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World File Search System前传
所有护理计划的健康筛查和疫苗接种要求健康筛查（血液测试）临床前传染病筛查是
所有护理课程的健康筛查和疫苗接种要求 健康筛查（血液检查） 所有 WITT | Te Pūkenga 的新护理学生/ākonga 都必须接受临床前传染病筛查。临床实习协调员尚未收到结果之前，您不能进行临床实习。 学生/ākonga 必须提供以下传染病免疫的证据，然后才能进行临床实习： 1. 乙型肝炎 您的免疫状态通过血液测试确定，证明抗体水平 ≥ 20 U/L 2. 麻疹（麻疹） 您的免疫状态通过抗体阳性血液测试结果或 2 次 MMR 疫苗接种证明确定。 3. 水痘（水痘） 您的免疫状态通过抗体阳性血液测试结果或水痘病史证据确定。 4. 结核病（如需要） 是否需要进行结核病血液测试的评估基于出生地、居住地、工作和旅行史。以下学生/konga 无需进行入学前结核病筛查： • 出生并居住在低流行国家/地区（详见：https://www.immigration.govt.nz/new-zealand-visas/preparing-a-visa-application/medical-info/countries-with-a-low-incidence-of-tb • 没有已知接触史。 • 没有在高风险国家/地区旅行或工作的历史，即上述链接列表中未包含的所有国家/地区。 所有其他学生/konga 都必须进行 Quantiferon TB Gold 血液测试。 结核病测试呈阳性的学生/konga 必须进行胸部 X 光检查和体检以排除活动性结核病，然后才能进入实习岗位。 5. Covid-19 Te Whatu Ora 要求学生/konga 完全接种 Covid-19 疫苗（两次疫苗接种和一次加强针）。如果您尚未接种过两种疫苗和加强针，请在电子邮件中告知 WITT 您的其他健康筛查结果。未完全接种疫苗的 Ākonga 需要完成医疗风险评估，这可能需要您的全科医生/健康专家填写其他表格（费用由您承担）。Ākonga 还必须通过面罩密合度测试。6. 百日咳 (百日咳) Te Whatu Ora 还强烈建议护士学生在过去五年内接种过百日咳 (百日咳) 疫苗。请提供疫苗接种证明。
它将去哪里？技术规格获得...
Marinus Link是一个提议的1500兆瓦（MW）的底盘和地下高压直流电（HVDC）电力和电信连接，将塔斯马尼亚西北部连接到维多利亚州。它需要进一步开发塔斯马尼亚西北部的当前传输网络。Tasnetworks在2019年12月完成了Marinus Link的积极可行性和商业案例评估，并支持西北传输的开发。最近，Tasnetworks通过了由澳大利亚能源监管机（AER）监督的传输（RIT-T）监管投资测试。澳大利亚可再生能源机构（Arena）和塔斯马尼亚政府支持可行性工作。tasnetworks现在通过塔斯马尼亚州和澳大利亚政府提供的资金支持进行设计和批准阶段。
艺术在塑造人工智能伦理中的作用
尽管近年来取得了重大进展，但在将人工智能 (AI) 技术转化为具有道德价值的大规模系统方面似乎存在明显的瓶颈。训练数据中的偏见加上算法偏见对许多利益相关者产生了不利影响。事实证明，基于人工智能的决策表现出基于敏感属性（例如年龄、性别和种族等）的歧视。解决这个问题的方法之一是将受人工智能影响的人的声音纳入人工智能管道。然而，历史上的权力结构和对全球特定社区的歧视影响带来了一些挑战。为此，艺术显示出巨大的希望，成为促进人工智能教育的强大平台，成为表达媒介，增强同理心；从而促进人工智能管道的多样性和包容性。在这项工作中，我们重点介绍了该领域的一些新兴工作，讨论了艺术为增强人工智能伦理所提供的途径，并概述了一些开放的研究方向。我们希望我们的工作能够成为有关利用艺术来增强人工智能伦理的工具的设计和开发的讨论的前传。
布莱恩·赫伯特的新沙丘书籍
