org/10.1007/s00464-019-06862-3

    CrossRef Google ученый

19. «>

    Рохас-Муньос, Э., Кабрера, М.Е., Лин, С., Андерсен, Д., Попеску, В., Андерсон, К., и др.: Система теленаставничества с дополненной реальностью (STAR): Наголовный дисплей для повышения эффективности хирургического обучения и уверенности в удаленных районах. Хирургия 167 (4), 724–731 (2020). https://doi.org/10.1016/j.surg.2019.11.008

    Перекрёстная ссылка Google ученый

20. Гудфеллоу И., Бенжио Ю., Курвиль А.: Глубокое обучение. Пресса Массачусетского технологического института, Кембридж (2016)

    Google ученый

21. Кок, Дж. Н., Бурс, Э. Дж., Костерс, В. А., Ван дер Путтен, П., Поэль, М.: Искусственный интеллект: определение, тенденции, методы и примеры. Артиф. Интел. 1 , 270–299 (2009)

    Google ученый

22. Искусственный интеллект в сфере здравоохранения. Отчет об анализе размера рынка, доли и тенденций по компонентам (аппаратное обеспечение, программное обеспечение, услуги), по приложениям, по регионам, анализу конкуренции и прогнозам по сегментам, 2019–2025 гг. Доступ https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-healthcare-market

23. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта, одобренные FDA. Доступ https://medicalfuturist.com/fda-approved-ai-based-algorithms/

24. Benjamens, S., Dhunnoo, P., Mesko, B.: Состояние медицинских устройств на основе искусственного интеллекта, одобренных FDA и алгоритмы: онлайновая база данных. НПЖ. цифра. Мед. 3 , 118 (2020). https://doi.org/10.1038/s41746-020-00324-0

    CrossRef Google ученый

25. Тополь Э.Дж.: Высокоэффективная медицина: конвергенция человеческого и искусственного интеллекта. Нац. Мед. 25 (1), 44–56 (2019). https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7

    CrossRef Google ученый

26. Чой Г., Халилзаде О., Михальский М., До С., Самир А. Э., Пьяных О. С. и др.: Текущие приложения и будущее влияние машинного обучения в радиологии. Радиология 288 (2), 318–328 (2018). https://doi.org/10.1148/radiol.2018171820

    CrossRef Google ученый

27. Кроусон М.Г., Ранисау Дж., Эскандер А., Бабье А., Сюй Б., Камке Р.Р. и др.: Современный обзор машинного обучения в отоларингологии и хирургии головы и шеи. Ларингоскоп. 130 (1), 45–51 (2020). https://doi.org/10.1002/lary.27850

    Google ученый

28. Хейдон, П., Иган, К., Болтер, Л., Чемберс, Р., Андерсон, Дж., Алдингтон, С., и др.: Проспективная оценка алгоритма искусственного интеллекта для автоматизированного диабетического скрининг ретинопатии у 30 000 пациентов. бр. Дж. Офтальмол. (2020). https://doi.org/10.1136/bjophthalmol-2020-316594

    CrossRef Google ученый

29. Абрамофф, М.Д., Лавин, П.Т., Берч, М., Шах, Н., Фолк, Дж.К.: Основные испытания автономной диагностической системы на основе ИИ для выявления диабетической ретинопатии в отделениях первичной медико-санитарной помощи. НПЖ. цифра. Мед. 1 , 39 (2018). https://doi.org/10.1038/s41746-018-0040-6

    CrossRef Google ученый

30. Озкая Э., Топал Ф.Э., Булут Т., Гурсой М., Озуйсал М., Каракая З.: Оценка системы искусственного интеллекта для диагностики перелома ладьевидной кости на прямой рентгенографии. Евро. J. Неотложная травма. Surg. (2020). https://doi.org/10.1007/s00068-020-01468-0

    CrossRef Google ученый

31. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов: оценка автоматического присвоения OsteoDetect класса III. Доступ https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/reviews/DEN180005.pdf

