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AI大脑健康测试现已启动
预防痴呆症和中风对于维持大脑健康至关重要。该测试使用人工智能来测量和计算可能导致认知能力下降的脑萎缩的程度，以及与中风和认知能力下降有关的脑白质病变（大脑中出现的白点）。脑萎缩和脑白质病变可能随着年龄增长出现在任何人身上，但如果它们按照年龄以不适当的方式发展，则会增加罹患痴呆和中风等脑部疾病的风险。改善生活方式和控制与生活方式相关的疾病有助于降低这些脑部疾病的风险。我们推出这项测试是为了帮助人们了解当前的大脑健康状况，并以此为契机改善生活方式和管理生活方式相关疾病，从而预防未来的认知能力下降和中风。
医院管理局遗传及基因组服务发展进度
医院管理局遗传及基因组服务发展进度医院管理局遗传及基因组服务发展进度征询意见）遗传及基因组服务的发展进度鉴于基因组医学对当代医学的重要性，2017年，2017年，2019年10月10日，2，旨在为市民提供协，旨在为市民提供协，以实证为本、随着有关的科学发展步伐，并配合，适时及公平地为有需要的病人提供治疗。服务策略列明医管局就改，适时及公平地为有需要的病人提供治疗。服务策略列明医管局就改，涵盖服务组织、财政资助、管治、人才与专，涵盖服务组织、财政资助、管治、人才与专，以及服务监察。为落实有关策略方向（度）的优先事项。在各相关持份者的共同努力下，医管局在推行服务策略上取得良3。为进一步支持由政府主导的基因组医学措施，3，3，透过伙伴合作安排推行香港基因组计划。该计划是香港首个大型基因组测序项，2019-20-20年度财政预算案》中预留的12亿元拨款支持下，4）完成50000000 个基因组（或20 000宗个案（i），香港基因组中心与医管局及大学合作分别于（i）香港儿童（i）香港儿童（I）香港儿童（由医管局营运），（II），（ii）威尔斯亲王医院（ii）威尔斯亲王医院（ii）威尔斯亲王医院（II），（IIII），及
大幅缩短高强度粘合剂的开发时间<研究成果
Harutoshi Yamada、Teruki Tsurimoto（筑波大学纯粹与应用科学研究生院）、Sirawit Pruksawan 和 Naito（筑波大学纯粹与应用科学研究生院、国家材料科学研究所）
人工智能技术的接受度和对其前景的乐观度
自 ChatGPT 推出以来，生成式人工智能给未来就业市场带来了显著挑战，引发了关于自动化和人工智能技术如何影响就业的广泛讨论。然而，个人对这些挑战的看法因人而异，有些人将人工智能的进步视为成长和创新的机会。这项研究旨在探讨高中生对人工智能对未来就业市场影响的看法。我们假设，积极主动的性格特征、技术和职业自我效能将积极影响学生对未来职业的准备、乐观和担忧。为了检验这些假设，我们收集了 141 名高中生的数据。我们的研究结果表明，积极主动的性格和技术自我效能与对人工智能对就业影响的准备和乐观程度的增强呈正相关。这些见解为教育工作者和政策制定者提供了实际意义，并提出了未来研究的领域，以更好地了解学生如何为人工智能驱动的劳动力做好准备。关键词：人工智能 (AI)、技术接受度、职业选择、高中介绍
加纳对 COVID-19 疫苗的接受度和犹豫度
接受疫苗的倾向以及影响疫苗接受和犹豫的因素将决定 COVID-19 疫苗接种计划的整体成功。因此，各国需要了解影响疫苗接受和犹豫的因素，以防止未来进一步的冲击，并且有必要彻底了解这些因素。因此，本研究旨在回顾研究领域内选定的已发表著作，并进行有价值的分析，以确定对加纳 COVID-19 疫苗接受和犹豫最具影响力的因素。该回顾还探讨了加纳 COVID-19 疫苗的接受率。我们选择了 2021 年至 2023 年 4 月发表的著作，并根据影响加纳 COVID-19 疫苗接受和犹豫的关键因素、加纳的接受率、经常检查的人口统计因素以及用于检查这些因素的研究方法提取、分析和总结了研究结果。研究发现，积极的疫苗接种认知、安全性、对疫苗有效性的信任、对 COVID-19 的了解以及良好的疫苗接种态度影响了加纳人对 COVID-19 疫苗的接受。疫苗的负面副作用、对疫苗的不信任、对疫苗安全性缺乏信心、恐惧以及精神和宗教信仰都在影响 COVID-19 疫苗犹豫方面发挥了重要作用。在这项研究中，在所审查的文章中观察到的 COVID-19 接受率从 17.5% 到 82.6% 不等。这些研究中经常包括的具有重大影响的人口统计参数包括教育程度、性别、宗教信仰、年龄和婚姻状况。对 COVID-19 疫苗的积极看法和对其负面影响的担忧影响了加纳人的接受和犹豫。
双...
摘要一种未来的人造视网膜，可以恢复盲人的高敏度视力，将依靠能够使用自适应，双向和高分辨率设备来读（观察）和写入（观察）和写（控制）神经元的尖峰活动。尽管当前的研究重点是克服构建和植入这种设备的技术挑战，利用其能力来实现更急性的视觉感知也将需要实质性的计算进步。使用Ex Vivo多电极阵列实验室原型使用高密度的大规模记录和刺激，我们构成了一些主要的计算问题，并描述了当前的进度和未来解决方案的机会。首先，我们通过使用从大型实验数据集中学到的低维变异性变异性的低维歧管来确定盲视网膜自发活动的细胞类型和位置，然后有效地估计其视觉响应特性。第二，我们通过通过电极阵列传递电流模式来估计对大量相关电刺激的视网膜响应，尖峰对产生的记录进行排序，并使用结果来开发诱发响应的模型。第三，我们通过在视觉系统的整合时间内暂时抛弃各种电刺激的收集来重现给定的视觉目标的所需响应。一起，这些新颖的方法可能会在下一代设备中大大增强人造视力。
