人工智能 (AI) 已经彻底改变了多个领域,高等教育也不例外。在大学环境中,特别是在系统工程等领域,人工智能已经开始改变教学和评估的方式,带来了前所未有的机遇和挑战。人工智能能够自动执行任务、个性化教学和提高管理效率,这对教育行业来说是一项重大进步 [1]。然而,这些机遇也伴随着必须紧急解决的道德和实际问题 [2]。ChatGPT 等生成式人工智能模型的出现引发了关于它们对学术诚信和学习过程的影响的争论。虽然一些教育工作者认为这些技术是加强教育的有力工具,但另一些人担心它们可能会破坏学生的批判性思维能力并损害他们作品的真实性 [2]。这些担忧
东部和南部非洲地区拥有1000多个主要生物多样性地区的所在地,支持世界上最多样化,最丰富的哺乳动物人群。非洲的野生动植物和保护景观产生了巨大的经济价值,基于野生动植物的旅游业每年贡献超过300亿美元,并雇用了200万人。保护区为包括野生动植物,草,水,柴火和非木制森林产品在内的当地社区提供必不可少的资源,同时还提供重要的文化和遗产价值。保护努力的骨干由4,000多个陆地保护区组成,该地区的覆盖范围远远超过了全球平均水平。此外,南部非洲的庞大的转带保护区(TFCA)创造了跨越数十万平方公里的受保护景观。
流经病毒(IAVS)对人类和动物健康构成了显着威胁。制定能够引起对抗原多样性IAV菌株的广泛的异源保护的IAV疫苗策略在有效控制该疾病方面至关重要。这项研究的目的是检查各种H1N1插入疫苗策略的免疫原性和保护性效率,包括单价,双重和异源促进疫苗接种方案,针对不匹配的H1N2 Suwin2 Swine-lofenza-lofEenza-lofeNza virus。五组是同源的,促进油的促进疫苗接种了一个油添加的全部吸收病毒(WIV)单价a/swine/georgia/georgia/27480/2019(GA19)H1N2疫苗,WIV单位a/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/a0263666116/2021(MN1) A/California/07/2009(CA09)H1N1,由CA09和MN21组成的WIV二价疫苗,或仅辅助疫苗(模拟疫苗接种组)。第六组用CA09 WIV进行了主要疫苗接种,并用MN21 WIV(异源Prime-Boost组)增强。四周后,促进猪的鼻内和气管内被A/猪/乔治亚/27480/2019,H1N2猪IAV领域分离株挑战。疫苗诱导的保护是根据五个关键参数评估的:(i)抑制(HAI)抗体反应的血凝性抗体反应,(ii)临床评分,(III)鼻拭子和呼吸道组织植酸盐中的病毒滴度,(III)降低病毒滴度,(IV)BALF细胞学学和(V)。不匹配的疫苗接种方案不仅未能在挑战后授予临床和病毒学保护,而且加剧了疾病和病理。While all vaccination regimens induced seroprotective titers against homologous viruses, heterologous prime-boost vaccination failed to enhance HAI responses against the homologous vaccine strains compared to monovalent vaccine regimens and did not expand the scope of cross-reactive antibody responses against antigenically distinct swine and human IAVs.与模拟疫苗接种的猪相比,异源促进的猪表现出长时间的临床疾病和肺部病理的增加。
已有20多年了,我有幸与国家统计机构,数据档案,国际组织,研究中心,用户和其他团体合作。我的最初背景和热情是信息技术,但随着时间的流逝,我成为数据管理方面的专家,尤其是数据生产,出版,共享,质量,隐私,更重要的是元数据。最重要的是,我了解了对我们地球,社会和个人更大利益的数据的重要性和需求,作为推动研究和创新的基本工具,支持基于证据的决策,评估对地面上的政策和行动的影响,并衡量我们国家的健康。以下关于我认为的三个相互交织的主题的简短思考和建议,这些主题是数据研究基础架构和实践的现代化和未来的基础。技术在过去30年中发展的快速步伐对数据界产生了巨大影响。许多组织和统计系统都在努力调整和保持步伐,尤其是在公共部门,从本质上讲,该公共部门无法适应变化。在未来十年中,这可能会变得更容易,因为我们将管理指挥棒传递给了下一代数据科学家和信息技术人员,他们天生对我们的新环境具有自然的亲和力,并且受到对未知数的恐惧的限制。我们目前的角色和责任是支持和促进这种过渡。