32. Лю, Г.С., Чжу, М.Х., Ким, Дж., Рафаэль, П., Эпплгейт, Б.Е., Огалаи, Дж.С.: ELHnet: сверточная нейронная сеть для классификации кохлеарных эндолимфатических водянок, полученных с помощью оптической когерентной томографии. Биомед. Опц. Выражать. 8 (10), 4579–4594 (2017). https://doi.org/10.1364/boe.8.004579

    перекрестная ссылка Google ученый

33. Чоудхури, Н.И., Смит, Т.Л., Чандра, Р.К., Тернер, Дж.Х.: Автоматизированная классификация воспаления остеомеатального комплекса на компьютерной томографии с использованием сверточных нейронных сетей. Междунар. Форум Аллергия Ринол. 9 (1), 46–52 (2019). https://doi.org/10.1002/alr.22196

    CrossRef Google ученый

34. Клинические испытания показывают, что скрининг молочной железы ИИ может помочь рентгенологам в выявлении рака на маммограммах. Доступ https://www.mobihealthnews.com/news/emea/clinical-trial-shows-breast-screening-ai-could-assist-radiologist-detecting-cancer

35. Скрининг молочных желез и коронавирус: до 1 миллиона женщин пропускают маммографию. Доступ https://breastcancernow.org/about-us/news-personal-stories/breast-screening-coronavirus-1-million-women-miss-their-mammogram

36. Галичек, М., Дормер, Дж. Д., Литтл , JV, Chen, AY, Myers, L., Sumer, BD, et al.: Гиперспектральная визуализация плоскоклеточной карциномы головы и шеи для обнаружения границ рака в хирургических образцах от 102 пациентов с использованием глубокого обучения. Раков (Базель) 11 (9) (2019). https://doi.org/10.3390/cancers11091367

37. Steiner, D.F., MacDonald, R., Liu, Y., Truszkowski, P., Hipp, J.D., Gammage, C., et al.: Воздействие глубоких обучающая помощь по гистопатологическому обзору лимфатических узлов для метастатического рака молочной железы. Являюсь. Дж. Сур. Патол. 42 (12), 1636–1646 (2018). https://doi.org/10.1097/pas.0000000000001151

    CrossRef Google ученый

38. Стрем, П., Картасало, К., Олссон, Х., Солорзано, Л., Делахант, Б., Берни, Д.М., и др.: Искусственный интеллект для диагностики и классификации рака предстательной железы в биопсии: популяционный , диагностическое исследование. Ланцет Онкол. 21 (2), 222–232 (2020). https://doi.org/10.1016/s1470-2045(19)30738-7

    CrossRef Google ученый

39. Премия «Искусственный интеллект в здравоохранении и уходе». Доступ https://www.nhsx.nhs.uk/ai-lab/ai-lab-programmes/ai-health-and-care-award/.

40. Круз Ривера, С., Лю, X., Чан, А.В., Деннистон, А.К., Калверт, М.Дж.: Руководство по протоколам клинических испытаний для вмешательств с использованием искусственного интеллекта: расширение SPIRIT-AI. Нат Мед. 26 (9), 1351–1363 (2020). https://doi.org/10.1038/s41591-020-1037-7

    CrossRef Google ученый

41. Завати, М., Ланг, М.: Что в коробке?: неопределенная подотчетность приложений машинного обучения в здравоохранении. Являюсь. Дж. Биоэт. 20 (11), 37–40 (2020). https://doi.org/10.1080/15265161.2020.1820105

    CrossRef Google ученый

42. RCSEng: Повышение квалификации хирургов. Королевский колледж хирургов Англии (2015)

    Google ученый

43. Мунафо, Дж., Дидрик, М., Стоффреген, Т.А.: Головной дисплей виртуальной реальности Oculus Rift вызывает укачивание и является сексистским по своим эффектам. Эксп. Мозг Res. 235 (3), 889–901 (2017). https://doi.org/10.1007/s00221-016-4846-7

