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混合机器学习模型使用手工制作的早期康复
两个肾脏是人体健康手术的必不可少的器官，被放置在人体后部的腹膜腔中。肾脏的主要工作是维持体内的水，盐和其他离子和痕量元素的适当水平，包括酸，钙，磷，镁，镁，钾，氯和其他元素。肾脏还会同时释放包括促红细胞生成素，维生素D和肾素在内的激素。促红细胞生成素主要促进骨髓中红细胞的发育和成熟，而维生素D则控制人体的钙和磷的水平，以及骨结构和许多其他过程。此外，控制血压，液体平衡，骨代谢和血管钙化的激素通过肾脏起作用。最后，所有代谢
莫桑比克手工渔业弹性发展...
关键行为体、机构安排和多部门平台。渔业部门拥有由不同政府机构承担的一系列机构职能，包括：（i）MIMAIP，负责总体政策、监管、协调和部门监督；（ii）国家渔业和水产养殖发展研究所（IDEPA），目前负责莫桑比克渔业和水产养殖发展 - 包括提供推广支持；（iii）国家海洋研究所（InOM），主要负责渔业研究；（iv）国家渔业管理局（ADNAP），在渔业行政、管理和与 CCP 合作共同管理方面发挥更大作用，以及负责国家渔业统计系统；（v）INFRAPESCA，负责管理所有渔业港口和基础设施；以及其他主要机构；vi）土地环境部（MITA），负责将政府关于土地、森林、气候变化、野生动植物、环境管理、保护区和农村发展的政策付诸实施。
科学艺术与手工艺（SAM）
摘要 锂离子电池因其高能量和高功率密度而被广泛应用于汽车工业（电动汽车和混合动力汽车）。然而，这也带来了新的安全性和可靠性挑战，需要开发新型复杂的电池管理系统 (BMS)。BMS 可确保电池组安全可靠地运行，要实现这一点，必须求解一个模型。然而，目前的 BMS 并不适合汽车行业的规范，因为它们无法在实时速率和广泛的操作范围内提供准确的结果。因此，这项工作的主要重点是开发一种混合动力双胞胎，如 Chinesta 等人所介绍的那样。 （Arch Comput Methods Eng（印刷中），2018。以满足新一代 BMS 的要求。为此，三种降阶模型技术被应用于最常用的基于物理的模型，每种技术针对不同的应用范围。首先，使用 POD 模型来大大减少伪二维模型的仿真时间和计算工作量，同时保持其准确性。通过这种方式，可以节省时间和计算资源，同时进行电池设计、参数优化和电池组仿真。此外，还研究了它的实时性能。接下来，利用稀疏-固有广义分解 (s-PGD) 从数据构建回归模型。结果表明，它可实现带有电池组的整个电动汽车 (EV) 系统的实时性能。此外，由于获得的代数表达式简单，该回归模型可在 BMS 中毫无问题地使用。使用系统仿真工具 SimulationX（ESI ITI GmbH）演示了采用所提方法的 EV 仿真。德国德累斯顿）。此外，使用 s-PGD 创建的数字孪生不仅可以进行实时模拟，还可以根据实际驾驶条件和实际驾驶周期调整其预测，从而实时更改规划。最后，开发了一种基于动态模式分解技术的数据驱动模型，以提取在线模型来纠正预测和测量之间的差距，从而构建出第一个（据我们所知）能够从数据中自我纠正的锂离子电池混合孪生。此外，由于该模型，上述差距在驾驶过程中得到了纠正，同时考虑到实时限制。
对手工引导手术机器人的入学控制器的定性和定量评估
许多手术任务需要总刀具运动，其中工具的移动和定位在宏观尺度（约1厘米）的精度上；例如，将工具插入套筒，交换工具，清洁工具。也存在主要需要这种宏观动作的程序，例如，将安装在机器人上的超声扫描仪移动[1]和牙齿辅助[2]。传统的手术机器人，例如DA Vinci手术系统（Intuitive Surgical，USA），不可用的背态被动被动机制作为工具持有人，并允许外科医生将工具固定。这样的被动机器人可以限制外科医生使其简单而准确的总工具移动的能力，尤其是对于沉重而笨重的工具。作为替代方案，更新的特定和通用宏机器人使用主动的串行机器人和控制器，使外科医生可以手工指导工具。例如，Mako Robot-Arms（美国Stryker）进行膝盖手术，允许手动引导并限制外科医生沿预先计划的手术路径的运动，以确保安全性和准确性。除了这种干预特定的机器人之外，市场上还有通用医学宏观机器人，可以安全的物理人类机器人互动（PHRI），例如，Kuka LBR IIWA Med（Kuka ag ag，kuka ag，德国奥格斯堡，德国）。可以在此类机器人上安装不同的工具；例如，在Laserosteothome [3]中，使用超声扫描[1]和放射治疗[4]。但是，其他针对PHRI安全的宏机器人也用于外科应用研究中；例如，熊猫（德国弗兰卡·埃米卡（Franka Emika））进行牙科辅助[2]和中耳手术[5]或UR 5（UR 5（UNI-VERSAL ROBOTS，丹麦））进行针插入[6]。
