患者受访者的个人资料:278个早期,乳腺癌患者对英语和法语的调查做出了反应。在此提交中,CBCN专门利用了52名加拿大,早期,她对我们调查做出反应的2个阳性乳腺癌患者提供的数据。所有人都被确定为女性,主要是(29)将英语说为第一语言,有7个讲法语作为第一语言,有4位受访者选择其他语言作为其第一语言(在广东话,波兰语和塞尔博 - 克罗伊亚族人之间分配),有12位受访者未经宣称。大多数受访者来自安大略省(12)和萨斯喀彻温省(6),魁北克4,新斯科舍省4岁,不列颠哥伦比亚省的4岁,来自曼尼托巴省的2岁,来自曼尼托巴省的2岁,新不伦瑞克省的2名,来自纽芬兰和拉布拉多的2名,来自艾尔伯塔省的2,来自艾伯塔省的2,来自爱德华王子岛。其余部分没有指定其居住省。大多数受访者(21)在诊断出40-49岁之间,有15名受访者在50-59岁之间,有10名受访者在30-39岁之间,30岁的年龄在60-69岁之间,其余的则未公开。大多数受访者处于关系中(34),而五名受访者则称自己为单身,其余的没有指定他们的关系状态。大多数患者(33)有孩子,大多数患者(17)患有20岁以上的儿童,有10岁的儿童在13-19岁之间,有5岁的儿童2-5岁,有4岁的儿童在6-12岁之间,4岁的儿童在1岁以下。印刷资料:对当前的研究和灰色文献进行了审查,以识别许多患有乳腺癌的妇女中通常共享的问题和经验。3。关键的线人访谈:电话访谈于4月和2021年5月进行了加拿大早期阶段,患有高危乳腺癌,HER2阳性乳腺癌的乳腺癌患者,并在接受审查的治疗方面有直接经验。疾病经验
1 Kilobyte = 1,028 Bytes or 1 Thousand Bytes 1 Megabyte = 1,028,000,000 Bytes or 1 Million Bytes 1 Gigabyte = 1,028,000,000,000 Bytes or 1 Billion Bytes 1 Terabyte = 1,028,000,000,000,000 Bytes or 1 Trillion Bytes All data processed in a computer is made up of bytes, in various combinations as由计算机计算。根据该功能的指令,计算机中使用的软件程序中使用的每个文件都有特定的文件大小。例如,如果数据文件的大小为102kb,则意味着该文件包含102,000个字符(简单的术语)。通常,内存有两种类型:ROM和RAM A-仅读取记忆ROM
S. Spiga 于 2013 年获得“物质物理学”[领域:02/B1] 国家任教资格,担任副教授 (II Fascia),2017 年获得正教授 (I fascia) 资格;2017 年获得“电子学”[领域:09/E3] 国家任教资格,担任副教授 (II Fascia)。S. Spiga 是同行评审期刊和会议论文集上 120 多篇出版物和 8 个书籍章节的作者/合著者。她的研究成果已在多个国际会议上发表,包括在大学和博士学校的多次受邀演讲和受邀研讨会。她曾受邀担任意大利和国外博士委员会成员或外部评审员(2013-2021 年期间 7 次)。她以首席研究员或研究项目协调员的身份获得了 7 项资助,并以 COST 行动管理委员会成员的身份获得了 1 项资助。
5 md.devendran@gmail.com 摘要:压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题,影响着人们的身心健康。这个项目名为“使用机器学习算法根据睡眠习惯检测人体压力”,旨在通过利用数据驱动的洞察力来识别压力水平来解决这一问题。所提出的系统分析睡眠模式,包括睡眠时间、中断和质量,以有效地对压力水平进行分类。通过利用决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等先进的机器学习算法,该模型处理来自可穿戴设备或睡眠监测应用程序的数据以提取相关特征。分析睡眠潜伏期、效率和干扰等关键参数以及年龄、生活方式和身体活动等其他影响因素。该项目采用强大的数据集进行训练和测试,确保预测压力水平的高准确性和可靠性。该系统不仅可以识别压力水平,还可以提供可行的见解和建议,以改善睡眠质量和整体幸福感。采用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来衡量模型的性能。该项目的成果展示了机器学习在增强医疗保健应用方面的潜力。它提供了一种可扩展且高效的压力检测工具,促进了压力相关疾病的早期干预和更好的管理。
(过去 10 年) 注:- 具有教学能力的经验丰富候选人优先。 本次面试同时面向 CSB 卡持有者和非 CSB 卡持有者。 从今以后,通过 OST 不是参加面试的强制性要求。 但是在选拔职位之后,候选人必须通过 OST,详情如下: 普通候选人:在被任命的两年内,总原始分数至少为 50%(100 分) 只有入围的候选人才会被邀请参加面试。 薪水优厚。 可以从 Jorhat 陆军公立学校领取申请表,也可以从网站 www.apsjorhat.org 下载,通过以 APS Jorhat 为收款人的汇票支付 250 卢比。申请表须连同所有推荐书一起填写完整。获得 CSB 资格的考生必须在 2025 年 1 月 13 日或之前直接向陆军公立学校、Jorhat、Charaibahi 军事站、PO-Charaibari、Dist – Jorhat (Assam)、PIN – 785616 提交 CSB 成绩卡的副本。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
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在欧盟之外,各个国家和国际机构也认识到在线上瘾实践的影响。例如,联合国强调了在数字环境中解决数字成瘾和保护儿童权利的必要性4。但是,特定法规因国家而异。有些人已经实施了与技术成瘾特征有关的准则或法律,而另一些人仍在探索实际方法。例如,纽约立法机关于2024年6月通过的《儿童法案》第5号法案的停止成瘾性饲料剥削(安全)将禁止社交媒体平台根据某些情况下的建议算法将内容提供给18岁以下的用户。取而代之的是,这些平台将必须为年轻用户提供逆式供稿6。
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