XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System十次
利用机器学习持续监测人体血清中麻醉剂的智能便携式笔
摘要 — 麻醉师需要持续监测麻醉药输注，以帮助确定个性化剂量，从而降低风险和副作用。我们提出了第一种专门为通过持续药物监测来闭合麻醉师和患者之间的回路而量身定制的技术。利用电化学技术可以直接检测药物，文献中提出了几种测量丙泊酚（广泛使用的麻醉药）的方法。尽管如此，所提出的传感器不能进行原位检测，它们不能持续提供这些信息，而且它们基于笨重而昂贵的实验室设备。在本文中，我们提出了一种新型智能笔形电子系统，用于持续监测人血清中的丙泊酚。该系统由一个针形传感器、一个准数字前端、一个智能机器学习数据处理器以及一个具有低功耗蓝牙 (BLE) 通信功能的无线电池供电嵌入式设备组成。该系统已在 37 ◦ C 的真实未稀释人体血清中进行了测试和表征。该设备的检测限为 3.8 µ M，满足目标应用的要求，其电子系统比最先进的系统小 59%，功耗降低 81%，使用智能机器学习分类进行数据处理，可保证最多二十次连续测量。
从带切割式的塑料容器壁上的定量提取和分析PFA
1.0范围和应用本文档描述了塑料（例如，高密度聚乙烯（HDPE））容器的样品制备，分析和量化样品和多氟烷基物质（PFA）的实验室程序，该程序是由液体色谱通过串联质谱（LC/MSM）的液体色谱。可以在必要时使用该方法进行修改，以用于其他类似类型的实心样品（例如织物和包装纸）进行PFA分析。表1列出了所有目标PFA分析物的全名和缩写名称，以及它们的化学抽象服务注册表（CASRN）。注意：该方法已在农药计划办公室（OPP）的生物和经济分析部（BEAD）的分析化学分支（ACB）上进行了验证。建议在使用前在每个实验室验证该方法。1.1目标分析物列表和定量限（LOQ）最低的可实现的检测极限（LOD）和使用此方法的目标分析限制的定量限（LOQ）。根据内标准操作程序（SOP）编号ACB-030 1指南。通常，LOQ在LOD的三倍上进行验证；但是，由于背景中存在某些PFA，该方法的LOQ在最低LOD的十次得到了验证。2.0方法塑料容器的摘要切成小尺寸，并用甲醇提取。样品准备程序的三个选项可用于仪器分析，具体取决于测试容器中PFA和基质干扰的预期浓度：
利用功能性近红外光谱衍生的生物标志物对神经精神疾病进行四级分类
摘要：大多数神经精神疾病的诊断依赖于主观测量，这使得最终临床决策的可靠性值得怀疑。本研究的目的是提出一种基于机器学习的分类方法，利用功能性近红外光谱 (fNIRS) 衍生的生物标志物对三种神经精神或神经系统疾病进行客观诊断。十三名健康青少年和六十七名临床诊断为偏头痛、强迫症或精神分裂症的患者执行了 Stroop 任务，同时用 fNIRS 监测前额皮质血流动力学。提取血流动力学和认知特征来训练三种监督学习算法（朴素贝叶斯 (NB)、线性判别分析 (LDA) 和支持向量机 (SVM)）。通过十次十倍交叉验证程序运行来测试每种算法在四个类别中正确预测每个参与者的类别的性能。所有算法均实现了四类分类性能，准确率超过 81%，特异性超过 94%。SVM 在准确率（85.1 ± 1.77%）、敏感度（84 ± 1.7%）、特异性（95 ± 0.5%）、精确度（86 ± 1.6%）和 F1 分数（85 ± 1.7%）方面表现最佳。fNIRS 衍生特征用于自动分类时没有主观报告偏差。所提出的方法可能对协助客观诊断与额叶功能障碍相关的神经精神疾病具有巨大潜力。
