ハンセン指数値は、香港のハンセン銀行の100%国有子会社であるハンセン指数サービス株式会社が作成しており、恆生指數即時の多数の上場銘柄を構成銘柄として、その配置を加重要素とする平均株価指数を算出するサンプルで、香港株式市場に最も影響力のある指数値となっています。

投資家は、ハンセン指数の値を利用して、株式市場やその関連分野の発展動向を予測・分析すると同時に、ハンセン指数の値の上昇がA株の上昇を促進したり、該当分野や個別銘柄の上昇を促進するなど、ある程度、A株市場を危うくする可能性があります。

ハンセン指数バリューの構成銘柄の選定基準は以下のとおりです。
1、時価総額の大きさによって選択され、証券取引所で募集されるすべての一般株式の時価総額(時価総額とは、過去12ヶ月の平均値)の90%を占める銘柄の中からランクインする必要があります。
2.証券取引所に上場している一般株式のうち、売買高(過去24ヶ月間の取引金額の合計)の大きさで選定された銘柄のうち、90%の売買高を占める銘柄であること。
3.証券取引所において24ヶ月以上募集していること。

ハンセン指数の値は、香港のハンセン銀行の100%国有子会社であるハンセン指数サービス株式会社が、香港の株式市場で最も営業規模が大きい上場株式50銘柄で加重平均して算出したものである。

現段階では、ハンセン指数の個別銘柄に投資する意欲のある中国人投資家は、香港の株式口座または香港ストックコネクト口座を開設でき、株式口座は資産条件なし、香港ストックコネクト口座は資産条件50万円となっています。

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優位性があります。

すべての年齢層、すべての生理的段階の女性に適しており、思春期や妊娠・授乳期の女性の乳房病変をスクリーニングするのに適した方法です。

2.候補者は通常、diagnostic ultrasound前の特別な準備を必要とせず、手順も比較的簡単で、死角がない。

胸壁の全層を鮮明に映し出し、病変の位置と範囲を判断し、乳房と胸壁の腫瘤を区別し、数ミリの小さな腫瘤を識別することができます。

腫瘤の物理的性質(嚢胞性、固形、または嚢胞性と固形の混合)を決定することができます。

超音波画像の特徴や血流特性を利用して、良性・悪性の腫瘤を推測したり、腋窩のリンパ節転移を検出することができる

超音波ガイド下での乳房腫瘤の生検および治療はより正確である

音響的なインターフェースでの反射の違いにより、質量の輪郭と形状を明確に視覚化することができる

高度な超音波エラストグラフィにより、乳房の腫瘤の軟部組織と硬部組織をインテリジェントに分析することができるため、従来の触診法よりも乳房の腫瘤の組織構造をより正確に把握することができ、乳房の腫瘤の良性・悪性の鑑別にも役立つ

3D超音波画像では、乳腺腫瘍の血流分布を3次元的に把握することができ、良性腫瘍と悪性腫瘍の識別に重要な役割を果たします。

デメリットです。

1 超音波は低エコーの腫瘤の石灰化に非常に敏感ですが、小さな石灰化やバリのような変化は、腫瘤がない場合や腫瘤の画像がない場合にX線のモリブデンターゲットで検出することは困難です。

固形の乳房腫瘤の超音波画像は、良性、悪性を問わず、ほとんどが低エコーです。 1cm以下の腫瘤の場合、超音波画像はほとんどが特異性に欠け、血流信号も目立たないため、小さな腫瘤の良性を診断することは困難です。 腺内の脂肪や皮下脂肪は結節状で低エコーであり、病変部との区別がつかないこともあります。

転移性傍胸骨リンパ節の場合、胸骨と肋骨が閉塞しているため、超音波での画像化が困難です。

4 乳房の構造が不均一であることと、マンモグラフィのサイズが比較的大きいことから、小さな病変を見逃すことがあります。

5超音波診断装置やプローブの周波数は、画像の質や乳房疾患の表示に直接影響します。 検査者の乳房疾患の知識、操作スキル、思考力、分析力、経験などが診断の精度に大きく影響します。

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第一の変化は、企業が低コストでより収益性の高い方法で拡大できること(手動から機械駆動へ

理想的な事業拡大モデルとは、低いオペレーションコストで高い収益成長を実現するものです。 増加するワークロードには、process automatization効率を上げることで対応できます。 ロボティック・プロセス・オートメーションは、ビジネス拡大のための人間主導のアプローチを機械主導のアプローチに変えました。

ロボティック・プロセス・オートメーションを活用すれば、ビジネスの拡大は、物理的なインフラ、人材、資本の扱い方に依存しすぎることはありません。 ビジネスの拡大は、機械主導ではなく、デジタル主導になります。 人間の仕事が冗長になる代わりに、より多くのエネルギーを戦略的なビジョンと創造性を必要とする仕事にシフトすることができます。

2つ目の変化:ビジネスの意思決定の変化(人間の関与が機械学習に変わっていく

ビジネスに起こりうる最悪の事態は、人々が日々の雑務に追われ、ビジネスにおける戦略的な意思決定ができないほど硬直化してしまうことです。

ロボットのプロセスを自動化することで、意思決定は人間が行うのではなく、機械が推論を学習して行うようになり、今後の働き方を再定義するような変化が起こります。 将来的には、機械が意思決定に関与するようになり、人間はより価値のある仕事に集中できるようになるでしょう。

例えば、メーカーはロボットプロセスを使って新しい部品の発注を直接自動化することで、プロセス全体に人の介入が不要になり、故障の可能性を減らすことができると喜ばれています。 機械、製品サイクル、在庫がコンピュータプログラムで管理されている場合、従業員は、小売店、販売店、サプライヤー、顧客に関する問題など、重要な問題の監視に多くのエネルギーを費やすことができます。

第3の変化:人的資産管理から機械学習へ(手動監視からデータ認識へ

何千人もの従業員が、工場、機械、設備などのインフラを常に管理しています。 従業員は、経営レベルの意思決定や変更を行うために情報を交換します。 しかし、この10年間、生産性は低いままです。

ロボティック・プロセス・オートメーションの助けを借りれば、資産管理はもはや人手に頼るものではなく、デジタルセンサーがビッグデータを収集・分析し、その結果を人間の意思決定者にリアルタイムで報告するものとなります。

生産ラインやセールスチェーンでは、mlプロセスがデータセンサーを介してビッグデータを収集し、分析します。 時間が経てば、これらのプロセスは人の手を介さずに生産プロセスを制御し、判断を下すことができるようになります。

従業員がより幸せに、より仕事に集中し、反復的な日常業務を必要としないようにするためには、楽しく刺激的な環境が不可欠です。 ここでは、ロボットによるプロセスオートメーションが実現する3つの変革について、具体的に説明します。

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