最近,密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果,但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释,并且对噪声的影响较低。另一方面,稀疏表示更为简约,提供了更好的解释性和噪声稳健性,但是由于涉及的复杂性和计算成本,很难实现稀疏性。在此过程中,我们提出了一种新颖的无监督学习方法,以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验,以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成,该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量,并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明,学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息,我们的模型可以学习解开的语义,并赋予潜在代码的解释性,并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
摘要 — 随着数字化转型的新工业革命,制造运输流程中可以采用更多智能和自主系统。自动驾驶汽车 (AV) 的安全性具有减少事故和为驾驶员和行人保持谨慎环境的明显优势。因此,数据驱动汽车的转型与数字孪生概念相关,特别是在自动驾驶汽车设计的背景下。这也提出了采用新安全设计以提高整个自动驾驶汽车系统的弹性和安全性的必要性。为了以端到端的方式为智能制造运输启用安全的自主系统,本文介绍了考虑安全和安保功能的主要挑战和解决方案。本文旨在确定一个用于车辆数字孪生的标准框架,以促进数据收集、数据处理和分析阶段。为了证明所提方法的有效性,分析了车辆跟随模型的案例研究,该模型通过操纵雷达传感器测量值试图造成碰撞。本文的洞察力可以为未来在自动驾驶汽车行业采用数字孪生的相关研究铺平道路。
本提交的第一部分概述了几个总体点,这些要点提供了必要的上下文,以完全构架我们更详细的评论。,重要的是要了解什么是供应链以及影响公司决策创建的因素。二,当政府和私营部门合作伙伴与有针对性的贸易伙伴制定贸易政策时,最好实现供应链的弹性,以创建一个持久,可预测的生态系统,使公司能够访问和移动所需的商品和服务,以支持其供应链,并在这些市场中保护这些市场。三,托管贸易和弹性之间存在固有的张力。最后,NFTC挑战了USTR的前提,即先前的美国贸易和投资政策创造了“竞赛倒台”,公司试图在成本最低的市场中定位生产,包括劳动力低下和环境标准。
Deeptrees项目提供了用于培训,微调和部署深度学习模型的工具,以使用德国的数字矫正图计划(DOP)以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划(DOP)中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割,树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”(AKTIS)指南进行标准化的,以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包,我们成功地绘制了萨克森州(137,293,260棵树)和萨克森 - 安哈尔特(81,449,641棵树)的218,742,901棵树,展示了该工具在森林,Urban和乡村环境中的可伸缩性(图1)。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解,以管理街道树木,监测城市绿化和评估森林健康,从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
认知和神经行为问题是极度早产儿最严重的不良后果之一。这种神经发育障碍可以通过非药物干预来缓解,例如创造性音乐疗法 (CMT),这是一种互动的、以资源和需求为导向的方法,可提供个人社交和音乐刺激。目的是测试一项研究 CMT 作用的研究的可行性,并通过 MRI 测量 CMT 对结构和功能性大脑连接的短期和中期影响。在这项随机对照的临床试点可行性试验中,82 名婴儿被随机分配到 CMT 或标准护理。一名经过专门培训的音乐治疗师通过婴儿指导的摇篮曲式哼唱和歌唱来提供 CMT。为了测试 CMT 对大脑结构和功能的短期影响,获取了扩散张量成像数据和静息状态功能成像数据。尽管随机分组后,对照组中父母有中等程度的拒绝,但仍实现了临床可行性。40 名婴儿作为 MRI 分析的最终队列。结构性脑连接似乎受到 CMT 的中等影响,结构性连接组学分析显示,只有后扣带皮层的整合度有所提高。滞后静息态 MRI 分析显示,接受 CMT 治疗的婴儿丘脑皮层处理延迟更低、功能网络更强、主要在左前额叶、辅助运动和颞下脑区的功能整合度更高。这项试验提供了独特的证据,表明 CMT 对早产儿高阶认知、社会情感和运动功能网络的功能性脑活动和连接性具有有益影响。我们的结果表明,CMT 有可能改善早产儿的长期神经发育结果。