    CrossRef Google ученый

44. «>

    Нагендран, М., Гурусами, К.С., Аггарвал, Р., Лоизиду, М., Дэвидсон, Б.Р.: Обучение в виртуальной реальности для хирургов-стажеров по лапароскопической хирургии. Кокрановская система баз данных. 2013 (8), Cd006575 (2013). https://doi.org/10.1002/14651858.CD006575.pub3

45. Палтер, В.Н., Гранчаров, Т.П.: Индивидуальная преднамеренная практика на симуляторе виртуальной реальности улучшает технические показатели хирургических новичков в операционной: рандомизированное контролируемое исследование . Анна. Surg. 259 (3), 443–448 (2014). https://doi.org/10.1097/sla.0000000000000254

    CrossRef Google ученый

46. Логишетти, К., Рудран, Б., Кобб, Дж. П.: Тренировки в виртуальной реальности улучшают результаты стажеров при тотальном эндопротезировании тазобедренного сустава: рандомизированное контролируемое исследование. Bone Joint J. 101-b (12), 1585–1592 (2019). https://doi.org/10.1302/0301-620x.101b12.Bjj-2019-0643.R1

47. Оржеч Н., Палтер В.Н., Резник Р.К., Аггарвал Р., Гранчаров Т.П.: А сравнение 2 учебных программ ex vivo для продвинутых лапароскопических навыков: рандомизированное контролируемое исследование. Анна. Surg. 255 (5), 833–839 (2012). https://doi.org/10.1097/SLA.0b013e31824aca09

    CrossRef Google ученый

48. Вера, А.М., Руссо, М., Мохсин, А., Цуда, С.: Платформа теленаставничества с дополненной реальностью (АРТ): рандомизированное контролируемое исследование для оценки эффективности новой технологии хирургического обучения. Surg. Эндоск. 28 (12), 3467–3472 (2014). https://doi.org/10.1007/s00464-014-3625-4

    CrossRef Google ученый

49. Yeo, CT, Ungi, T., Paweena, U., Lasso, A., McGraw, RC, Fichtinger, G.: Влияние обучения дополненной реальности на чрескожное размещение иглы при инъекциях в фасеточные суставы позвоночника. IEEE транс. Биомед. англ. 58 (7), 2031–2037 (2011). https://doi.org/10.1109/tbme.2011.2132131

50. Бала, Л., Кинросс, Дж., Мартин, Г., Койзия, Л.Дж., Кунер, А.С., Шимшон, Г.Дж., и др.: удаленный доступ к учебному блоку смешанной реальности. клин. Учить. (2021). https://doi.org/10.1111/tct.13338

    Перекрёстная ссылка Google ученый

51. Экстранд, К., Джамал, А., Нгуен, Р., Кудрик, А., Манн, Дж., Мендес, И.: Иммерсивная и интерактивная виртуальная реальность для улучшения изучения и закрепления нейроанатомии у студентов-медиков: рандомизированное контролируемое исследование. CMAJ Open 6 (1), E103–E109 (2018 г.). https://doi.org/10.9778/cmajo.20170110

    CrossRef Google ученый

52. Степан К., Зейгер Дж., Ханчук С., Дель Синьор А., Шривастава Р., Говиндарадж С. и др.: Иммерсивная виртуальная реальность как средство обучения нейроанатомии. Междунар. Форум Аллергия Ринол. 7 (10), 1006–1013 (2017). https://doi.org/10.1002/alr.21986

    CrossRef Google ученый

53. Пулияла, Ю., Ма, М., Пирс, М., Пиблз, Д., Аюб, А.: Эффективность иммерсивной виртуальной реальности в хирургическом обучении — рандомизированное контрольное исследование. J. Оральный Maxillofac. Surg. 76 (5), 1065–1072 (2018). https://doi.org/10.1016/j.joms.2017.10.002

