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利用人工智能促进自主发音学习：音段和超音段特征视角 Senowarsito 1，S
本研究旨在调查使用人工智能进行自主发音学习的效果以及高年级学生使用人工智能进行自主发音学习的经验。以三宝垄 PGRI 大学一年级 32 名学生为样本，采用定量和定性方法进行解释性顺序混合方法研究。使用评估、访谈和教学材料评估作为工具。通过前测和后测，使用定量分析来评估学生的发音能力。使用 SPSS 进行定量数据分析。但是，使用定性分析来审查访谈。为了支持测试结果，对其进行了描述性检查。在使用基于 AI 的应用程序 ELSA 进行治疗后，发现 AI 的使用与自主发音学习之间存在显著相关性。但是，ELSA 也存在某些缺点。它似乎主要关注音段特征而非超音段特征。在提供的所有用于练习超音段特征的功能中，只有语调可用。虽然学生发现很难强调单词，但没有其他练习超音段特质的方法。实际上，ELSA 网站表示其课程涵盖了单词重音、语调、节奏、听力和对话等核心英语技能。因此，ELSA 的创建者可能会在继续改进其产品时考虑到这一批评。这意味着创作者能够响应客户或用户的顾虑或建议，这有助于产品的持续发展和成功。
2022 年 5 月，修订版 3 (PROTOCOL-EA-31-01)
针对重大发现采取行动。这应包括与指定现场联络点的例行沟通（电话会议）和定期现场访问。附录 A 提供了要考虑的活动列表。 根据运营意识和监督活动的信息，根据附录 B 建立和维护 SBN，为指定现场的监督活动提供基础。 与 DOE 现场要素协调，确定独立评估、运营意识活动和与下一财政年度优先事项一致的时间表。 协调核安全和环境评估办公室对指定场地的访问，包括独立评估和运营意识活动。 根据需要安排针对发现和其他问题的后续活动，包括选择性使用评估来审查纠正措施的及时性和充分性、验证和确认有效性以及确认结束。 维护需要跟进的问题列表，监控这些问题的状态并协调后续活动。 根据附录 B 向 EA 管理层和员工提供现场简报，内容涉及关键现场问题、项目、变化、监督策略、活动和后续项目。 根据需要，支持分析现场特定数据，以确定根据 EA-31-03 协议进行广泛针对性评估的区域。 在任命后的 18 个月内完成现场负责人资格认证，并通过继续教育、培训和重点监督活动保持熟练程度。 根据需要完成一次性和定期培训，以确保在运营意识和评估访问期间及时、有人陪同进入现场。
CLAS标准评估计划工具
1。组成一个团队。该团队应管理此CLAS标准评估计划工具，完成CLAS标准实施计划，并协调CLAS标准的实施。团队应包括多个角色和观点。请注意一般信息部分的团队成员资格。2。符合CLAS标准。强烈建议通过下载有关文化和语言适当服务的国家标准的行为健康实施指南，并审查第1-7页，通过下载《行为健康实施指南》，以符合CLAS标准。3。收集信息。团队应收集有关此CLAS标准评估计划工具中为每个项目确定的数据源的信息。信息与政策，程序等有关。请注意，可能需要几天到几周才能彻底收集信息以完成此CLAS标准评估计划工具。4。完整的评估。基于收集的信息，团队应使用评估部分中提供的0-2评分量表评估每个项目。团队必须就每个项目的评分达成共识，这一点很重要。如果团队在两个分数之间不确定，则默认为较低的分数。在每个项目的注释部分中的文档讨论和决策。5。得分和文档结果。评估完成后，评分并记录结果部分。6。完成实施计划。7。团队对结果的审查应注意要考虑改进的力量和领域的领域。基于对结果的解释，团队应在实施部分中完成详细的计划。开始CLAS实施。基于书面计划，团队应开始将选择的目标作为正在进行的CLAS标准实施过程的一部分进行努力。
评估医院的数字成熟度
数字成熟度评估可以为战略决策提供信息。但是，评估卫生系统数字成熟的国家方法仍处于起步阶段，并且对与此类评估相关的上下文和过程的见解有限。此观点文章描述并比较了评估医院数字成熟度的国家方法。我们回顾了5种评估昆士兰州（澳大利亚），德国，荷兰，挪威和苏格兰医院数字成熟的国家方法，探索了环境，驱动因素和衡量每个国家数字成熟的方法。我们观察到对互操作性的普遍关注，并使用评估结果来塑造国家数字健康策略。指标被广泛对准，但是5个国家 /地区中有4个开发了自己量身定制的指标集。各个国家的关键主题领域包括互操作性，能力，领导力，治理和基础设施。指标的分析是集中的，但与参与组织共享数据。只有1个设置进行了学术评估。数字成熟度评估的主要挑战包括数据收集所需的高成本和时间，有关测量准确性的问题，始终如一的长期跟踪指标的困难以及由于自我报告而引起的潜在偏见。我们还观察到该过程的实际可行性与主题复杂性所需的深度和广度之间的紧张关系，以及国家和地方数据需求之间的紧张关系。在评估全国医院的数字成熟度方面存在一些关键挑战，这些挑战影响了产出的有效性和可靠性。在做出评估告知并随着时间的流逝而进行监控时，需要明确确认这些这些。