《沙丘：卡拉丹的继承人》是布莱恩·赫伯特和凯文·J·安德森创作的《卡拉丹三部曲》的第三部，新篇章由此展开。这部前传系列深入探讨了弗兰克·赫伯特的经典小说《沙丘》中深受喜爱的角色的早期生活。故事围绕着卡拉丹公爵兼穆阿迪布的父亲莱托·阿特雷迪斯展开，他的平静统治引发了人们的好奇心。一个无足轻重星球的统治者如何赢得帝国的青睐，激怒哈克南家族，并让自己走上与自己死亡的冲突之路？这就是故事。当莱托在错综复杂的政治、忠诚和责任中摸索时，强大的对手开始认为他超越了自己的地位。随着看不见的威胁不断出现，莱托必须决定荣誉和家庭的双重负担是否值得他付出生命的代价。《沙丘前奏》三部曲是布莱恩·赫伯特和凯文·J·安德森创作的一系列小说，故事背景设定在弗兰克·赫伯特的标志性沙丘宇宙中。前传发生在原著小说《沙丘》（1965 年）事件的几十年前，深入探究了主要人物的起源。该系列以 1999 年的《沙丘：亚崔迪家族》开篇，随后是《沙丘：哈克南家族》（2000 年），最后以《沙丘：科里诺家族》（2001 年）结束。这些小说的灵感来自于弗兰克·赫伯特 1986 年去世后留下的笔记。该系列探索了亚崔迪家族的早年生活，包括莱托崛起成为新亚崔迪家族公爵的过程。它还涉及贝尼·杰瑟里特的阴谋，他们正致力于创造魁萨兹·哈德拉赫。随着故事的展开，男爵弗拉基米尔·哈克南寻求对贝尼·杰瑟里特过去所犯下的罪行进行报复。该三部曲广受好评，每一部都在《纽约时报》畅销书榜上名列前茅。评论家们对作者让弗兰克·赫伯特复杂而富有哲理的故事为更广泛的读者所接受的能力表示称赞。布赖恩·赫伯特和凯文·J·安德森创作的《沙丘传奇》系列探索了沙丘宇宙的早期历史。前传包括《巴特勒圣战》、《机器十字军东征》和《科林之战》。这些小说发生在被称为泰坦的永生机器人夺取了银河系控制权一千多年后，但最终却将权力移交给了名为 Omnius 的人工智能程序。该系列讲述了各个派系的兴衰，包括贵族联盟和同步世界。一个关键事件是巴特勒圣战，其引发的原因是塞丽娜·巴特勒的幼子死于一个名叫伊拉斯谟的机器人之手。这场反机器的十字军东征持续了近一个世纪，并最终导致人类取得胜利。小说还介绍了贝尼·杰瑟里特、太空行会、萨达卡军队、兰兹拉德和科里诺家族等重要组织。科里诺家族的帕迪沙皇帝统治宇宙 10,000 年，直到《沙丘》事件发生。《沙丘英雄》系列是计划中的四部曲，探索弗兰克·赫伯特早期沙丘小说之间的故事。这些书包括《沙丘的保罗》、《沙丘之风》、《沙丘公主》和两部即将出版的书名。这些小说填补了原著中的空白，包括保罗圣战期间的事件和穆阿迪布早年的故事。文章文本在此处给出弗兰克·赫伯特的儿子布赖恩和合著者凯文·J·安德森创作的卡拉丹三部曲故事背景设定在《沙丘：科里诺家族》（2001 年）之后和原版《沙丘》（1965 年）之前。该系列包括《卡拉丹公爵》（2020 年）、《卡拉丹夫人》（2021 年）和《卡拉丹继承人》（2022 年）。2011 年的《出版人周刊》将其称为建立在原著小说基础上的庞大大厦。 《纽约客》的乔恩·米肖指出，将《沙丘》改编成系列电影掩盖了原著小说的力量，同时也使读者和赫伯特遗产在经济上受益。据《好莱坞报道》报道，弗兰克·赫伯特的小说《沙丘》的漫画改编自 2020 年 11 月以来一直在筹备中。然而，前传系列之前也有发展。21 世纪初，布莱恩·赫伯特和凯文·J·安德森合作创作了几部小说，填补了原著和续集之间的空白。作者根据弗兰克·赫伯特的笔记写了一系列小说，包括《亚崔迪家族》（改编成漫画），以及《沙丘：巴特勒圣战》、《沙丘：机器十字军东征》和《沙丘：通往沙丘之路》。这些书提供了保罗·阿特雷迪斯年轻时的背景信息、他与邓肯·艾达荷和格尼·哈勒克等朋友的关系，以及科里诺家族和阿特雷迪斯家族战争期间发生的事件。该系列旨在弥合《沙丘》与其续集《沙丘救世主》之间的差距，小说《沙丘保罗》和《沙丘之风》进一步探索了保罗的年轻时代以及他在圣战中的作用。弗兰克·赫伯特的沙丘系列由他的儿子布莱恩和合作者凯文·J·安德森通过各种小说继续创作，从《沙丘保罗》（2008 年）和《沙丘之风》（2009 年）开始。