    CrossRef Google ученый

54. Хуанг, К.Т., Болл, К., Фрэнсис, Дж., Ратан, Р., Бумис, Дж., Фордхэм, Дж.: Дополненная и виртуальная реальность в образовании: исследовательское исследование, посвященное сохранению научных знаний при использовании дополненной реальности мобильные приложения реальности/виртуальной реальности. Киберпсихическое поведение. соц. сеть 22 (2), 105–110 (2019). https://doi.org/10.1089/cyber. 2018.0150

    CrossRef Google ученый

55. Моро, К., Штромберга, З., Райкос, А., Стерлинг, А.: Эффективность виртуальной и дополненной реальности в медицинских науках и медицинской анатомии. Анат. науч. Образовательный 10 (6), 549–559 (2017). https://doi.org/10.1002/ase.1696

    CrossRef Google ученый

56. Ruthberg, J.S., Tingle, G., Tan, L., Ulrey, L., Simonson-Shick, S., Enterline, R., и др.: Смешанная реальность как эффективная по времени альтернатива вскрытию трупа . Мед. Учить. 42 (8), 896–901 (2020). https://doi.org/10.1080/0142159x.2020.1762032

    CrossRef Google ученый

57. Йе, З., Дун, А., Цзян, Х., Ни, К., Чжао, С., Ван, Т. и др.: Роль 3D-печатных моделей в обучении анатомии человека : систематический обзор и метаанализ. БМС Мед. Образовательный 20 (1), 335 (2020). https://doi.org/10.1186/s12909-020-02242-x

    CrossRef Google ученый

58. Барбер, С.Р., Джайн, С., Сон, Ю.Дж., Чанг, Э.Х.: Виртуальное функциональное эндоскопическое моделирование хирургии околоносовых пазух с использованием 3D-печатных моделей для носовой эндоскопии смешанной реальности. Отоларингол. Хирургия головы и шеи. 159 (5), 933–937 (2018). https://doi.org/10.1177/0194599818797586

    CrossRef Google ученый

59. Бонгеры,. П.Дж., Дидерик ван Хове, П., Стассен, Л.П.С., Данкельман, Дж., Шредер, Х.В.Р.: Новый обучающий модуль виртуальной реальности для лапароскопических хирургических навыков и работы с оборудованием: можно ли обучить многозадачности? Рандомизированное контролируемое исследование. Дж. Сур. Образовательный 72 (2): 184–191 (2015). https://doi. org/10.1016/j.jsurg.2014.09.004

60. Санкаранараянан Г., Вули Л., Хогг Д., Дорожкин Д., Оласки Дж., Чаухан С. и др.: Иммерсивное обучение на основе виртуальной реальности улучшает реакцию в смоделированном сценарии пожара в операционной. Surg. Эндоск. 32 (8), 3439–3449 (2018). https://doi.org/10.1007/s00464-018-6063-x

    CrossRef Google ученый

61. Ларсен, К.Р., Соеренсен, Дж.Л., Гранчаров, Т.П., Далсгаард, Т., Шоуенборг, Л., Оттосен, К., и др.: Влияние обучения виртуальной реальности на лапароскопическую хирургию: рандомизированное контролируемое исследование. БМЖ 338 , b1802 (2009 г.). https://doi.org/10.1136/bmj.b1802

    CrossRef Google ученый

62. Эккеленкамп, В.Е., Кох, А.Д., де Ман, Р.А., Куйперс, Э.Дж.: Обучение и оценка компетентности в эндоскопии желудочно-кишечного тракта: систематический обзор. Гут 65 (4), 607–615 (2016). https://doi.org/10.1136/gutjnl-2014-307173

    CrossRef Google ученый

63. Якобсен, М.Ф., Конге, Л., Бах-Хольм, Д., Ла Кур, М., Холм, Л., Хойгаард-Олсен, К., и др.: Корреляция производительности виртуальной реальности с реальной производительность хирургии катаракты жизни. Дж. Катаракта. Преломление. Surg. 45 (9), 1246–1251 (2019). https://doi.org/10.1016/j.jcrs.2019.04.007