家庭情感气氛与学术良好之间的关系
这项研究通过研究心理资本和成就目标（掌握和表现）在家庭情感环境（FEC）和学术福祉之间的关系中的中介作用来解决学习困难的学术挑战。这项研究利用横截面相关设计来评估所研究变量之间的同期关联。样本由150名具有学习困难历史的高中学生组成，这些学生是从小学期间在Ahvaz四个地区的特殊教育中心录制的人们选出的。使用评估FEC，心理资本，成就目标和学术福祉的自我报告问卷收集数据。结构方程建模（SEM）用于分析假设的关系。这项研究确定了心理资本，掌握目标和学术福祉之间的积极联系（p <0.01），而绩效目标则显示出与幸福感的负面联系（p <0.01）。有趣的是，积极的FEC促进了心理资本和掌握目标，但劝阻绩效目标，对幸福感没有直接影响（p <0.01）。此外，结果表明，心理资本和成就目标显着介导了FEC与学术福祉之间的积极关系（P <0.01）。换句话说，FEC培养了学生的心理资本和精通目标，这又导致了更大的学术健康。该分析表明，积极的家庭环境对学术福祉的有益作用是通过对这些心理资源的影响而间接实现的。这些结果表明，支持家庭环境通过培养特定的心理资源而不是直接影响幸福感来促进学术上的成功。
2030年代的LHCB顶点定位器（velo）
LHCB检测器的升级II（预见到2031年）将以1.5×10 34 cm -2 s -1的瞬时发光度运行，以超过300 fb -1的样本积累。每次事件应对42和200带电的粒子轨道的估计堆积，将添加精确的时机，并将其添加到跟踪和导向子系系统中。一个新的顶点定位器（VELO），能够管理预期的7.5倍的数据速率，占用率和辐射量。基于4D混合硅像素技术，具有提高的ASIC速率和时序功能，新的Velo将允许精确的美容和魅力强体标识和实时模式识别。通过详细的模拟，探索了通过详细的模拟，探索通知，内部半径，材料预算和像素尺寸相位空间，同时将冲击参数（IP）分辨率限制为升级I值。在6×10 16 N EQ /cm 2和8×10 15 N EQ /cm 2时的内部半径和寿命末端的两种不同的场景作为进一步优化的起点。对传感器技术（包括LGADS，3DS和Planar Pixels）的进步和当前的研发，重点介绍了辐射硬设计和缺陷工程。与传感器电容和功率预算有关的相关要求是为了实现未来28 nm Protipe提交的每个命中计时目标的30 ps。相对于每个布局方案，研究了冷却，力学和真空实现的改进。将双重Krypton冷却的使用评估为以上1.5 w/cm 2功率耗散的情况。还考虑了可更换的传感器模块，并与3D打印的钛载体相结合。最后，讨论了在六年内进行最终设计优化的全面研发计划。
EGNN：基于进化计算的图结构学习在图神经网络中更有帮助
近年来，图神经网络（GNN）凭借其邻域聚合的特性，在许多领域得到了成功应用，并取得了最佳性能。虽然大多数GNN处理图数据，但原始图数据往往带有噪声或不完整，导致GNN性能不佳。为了解决这个问题，最近出现了一种图结构学习（GSL）方法，通过学习符合基本事实的图结构来提高图神经网络的性能。然而，目前的GSL策略是迭代优化最优图结构和单个GNN，这会在训练中遇到几个问题，即脆弱性和过度拟合。本文引入了一种称为进化图神经网络（EGNN）的新型GSL方法，以提高对对抗性攻击的防御能力并增强GNN性能。与现有的GSL方法通过交替训练方法来优化图结构并增强单个GNN模型的参数不同，本文首次将进化理论应用于图结构学习。具体来说，通过变异操作生成的不同图结构用于进化一组模型参数，以适应环境（即提高未标记节点的分类性能）。然后使用评估机制来衡量生成样本的质量，以便仅保留具有良好性能的模型参数（后代）。最后，保留适应环境的后代并用于进一步优化。通过这个过程，EGNN 克服了图结构学习的不稳定性，并且始终进化出最好的后代，为 GSL 的进步和发展提供了新的解决方案。在各种基准数据集上进行的大量实验证明了 EGNN 的有效性以及基于进化计算的图结构学习的好处。© 2023 由 Elsevier BV 出版
一项前瞻性观察研究，以评估既定心脏病的心脏危险因素和治疗模式
