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在线安全修正案（社交媒体最低年龄）2024年修改《在线安全法》 2021年，旨在为社交媒体使用最低年龄
1。认知和情感成熟度：○13岁时，大多数孩子缺乏进行批判性思维，情感调节和冲动控制的发展能力，使其容易受到有害内容，网络欺凌和操纵算法的影响。○研究表明，16岁及以上的儿童表现出更大的韧性和成熟度，以负责任地参与数字空间。2。心理健康风险：○包括ESAFETY专员在内的澳大利亚研究，已将早期接触到社交媒体，青少年的焦虑，抑郁和身体形象问题的水平不断上升。将暴露延迟到至少16个可以减轻这些风险。3。安全性和问责制：○社交媒体平台通常无法充分筛选用户或提供适合年龄的内容适度。更高的最低年龄对平台上的期望更加清晰，以使其安全框架和算法有效地保护年轻受众。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 用于生物医学成像、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类的 AI/ML。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
政府能源管理计划（gemp）在线...
4.4 如何编辑能源效率及节约官员的信息 22 4.5 如何提交 EEC 联系人的任命……………………………………. 24 4.6 如何编辑 EEC 联系人的信息…………………………………….. 26 5. 登记账户和车辆………………………………………………………………… 29 5.1 如何登记电表/账号………………………………………………… 30 5.2 如何编辑电表/账号………………………………………………….. 31 5.3 如何登记机动车辆………………………………………………………………… 32 5.4 如何查阅/编辑机动车资料……………………………………………… 35 6. 提交电力及燃料消耗报告………………………………………… 39 6.1 如何提交电力消耗报告…………………………………………………….. 40 6.2 如何编辑电力消耗报告…………………………………………………… 42 6.3 如何提交燃料消耗报告…………………………………………………… 42 6.4 如何编辑燃料消耗报告………………………………………………………… 45 7. 如何提交大厦、办公室及库存………………………………………………….. 46 7.1 如何登记机构大厦…………………………………………………………….. 47 7.2 如何登记大厦办公室………………………………………………………… 49 7.3 如何提交空调机组的库存报告…………………………………………………………… 53 7.4 如何提交照明系统库存报告…………………………………………………… 57 7.5 如何提交办公设备库存报告……………………………………………………… 61 7.6 如何查看/编辑机构的建筑物……………………………………………………… 63 7.7 如何查看/编辑建筑物的办公室……………………………………………………… 66 7.8 如何查看/编辑空调机组的库存…………………………………………… 69 7.9 如何查看/编辑照明系统库存………………………………………………… 73 7.10 如何查看/编辑办公设备库存………………………………………………… 77
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
ILIFU在线培训 - 高级＃2-资源分配
- 避免浪费资源（分配但未使用） - 增加资源可用性 - 允许其他用户的工作运行 - 提高Slurm Scheduler的效率 - 减少工作等待时间 - 更好的FairShare优先级，以便将来提交工作。
免费实时在线SAT准备辅导
在为期六周的课程中，每个星期六将参加一个60分钟的会议，学生将以高达4人的身份工作。在卡内基学习认证的老师的支持下，学生将审查和练习考试中涉及的概念，例如：代数的心脏解决问题，解决问题和数据分析，提前数学以及数学的其他主题，包括地球和三角学。
建立支持在线英语的认知策略
摘要 随着当前在线学习环境的实施，转向在线教学已成为各国提高教学可持续性的最明显方式。研究表明，英语科目的在线学习和教学影响认知策略环境。本研究旨在确定和探索在线学习环境中实施的认知策略，以支持英语学习者的批判性思维。本研究是一项利用调查方法在线完成的定量描述性研究。样本选择方法是简单随机抽样。本研究通过互联网向 115 名受访者分发问卷来收集原始数据。数据是通过完成调查中提供给所有受访者的问题来收集的。此外，对数据进行了评估，以便对其进行表征和描述。英语讲师调查的数据分析结果表明，在线教学中使用的认知策略是繁荣和挥霍的。实施在线英语学习者的批判性思维所需的认知策略包括程序性、元认知、概念性和战略性。本研究表明，在线学习的认知策略实施在远程教学中通常是有利的。调查显示，只有 73% 的英语讲师认为认知策略在线平台与传统会议一样有利于支持批判性思维。问卷调查获得了积极的回应。此外，该声明与他们的在线教学经验和背景相关，这表明他们对在线学习机制中运作良好的认知策略持良好态度。研究表明，必须发展在线教学法和英语讲师，为未来潜在的真实在线策略铺平道路。这项研究可能说明了在线教育的困难和潜在的改进领域。关键词：认知策略、在线英语学习者、批判性思维、
ILIFU在线培训 - Slurm概论
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Scand J工作环境健康在线 - 第1章-Article https：//doi.org/10.5271/sjweh.4215在线发布：2025年3月10日
目的这项研究调查了综合暴露与高血糖发生率之间的关联，以及夜间工作持续时间与长期夜间工人之间的剂量反应关系。在这项前瞻性队列研究中，招募了来自全国人口的12个716名夜间工人。高血糖发病率是基于空腹血糖水平的一年变化。职业噪声暴露定义为暴露于8小时的平均声音水平≥85分贝。评估了个人面孔，包括体重指数和与工作有关的因素，例如每月夜间工作时间。多变量逻辑和线性回归模型用于探索关联。导致多元逻辑分析，每天的夜间工作都与高血糖的风险增加有关[调整后的优势比1.05，95％置信区间（CI）1.02-1.07]。在正常的快速葡萄糖组中，每天的夜间工作都与 +0.07％（95％CI +0.03％ +0.03％ - +0.12％）的线性增加有关，而禁食葡萄糖水平的变化和噪声暴露与 +1.34％的线性增加有关（95％CI +0.55％CI +0.55％ - +2.12％）。此外，暴露于噪声和工作≥10天的夜间工作的种群显着增加了空腹葡萄糖水平（β +5.71％，95％CI +4.48％ - 4.48％ - +6.95％），具有显着的相互作用（相互作用<0.01的P）。结论夜间工作持续时间与禁食葡萄糖水平的变化之间可能的剂量反应关系。与单独接触夜间工作相比，夜间工作和噪音的综合暴露构成了高血糖的风险。