    CrossRef Google ученый

64. Вагнер, М., Грёпель, П., Библ, К., Олишар, М., Ауэрбах, М.А., Гросс, И.Т.: Отслеживание взгляда во время имитационного управления дыхательными путями новорожденных. Педиатр. Рез. 87 (3), 518–522 (2020). https://doi.org/10.1038/s41390-019-0571-9

    CrossRef Google ученый

65. Томсен А.С., Смит П. , Субхи Ю., Кур М., Танг Л., Салех Г.М. и др.: Высокая корреляция между производительностью на симуляторе виртуальной реальности и реальной жизнью операция по удалению катаракты. Акта Офтальмол. 95 (3), 307–311 (2017). https://doi.org/10.1111/aos.13275

    CrossRef Google ученый

66. Хунг, А.Дж., Чен, Дж., Гилл, И.С.: Автоматизированные показатели производительности и алгоритмы машинного обучения для измерения производительности хирурга и прогнозирования клинических результатов в роботизированной хирургии. JAMA Surg. 153 (8), 770–771 (2018). https://doi.org/10.1001/jamasurg.2018.1512

    CrossRef Google ученый

67. Халид, С., Гольденберг, М., Гранчаров, Т., Таати, Б., Руджич, Ф.: Оценка моделей глубокого обучения для определения хирургических действий и измерения производительности. JAMA Сеть. Открытым. 3 (3), e201664 (2020). https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.1664

    CrossRef Google ученый

68. Уэйд, А.: Британская фирма утверждает, что симуляция тактильной виртуальной хирургии может стоить меньше, чем труп. https://www.theengineer.co.uk/haptic-vr-surgery-simulation/#:~:text=According%20to%20FundameltalVR%2C%20a%20single,surgeons%20enjoy%20access%20to%20them.2018

69. Бинг, Э.Г., Пархэм, Г.П., Куэвас, А., Фишер, Б., Скиннер, Дж., Мванахамунту, М. и др.: Использование недорогого моделирования виртуальной реальности для создания хирургического потенциала для лечения рака шейки матки . Дж. Глоб. Онкол. 5 , 1–7 (2019). https://doi.org/10.1200/jgo.18.00263

    CrossRef Google ученый

70. Ахтар, К.С., Чен, А., Стэндфилд, Нью-Джерси, Гупте, К.М.: Роль моделирования в развитии хирургических навыков. Курс. Преподобный Musculoskelet Med. 7 (2), 155–160 (2014). https://doi.org/10.1007/s12178-014-9209-z

    CrossRef Google ученый

71. Пиромчай, П., Эйвери, А., Лаопайбун, М., Кеннеди, Г., О’Лири, С.: Обучение виртуальной реальности для улучшения навыков, необходимых для выполнения операций на ухе, носу или горле. Кокрановская система баз данных. Откр. 2015 (9), Cd010198. https://doi.org/10.1002/14651858.CD010198.pub2

72. Хор, В.С., Бейкер, Б., Амин, К., Чан, А., Патель, К., Вонг, Дж.: Дополненные и виртуальная реальность в хирургии — цифровая хирургическая среда: области применения, ограничения и юридические ловушки. Анна. Перевод Мед. 4 (23), 454 (2016). https://doi.org/10.21037/atm.2016.12.23

Скачать ссылки

100% углеродно-нейтральная цепочка поставок к 2030 году, заявляет Apple

Собственные операции Apple были на 100% нейтральными по отношению к выбросам углерода в течение более двух лет, за что компания получила награду ООН, но сегодня компания взяла на себя смелое обязательство сделать то же самое для всей своей цепочки поставок к 2030 году. продвигает это на своей домашней странице, называя это «планом планетарного масштаба».

Компания заявила, что ее обязательство включает увеличение использования переработанных материалов и переработку выброшенных продуктов, чтобы углеродная нейтральность распространялась на весь жизненный цикл всех продуктов Apple…

Apple представила план действий на 10 лет.