这些书之后是《沙丘姐妹会》（2012 年），探讨了贝尼·杰瑟里特姐妹会的历史。在一次采访中，布莱恩·赫伯特提到，他们计划在《英雄》之后再创作三部沙丘小说，包括《沙丘的门塔特》和《沙丘的剑客》。凯文·J·安德森也在另一次采访中讨论了这些计划，称他们将专注于建立伟大的学校。安德森继续创作《沙丘的航行者》（2016 年），据报道这是该系列的最后一本书。然而，有人猜测可能会有更多书籍加入该系列。总体而言，文本似乎是对与《沙丘》系列相关的各种采访、文章和书评的引用和参考的集合。小说《沙丘》的前传系列即将出版，讲述保罗·阿特雷迪斯的父亲的角色。这些书是《沙丘》宇宙新三部曲的一部分，将探索导致原著事件的人物背景故事。
博士论文提案 PIEEC 5G 天线
这种最先进的分析将允许确定基站单元在感知和重新配置操作方面的预期发展和性能。对无线电单元技术需求的研究还将涉及基带和前传功能的分析，特别是支持监测多部门辐射的控制接口结构。通常用于这些功能的算法和模拟到数字/数字到模拟接口/处理器必须与无线电单元内的其他子集集成。需要确定与此类接口相关的功能和约束，以评估与 5G/6G 支持标准兼容的 Open RAN 的限制和操作配置。任务 2：可重构网络天线的新范式 - 概念和高级设计我们将研究新方法，并通过概念验证提供新的无线电感知和多种波束成形功能。我们将致力于设计和优化多波束天线，以实现空间分集和多波段功能。可以研究两种研究策略： - 一方面，我们将集中精力设计能够实现子波束控制的阵列天线系统，以实现多波束空间分集。- 其次，可以考虑在波束成形方面分别管理频率子带，以提供各种覆盖场景。一个问题可能是由于共集成结构而缓解 FR1（Sub-6Ghz）和 FR2（毫米波）频段。
智能反射表面辅助自由空间光学...
自由空间光学 (FSO) 系统是支持下一代无线系统及更高版本的高数据速率要求的有希望的候选系统 [1]。具体而言，与光纤链路相比，FSO 系统的部署速度更快、成本更低，同时与射频 (RF) 系统相比，能够以更低的成本和更轻的设备重量提供几 Gbps 的数据速率 [2]，[3]。此外，由于 FSO 系统采用窄激光束，因此本质上是安全且无干扰的。这些特性使 FSO 系统成为卫星、无人机/气球和地面通信（特别是无线前传和回传）的有吸引力的选择 [1]–[3]。尽管 FSO 系统具有上述优势，但它们也面临着一些挑战，例如易受大气湍流影响、指向误差以及恶劣天气条件下的高衰减。过去几年，人们已经开发出适当的对策来克服这些挑战，包括多输入多输出 (MIMO) FSO 系统和混合 RF/FSO 系统 [2]。然而，这些技术无法克服发射器 (Tx) 和接收器 (Rx) 之间视线 (LoS) 链路的要求，这是 FSO 系统的一个根本性持续限制。目前，解决此问题的唯一可行方法是部署光中继节点。然而，这种中继节点价格昂贵且不方便，因为它们需要大量额外的硬件部署。另一方面，对于 RF 通信系统，智能反射面
提示文本到图像扩散模型的迅速反转
提供给文本对图像差异模型的提示的质量决定了生成的内容对用户意图的忠诚程度，通常需要“及时工程”。要通过及时的工程来利用目标图像的视觉概念，当前方法在很大程度上通过优化然后将它们映射到伪tokens来依赖嵌入反演。然而，使用这种高维矢量表示是具有挑战性的，因为它们缺乏语义和可解释性，并且只允许使用它们时模拟矢量操作。相反，这项工作着重于反转扩散模型，以直接获得可靠的语言提示。这样做的挑战在于，由此产生的优化问题从根本上是离散的，提示的空间呈较大。这使得使用标准优化技术，例如随机梯度下降，困难。为此，我们利用延迟的投影方案来访问代表模型中词汇空间的提示。此外，我们利用了扩散过程的时间段与图像中不同级别的细节相差的发现。后来的，嘈杂的，前传扩散过程的时间段对应于语义信息，因此，此范围内的迅速反转提供了代表图像语义的令牌。我们表明，我们的方法可以确定目标图像的语义可解释和有意义的提示，该提示可用于合成具有相似内容的多样化图像。我们说明了优化提示在进化图像生成和概念删除中的应用。