女性流动性，生计和手工和小规模采矿诱发的地方经济的脆弱性
主导的手工和小规模采矿（ASM）叙事突出了妇女生计和该行业中性别挣扎的隐形性。的确，ASM中妇女生计的维度，如何通过日常活动来帮助，以及各种妇女在ASM环境中所面临的具体脆弱性仍在研究和理论上。利用当地经济的观点和定性研究，涉及加纳的半结构化访谈和现场观察，我们探讨了在开放的农村经济的背景下从事ASM的不同妇女的生计维度。我们的调查结果突出了各种各样的妇女群体在ASM中建立生计：上学假期期间的年轻女孩和妇女，年轻的高中生和在周末工作的学徒，等待基础教育证书考试成绩，需要钱来学习的年轻妇女，以学习职业，怀孕的青少年/年轻妇女，妇女追求临时的临时企业来交易（临时），以促进宠儿（宠爱）（）经济状况。然而，贫穷的妇女，单身，离婚/分离，已婚妇女，移民和寡妇面临经济困难以及努力在农村经济中拥有更好的替代生活的生计选择的妇女，他们选择通过挖掘者，选择者或ORE载体来创建ASM的永久收入来源。每天的流动性塑造了在ASM建立生计工作的生存能力，但在大多数情况下，妇女经历了不同的健康和经济脆弱性，影响其与健康相关的生活质量和生计的增长。第三个生计维度是ASM通过“ San Ban Ho”（基于信贷条件的副作用生计）向妇女提供的间接生计机会； ASM空间中的小交易；家庭交易；和市场日交易；通勤交易；地下坑“贫民窟”赞助。其中一些漏洞包括性剥削和年轻妇女中的少女怀孕，以及因国家对ASM的禁令而造成的经济困难，这是对“ San Ban Ho”等妇女的生计，以及在ASM社区中间接依赖于ASM社区中繁荣的妇女的生活。我们认为，形式化的努力和政策应该为直接和间接参与ASM部门的妇女提供就业机会，而不会流离失所并破坏其收入，每日生存和非常存在的妇女的生计。
新常态下时尚、手工艺和烹饪子行业的创意经济潜力
创意经济已成为一个战略问题，需要作为赢得全球竞争力的战略决策而具有重要意义，其特点是持续创新和创造，通过工业革命 4.0 时代的创意理念资本化创造经济附加值。第四次工业革命给全球许多生活秩序带来了重大变化，通过信息技术的使用，创造力和发明得到了不断发展，这颠覆了全球存在的各个要素，包括经济竞争力。人工智能 (AI)、物联网、人机界面和共享经济现象的发展带来的快速变化都促成了这种颠覆，使创造力和创新成为赢得全球经济竞争的前沿。这包括经济竞争力。由于使用人工智能 (AI)、物联网、人机界面和共享经济现象的发展而发生的快速变化，使创造力和创新成为赢得全球经济竞争的前沿。人工智能带来的快速变化可以看作是这种颠覆的一个例子。 [1] 自从约翰·霍金斯的《创意经济：人们如何从创意中赚钱》一书出版以来，创意经济已广为人知。当霍金斯目睹一场席卷美国的新经济海啸时，他创造了“创意经济”一词。以创意、概念和创新为重点的经济活动是新经济的特征
混合手工制作和深度神经时空脑电图特征聚类框架，用于精确的情绪状态识别
摘要：人类的情绪随时间而变化，非平稳，性质复杂，是日常生活中人类反应的结果。从一维脑电信号中连续检测人类情绪是一项艰巨的任务。本文提出了一种使用连续小波变换从脑电信号中检测情绪的先进信号处理机制。原始脑电信号的空间和时间分量被转换成二维频谱图，然后进行特征提取。实施混合时空深度神经网络以提取丰富的特征。基于差分的熵特征选择技术根据熵、低信息区域和高信息区域自适应区分特征。使用深度特征包 (BoDF) 创建相似特征的聚类并计算特征词汇以降低特征维数。在 SEED 数据集上进行了广泛的实验，结果表明与最先进的方法相比，所提出的方法具有重要意义。具体来说，所提出的模型在 SJTU SEED 数据集上分别对 SVM、集成、树和 KNN 分类器实现了 96.7%、96.2%、95.8% 和 95.3% 的准确率。