关于以利亚·穆罕默德（Elijah Muhammad）死亡的调查报告
在2022年7月10日下午和晚上，在GRVC的区域被监禁的GRVC部分，惩教官Ezra Lewis是指定的“ B”邮政（或地板）官员。下午2:56监视视频显示，穆罕默德先生严重迷失了方向并落在地板上，刘易斯在这种情况下看到了他。在下午3:00的视频显示，刘易斯（Co Lewis）将穆罕默德先生的牢房门打开，而其他人1在人身上协助穆罕默德先生进入了他的牢房。尽管他的培训和DOC规则要求他这样做，但Co Lewis并未为Muhammad先生打电话给医疗紧急情况，或者以其他方式提供援助，例如通过管理Narcan。从下午3:08到下午5:13，视频显示Co Lewis去了穆罕默德先生的牢房十次，看着里面，似乎检查了穆罕默德先生。视频没有显示Co Lewis进行了一轮或在下午5:13至9:43 PM之间进行或调查了Muhammad先生的牢房。视频显示，其他人开始对穆罕默德先生的病情感到震惊，该病情在晚上8:00之后几分钟开始。但是，直到晚上9:43 pm，刘易斯显然被一个被监禁的人提醒，最终再次出现在穆罕默德先生的牢房中，似乎了解了他的病情的严重性，并开始获得医疗援助的过程。尽管援助从晚上9:48开始，但穆罕默德先生在晚上10:30被宣布死亡。
计算机与教育：人工智能
近年来，人工智能教育 (AIED) 因其日益增长的社会重要性和教学价值而备受关注。在香港，越来越多的 K-12 学校正在计划或试行基层 AIED 纳入实践。然而，据报道，由于存在许多障碍，进展缓慢。不幸的是，由于范围有限、解释有争议和与背景无关，当前的研究文献似乎在帮助学校解决问题和克服障碍方面参考价值有限。鉴于目前对 AIED 的理解是一个集体概念，本文强调了广泛接受 AIED 的必要性。确定了 AIED 的三个主要方向：向 AI 学习、学习关于 AI 和与 AI 一起学习。进行了一项集体案例研究，研究了不同 AIED 方向的香港 K-12 学校对纳入 AIED 的障碍。通过与两所学校的主要利益相关者进行十次半结构化访谈收集了定性数据。运用 Ertmer (1999) 分类法来区分障碍。研究结果表明，一级和二级障碍都存在，尽管它们在不同情况下有所不同。研究还发现，这些障碍并不是孤立地阻碍，而是相互关联的。研究结果表明，学校根据其纳入 AIED 的方法，使用差异化策略来应对障碍。此外，有必要追踪障碍之间的联系，并优先考虑学校努力消除或减少具有高度联系的障碍。给出了几项实践建议。
Z世代对共享经济的态度
由于技术的增长，生活方式发生了变化，这增加了消费者的需求和期望，尤其是在年轻一代。此要求迫使公司更新其业务模型以满足客户需求，这导致了移动应用程序和网站的开发，这些应用程序和网站为用户提供便利性和灵活性。这种发展引起了共享经济；这是旧共享实践与通过在线的新技术进步的结合。这种共享系统极大地影响了消费者的行为，这种消费者的行为在年轻一代中注意到，尤其是在Z世代中，因为它们是未来几十年中主要消费市场的一代，他们在互联网世界中出生并长大。在印度和瑞典一代Z之间考虑对共享经济的态度。因此，为了更多地了解这一概念，对印度和瑞典Z共享经济消费者进行了定性研究。我们的研究包括十次访谈，双方进行了五次。是从现有理论开发出的综合模型，该模型适用于分析和比较本研究的发现。该框架被视为这项研究的基石，主题是通过主题分析从转录的访谈中细分的。这项研究的发现表明，印度一代受访者对共享经济平台表现出积极的反应。相比之下，瑞典一代Z受访者由于各种因素而详细讨论了各种因素，因此在共享平台上表现出被动参与。该研究探讨了本研究中每个结构的相关性，以评估印度和瑞典一代Z。