引用本文：Hasan Aka、Zait Burak Aktuğ 和 Faruk Kılıç (2021) 使用人工神经网络评估英格兰超级联赛排名，应用人工智能，35:5，393-402，DOI：10.1080/08839514.2021.1901030
摘要 本研究旨在利用足球特有的不同参数和人工神经网络 (ANN) 来估计赛季末球队的联赛排名。本研究评估了 2015/2016、2016/2017 和 2017/2018 赛季英格兰超级联赛 1140 场比赛中的抢断、传球次数（传中、前传和进球前传球）、比赛中控球次数、进球进攻时间和射门次数。通过分析前两个赛季（2015/2016、2016/2017）的数据，估计了 2017/2018 赛季的赛季排名。所有数据均已随机分离以进行训练和测试。联赛排名已用 0 和 1 进行数值建模。由于生成的值介于 0 和 1 之间，因此对于经过训练的网络，联赛排名是通过将该值乘以 100 得到的。根据研究结果通过训练和测试开发的 ANN 模型，英超联赛的训练、验证、测试和所有回归值分别为 0.99779、0.98123、0.96981 和 0.98769。根据这一结果，可以看出，射门次数、抢断次数、进攻时间和控球次数参数与英超联赛的其他参数一起决定了赛季末的球队排名。我们认为，使用 ANN 模型分析比赛可以为球队经理、教练、运动员和投注站提供快速而客观的结果。
数据驱动的人工智能辅助绿色网络设计和管理
由于流量需求和网络连接用户数量的增加，移动网络的能耗不断增加。为了确保移动网络的可持续性，能源效率必须成为下一代移动网络的关键设计支柱。在本文中，我们从两个角度来提高 5G 及更高网络的能源效率，即最小化网络能耗和节能网络架构设计。在本文的第一部分，我们重点关注基站 (BS) 的节能方法，基站是移动网络中能耗最高的组件。我们从移动网络运营商那里获得了一个包含网络负载信息的数据集。由于数据的时间粒度较粗，使用移动网络流量数据训练 ML 算法进行睡眠模式管理决策是一项挑战。我们提出了一种考虑到到达突发性的移动网络流量数据再生方法。我们提出了基于 ML 的算法来决定何时以及将 BS 置于睡眠状态的深度。目前关于在网络管理中使用 ML 的文献无法保证任何服务质量。为了解决这个问题，我们将基于分析模型的方法与 ML 相结合，其中前者用于网络中的风险分析。我们定义了一种新的指标来量化决策风险。我们设计了一个数字孪生，它可以模拟具有高级睡眠模式的真实 BS 的行为，以持续评估风险并监控 ML 算法的性能。仿真结果表明，与基线相比，使用所提出的方法可以获得相当大的能源节省，而延迟用户数量可以忽略不计。在论文的第二部分，我们研究并模拟了基于虚拟化云 RAN 的云原生网络架构的端到端能耗和延迟，从而形成了开放式 RAN 的基础。如今，大型电信运营商就基于混合 C-RAN 的开放式 RAN 架构达成了共识，本文将对此进行研究。从传统的分布式 RAN 架构迁移到基于混合 C-RAN 的网络架构在能耗和成本方面具有挑战性。我们从 OPEX 和 CAPEX 两个方面对迁移成本进行建模，并考虑未来流量预测对虚拟化云原生架构进行经济可行性分析。考虑到前传和光纤链路的基础设施成本，尚不清楚在什么条件下基于 C-RAN 的架构比 D-RAN 更具成本效益。我们制定了一个整数线性规划 (ILP) 优化问题，以优化设计前传，从而最小化迁移成本。我们使用商业求解器以最佳方式解决问题，并提出基于 AI 的启发式算法来处理大问题规模的可扩展性问题。处理网络能耗和延迟之间的权衡是网络设计和管理中的一个挑战性问题。在多层混合 C-RAN 架构中，我们制定了一个 ILP 问题，通过将热门内容存储在更靠近用户的边缘来优化延迟并最小化网络能耗。此外，我们研究了网络中总能耗和占用带宽之间的权衡。我们证明智能内容放置不仅可以减少延迟，还可以通过在性能指标之间找到折衷来节省能源。为了实现最小化网络能耗的类似目标，我们提出了一种端到端网络切片方法，其中逻辑网络针对特定服务进行量身定制。根据文献，端到端网络切片针对