利用深度学习和手工放射组学预测立体定向放射治疗后脑肿瘤的不良放射效应
方法：收集接受 SRT 治疗 BM 的患者的钆增强 T1 加权 MRI 和特征，用于来自不同机构的训练和测试队列（N = 1,404）和验证队列（N = 237）。从训练集中的每个病变中提取放射组学特征并用于训练极端梯度增强 (XGBoost) 模型。在同一队列上训练 DL 模型以进行单独预测并提取最后一层特征。使用 XGBoost 的不同模型仅使用放射组学特征、DL 特征和患者特征或它们的组合构建。使用外部数据集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC) 进行评估。研究了对个体病变和每个患者发展为 ARE 的预测。
手工旋转任务中与年龄相关的策略差异
正如本期刊《田野大挑战》文章（Dehais等，2020a）中所述，Neurogeronomics就是要了解工作和日常生活中的大脑。了解日常生活中的大脑对于作为基础研究领域的临床，心理和社会神经科学以及利用神经科学知识的应用至关重要，这是从一开始就一直具有该领域的核心利益（Parasuraman，2003年）。在消费者神经工程学中，我们专注于应用程序 - 以她或他的专业能力或空闲时间为日常消费者的产品和服务。可以通过两种方式来理解消费者神经基础学领域。涉及开发和验证神经科学消费品的涉及。要为日常消费者购买和使用，这些商品不仅需要有用或有趣，而且还需要便宜，易于使用。另一种涉及神经科学方法的应用来以其消费者的能力研究用户，研究用户体验，产品可用性和产品营销。在消费者神经工程学方面，广泛的神经经济学研究致力于其发展。Examples are studies on predicting missing auditory alerts ( Dehais et al., 2014 ), predicting memorized visual information ( Brouwer et al., 2017b ), detecting workload, fatigue and mind wandering ( Borghini et al., 2014 ), usually with the aim of adapting semi-automated systems to better fit the current state of the user ( Putze et al., 2018; Dehais et Al。，2020b； Roy等，2020）。另一个例子是使用可穿戴技术监测群体的关注和参与，以便在教育环境中使用（Dikker等，2017； Stuldreher等，2020； Van Beers等，2020）。与科学的工作努力发展为开发神经经济学应用，该行业出现了提供（声称）将生理措施与精神状态相关联的产品和服务，并根据这些措施提供建议或反馈。该行业中产品的示例是手腕和头带，以监视和降低自己的压力水平，或者用于检测娱乐目的的情绪。科学研究和行业中的一个趋势子场是通过神经刺激直接调节大脑活动的工具（Tyler等，2017； Vosskuhl等，2018）。消费者神经基础学是一种使用神经科学作为消费者涵盖神经营销能力的人的学科（Lee等，2007; Ariely and Berns，2010; Stasi et al。，2018），Neuromenonsics，Neuromenonsics（Sanfey等，2006; Clither et al。，2006; Clither et al。 Plassmann等，2015）。该应用领域旨在更好地了解消费者及其与产品和服务的互动，而不是传统的自我报告调查以及焦点小组的表达回应。例子是关于愿意支付意愿的神经科学指标（Ramsøy等，2018）和购买行为（çakir等，2018）；利用神经科学研究情绪在决策中的作用（Rampl等，2016）并评估广告或营销活动（Cartocci等，2017； Krampe等，2018）。类似于消费者神经基质学作为一种开发神经科学消费品的学科，对于消费者神经基础学作为研究消费者的学科，已经有一个神经营销行业可以将这种学科商业化。