沙漠可再生能源保护计划纲领协议。修正案第 2 号
附录一 对加州土地管理局、加州历史保护办公室和历史保护咨询委员会之间的项目协议的修订案第 2 号，关于在加州土地管理局管理的部分公共土地上进行可再生能源开发，鉴于沙漠可再生能源保护计划（DRECP）、土地利用计划修订案（LUPA）的最终项目协议（协议）于 2016 年 2 月 6 日签署；鉴于，对该协议进行了修订，延长了协议有效期，修改了若干规定的文字，增加了两项新的规定，其中一项包括景观研究，第一项修订案于 2022 年 3 月 18 日签署；鉴于根据规定 VI(A)(2)，BLM 先前已成立咨询方委员会，开始制定文化资源敏感性分析流程（附录 F）和累积影响缓解流程（附录 G）；鉴于根据规定 VI(C)(3)，该委员会于 2017 年召开了三次会议，BLM 分发了附录 G：累积影响缓解流程的两份草案供委员会审查；鉴于委员会工作于 2017 年暂停，BLM 重新成立了咨询方委员会，以在 2022 年制定协议附录 F 和 G 以及景观研究；鉴于，根据规定 VI (C)(3)，委员会于 2022 年和 2023 年举行了十次会议，且 BLM 已分发了附录 G：累积影响缓解过程的引言部分草案以及费用公式和资金部分草案，以供委员会审查；且鉴于，BLM 需要寻找方法解决在完成附录 G 中定义的累积影响缓解过程之前可能发现的项目特定不利影响；且鉴于，有必要第二次修订本协议，以留出更多时间来完成本协议附录 F 和 G 以及景观研究 [规定 VI (E)] 的制定；因此，现在，根据规定 IX，签署方同意对本协议进行如下修订：
人工智能 (AI) 在企业中的潜在应用
摘要：人工智能 (AI) 是计算机科学的一部分，旨在创建和开发智能机器。要使人工智能发挥作用并发挥作用，就需要开发算法和模型，使计算机能够从数据中学习、识别模式并做出预测。研究表明，人工智能可以提高私营企业的产出、决策能力和效率。人工智能可以快速准确地分析大量数据，并识别模式和趋势 (Marr, 2018)。这使得人工智能非常适合需要数据处理和分析的职业，例如数据输入、分析和客户服务 (Sharma, 2019)。人工智能还可用于自动化流程和任务 (Sharma, 2019)。研究表明人工智能将影响就业 (WEF, 2018)。这可能涉及为个人提供培训，以提高他们的技能和知识，为他们从事涉及人工智能技术的职业做好准备，以及制定法规和流程，以确保以公平、透明和负责任的方式使用人工智能 (WEF, 2018)。评估人工智能的局限性并确保预测数据准确可靠（Marr，2018）。考虑人工智能系统中存在偏见的可能性并采取预防措施也至关重要（WEF，2018）。此外，人工智能带来了许多好处，但也带来了问题，包括失业的可能性、人工智能算法中存在偏见的可能性、隐私、安全和道德问题（WEF，2018）。通过确定企业如何利用人工智能，在企业运营中实施人工智能的影响是什么，它如何影响企业的效率、生产力和整体绩效。这项探索性研究从深入了解人工智能开始，探讨人工智能是如何被利用和实施到企业中的，道德和社会考虑因素，以及企业可能面临的潜在利益和挑战。对使用人工智能的行业领先专家进行十次采访，随后进行焦点小组讨论，产生了信息、意见和关键见解。通过利用 Nvivo 软件，这项定量研究提出了关键主题和内容发现，以帮助在人工智能决策和实施阶段教育企业人员。
报告 - Lewis-Burke Associates