Сегодня компания Apple обнародовала свой план по достижению углеродно-нейтрального баланса во всем своем бизнесе, производственной цепочке поставок и жизненном цикле продуктов к 2030 году. Компания уже сегодня углеродно-нейтральна в своих глобальных корпоративных операциях, и это новое обязательство означает, что к 2030 г. каждое проданное устройство Apple будет иметь нулевое воздействие на климат.

10-летняя дорожная карта Apple позволит снизить выбросы с помощью ряда инновационных действий, в том числе:

Дизайн продуктов с низким содержанием углерода: Apple будет продолжать расширять использование низкоуглеродных и переработанных материалов в своих продуктах, внедрять инновации в переработку продуктов и разрабатывать продукты с максимально возможной энергоэффективностью […]

Повышение энергоэффективности: Apple определит новые способы снижения энергопотребления на своих корпоративных объектах и ​​поможет своей цепочке поставок осуществить такой же переход […]

Возобновляемые источники энергии: Apple по-прежнему будет использовать 100 процентов возобновляемых источников энергии для своей деятельности, сосредоточившись на создании новых проектов и переводе всей цепочки поставок на чистую энергию […]

Инновации в процессах и материалах: Apple будет бороться с выбросами за счет технологических усовершенствований процессов и материалов, необходимых для ее продуктов […]

Удаление углерода: Apple инвестирует в леса и другие природные решения по всему миру для удаления углерода из атмосферы.

Производитель iPhone предоставляет подробную информацию по каждому из них, указывая, что было достигнуто на сегодняшний день в области охраны окружающей среды и что он запланировал. Например, для дизайна продукта с низким содержанием углерода:

• Последняя инновация Apple в области переработки — робот, которого компания называет «Дэйв», — разбирает Taptic Engine из iPhone, чтобы лучше извлекать ключевые материалы, такие как редкоземельные магниты и вольфрам, а также позволяет извлекать сталь, что является следующим шагом после его линейки. Ромашки для разборки iPhone.

• Лаборатория восстановления материалов компании в Остине, штат Техас, специализирующаяся на инновационных технологиях переработки электроники, теперь сотрудничает с Университетом Карнеги-Меллона для дальнейшей разработки инженерных решений.

• Все устройства iPhone, iPad, Mac и Apple Watch, выпущенные в прошлом году, изготовлены из переработанных материалов, включая 100-процентно переработанные редкоземельные элементы в iPhone Taptic Engine — впервые для Apple и любого другого смартфона.

• Apple сократила свой углеродный след на 4,3 миллиона метрических тонн в 2019 году благодаря инновациям в дизайне и переработанному контенту в своих продуктах. За последние 11 лет Apple сократила среднее количество энергии, необходимой для использования продукта, на 73 процента.

Компания признает, что программы по удалению углерода станут частью того, как она станет на 100% углеродно-нейтральной, что не то же самое, что вообще не производить его, но это все еще огромное обязательство, и Apple помогает вдохновлять других.

«У предприятий есть прекрасная возможность помочь построить более устойчивое будущее, основанное на нашей общей заботе о нашей общей планете, — сказал Тим Кук, генеральный директор Apple. «Инновации, лежащие в основе нашего экологического движения, не только полезны для планеты — они помогли нам сделать наши продукты более энергоэффективными и внедрить новые источники чистой энергии по всему миру. Борьба с изменением климата может стать основой для новой эры инновационного потенциала, создания рабочих мест и устойчивого экономического роста. С нашей приверженностью углеродной нейтральности мы надеемся стать рябью в пруду, которая приведет к гораздо большим изменениям».

На микросайте компании есть ссылки на подробный план. Это также продвигается с помощью мощного нового видео ниже.

FTC: Мы используем автоматические партнерские ссылки, приносящие доход. Еще.

---

Посетите 9to5Mac на YouTube, чтобы узнать больше новостей Apple:

Вы читаете 9to5Mac — экспертов, которые день за днем ​​сообщают новости об Apple и окружающей ее экосистеме.