a b s t r a c t这项研究旨在评估心脏病学部门的既定危险因素和药物治疗问题，并进行一项前瞻性观察研究。这项研究是从2019年9月到2020年2月进行的6个月的200例，患有患有心脏病学院三级护理医院的既定心脏病患者。使用评估表进行了患者面试。在从事这项研究的100例既定心血管疾病患者中，大量患者是男性，大多数患者在41 - 60年之间“年龄组”为“年龄组”。这项研究表明吸烟和饮酒是男性最常见的危险因素，高血压是心血管疾病的主要“已建立”危险因素，其次是心绞痛和心肌梗塞。在未建立的危险因素中，CKD是心血管疾病的主要危险因素，随后发生心血管事故。ACE抑制剂和BB是主要用于心血管疾病的药物，其次是他汀类药物和利尿剂。这项研究阐明了年龄组和性别危险因素和药物利用之间的统计证据。在这项研究的过程中，药物模式的使用如下：（29％）患者使用抗凝剂，（22.5％）患者的ACE，患者（68％）患者的抗piplatelets，（34％）患者的利尿剂，（34％）患者，（34％）患者，（57％）患者（57％）患者，BB患者，（67.5％）患者，PPI，ppi，22％，cccr，22.22％，CCC。 (26.5%) patients, OHA (25%) patients.在其他研究中发现了类似的发现（Blessy Rachel Thomas）（26）在药物治疗使用方面。有必要在患有既定心脏病的患者中既评估未建立和已建立的危险因素，就像在本研究中一样，CKD和HTN是最常见的危险，并咨询患者有关其危险因素，社交习惯和生活方式的改变。需要临床药剂师就生活方式的改变并评估心脏病患者的药物治疗方式。
错失的机会：急性住院患者高风险饮酒和非法药物使用的检测和管理
高风险的酒精和非法药物使用是疾病和住院并发症的危险因素。本研究调查了临床医生是否在急性住院内科患者的电子记录中记录药物使用情况。研究样本包括 2016 年 11 月至 2017 年 12 月期间在挪威奥斯陆一家内科医院接受治疗的 2,872 名患者，前瞻性地收集了药物使用数据，从而确定了酒精和非法药物阳性患者。医院工作人员不知道这些数据。对于研究证实的酒精使用量超过低风险指南（酒精使用障碍识别测试 4 评分 [AUDIT-4] 女性≥ 5，男性≥ 7）和/或非法药物使用（液相色谱-质谱 [LC-MS] 分析检测到一种或多种非法药物）的患者，检查了医生是否记录了定量的药物使用评估和干预措施。在 548 名经研究证实的酒精阳性患者中，医生记录了 43.2%（n = 237）患者的使用数量和频率 (QF)，22.0%（n = 121）患者的干预措施。酒精干预与有害饮酒（AUDIT-4 ≥ 9 分；调整后的优势比 [AOR] = 4.87；95% CI：2.54 – 9.31；p < 0.001）和 QF 评估（AOR = 3.66；95% CI：1.13 – 11.84；p = 0.02）相关。在 157 名非法药物阳性患者中，34.4%（n = 54）定量描述了药物使用情况，26.0%（n = 40）描述了干预措施。医院医生对酒精和非法药物使用的定量评估率较低，因此干预率较低。错过了减少或干预酗酒和非法药物滥用风险的重要机会。
一项评估
一项研究，以评估信息手册在糖尿病患者中冠状动脉疾病的管理知识中的有效性，该糖尿病患者在乌代浦市的选定医院中的冠状动脉疾病，Vinod Kumar Yadav vinod Kumar Yadav摘要：简介：介绍：根据印度的调查，2000年印度的糖尿病人口为3.17亿。印度患冠状动脉疾病的风险比美国人高3-4倍，比中国人高6倍，比日语高20倍。各种研究人员观察到的印度城市和农村人口中CAD的普遍性揭示了以下数字，Chennai（2001）11％，新德里（1994）10.9％，Trivandrum（1995）12.65％，拉贾斯坦（Rajasthan）（2014）9.5％。研究方法：使用评估方法来找出信息手册在糖尿病患者中有关冠状动脉疾病的可修改风险因素的知识的有效性。在本研究中，选择了一组预测试前测试后设计。本研究是在拉贾斯坦邦乌代浦城的Maharana Bhupal政府医院进行的，由60名糖尿病患者通过有目的的抽样技术选择。结果：大多数受访者（58.33％）的知识不足，23.33％的知识具有平均知识，有良好的知识，8.33％的知识知识较差，并且在预测试中，在糖尿病患者中对冠状动脉疾病的可修改风险因素的管理有很高的知识。这显示了受访者知识的增强。大多数受访者（70％）拥有良好的知识，26.67％的知识水平很高，3.33％的知识水平具有平均知识，并且在信息手册实施后，在后测试中，没有人仍然很差，并且在后测试中的知识水平很差。结论：信息手册显着提高了糖尿病患者关于管理冠状动脉疾病危险因素的了解。该信息手册有效地增强了糖尿病患者的知识，因此可以在医院中使用此类策略，以增加有关可修改风险因素的管理知识。关键字：评估，知识，信息手册，冠状动脉疾病，糖尿病，危险因素，糖尿病患者