委员会建议国防部 2021 财年总拨款为 694,624,692,000 美元，比 2020 财年颁布的水平增加 1,294,992,000 美元，比预算要求减少 3,695,880,000 美元。该建议包括 626,189,692,000 美元的基础资金和 IX 章中的 68,435,000,000 美元海外应急行动/全球反恐战争资金。通过这项法案，委员会履行了其宪法责任，建议拨款以提供国家共同防御所需的资金。委员会以符合长期传统的集体和两党合作的方式履行其职责。监督提供给国防部和情报界的 694,624,692,000 美元的管理和支出是国防小组委员会的一项核心职能。小组委员会通过详细审查 2021 财年的预算请求来履行这一职责，并在持续的公共卫生危机之前与国防和情报界证人举行了十次听证会，以评估预算请求。虽然小组委员会被迫缩短听证会时间，但它已经彻底审查了预算请求，并确定了可以在不对军事人员的安全和效力产生不利影响的情况下削减的计划。此类削减的例子包括自预算提交以来已重组的项目、有利的合同定价调整带来的节余、合同或计划延迟导致的节余、不合理的新项目和成本增加、预算执行年度前期申请的资金、预计或历史执行不足以及撤销不需要的上一年资金。国防部 2021 财年申请增加了现代化资金，继续努力将国防部的重点从反恐转向为与技术先进、装备精良的同等或近同等军队的战争做准备。委员会的建议提供了资源以维持美国目前存在的技术优势，并在进一步开展这些努力的领域提供了资金。然而，委员会的建议也反映了那些可能参加这些新战斗并继续执行现有任务的人的重要性。委员会的建议包括为 3% 的军饷加薪提供资金。再一次，在 2020 财政年度的请求中，委员会对儿童保育等生活质量领域的资金减少表示担忧，并最终在颁布的立法中增加了对这些项目的资金投入。
比较内部家庭系统疗法和基于心理的认知疗法对童年创伤女性焦虑敏感性和身体异常的有效性。
背景：创伤性儿童期经历可以具有焦虑，抑郁和创伤后应激障碍等症状。最近，内部家庭系统和基于正念的认知疗法已用于具有创伤经历的个体中的广泛心理问题。这项研究旨在比较内部家庭系统疗法和基于正念的认知疗法对患有童年创伤经历的女性的焦虑敏感性和身体烦躁不安的有效性。方法：研究方法是准实验性的，具有预测试的设计，并且由对照组进行了为期2个月的随访。研究参与者包括89名具有童年创伤经验的妇女，她于2023年参观了拉希扬市的咨询中心。使用目的抽样方法，选择了60人，并随机分为三组20个人。数据收集工具包括Bernstein等人的儿童创伤问卷。（2003），泰勒和考克斯（Taylor and Cox）（1998）的焦虑敏感性指数（ASI -R），以及Phillips等人的身体畸形障碍的评级量表。（1997）。在完成干预措施之前，之后和两个月之前收集了数据。第一个实验组接受了Schwartz和Sweezy的内部家庭系统治疗套件，进行了十次90分钟的课程，第二个实验组接受了Segal等人。的基于正念的认知疗法套件，用于9个100分钟的课程，两组每周一次。对照组未接受任何干预。根据受试者的辍学，最终使用SPSS-24软件分析了每组16人的数据，并重复测量统计分析ANOVA。结果：结果表明，两种干预措施都对焦虑敏感性和身体畸形有效，并且在随访期间的治疗效果稳定（P <0.001）。同样，结果表明，内部家庭系统治疗和基于正念的认知疗法对焦虑敏感性和身体烦躁不安之间没有差异。结论：考虑到基于焦虑敏感性和身体烦躁不安的正念的内部家庭系统治疗和认知疗法的有效性，这两种干预措施都可以用作有效的治疗方法，以改善经历过创伤的人的焦虑敏感性和身体烦躁不安。