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手机介导的农业技术规模的驱动因素和影响：荟萃分析
全球抗菌素抗性（AMR）构成了重大的公共卫生威胁，尤其是在医疗保健环境中，控制抗菌基因的传播至关重要。虽然人与人之间的传播仍然是医疗保健相关感染（HAI）的主要途径，但医院表面是抗菌抗菌微生物的关键储层。定期清洁和对这些表面的消毒至关重要。用于消毒医院表面的微生物产品已成为对抗Hais和AMR的有前途的工具。但是，对32个出版物的审查发现了不一致和潜在风险。共有15个出版物包括基于医院的试验，而其余的则是体外或原位测定，评论，书籍章节或评论。在大多数基于医院的研究中，未鉴定出特定的应用微生物菌株，并且使用“益生菌”一词不准确。这些产品主要具有来自芽孢杆菌和Priestia属的孢子，这些孢子主要假设通过竞争性排除来起作用。大多数基于医院的研究表明，基于微生物的产品的应用导致表面上的病原体显着降低，从而导致医疗保健相关感染（HAIS）的发生率降低。但是，需要进一步的研究来了解基于微生物的消毒剂的有效性，作用机理和安全性。应变水平识别对于安全评估至关重要，但是许多审查的产品缺乏此信息。因此，在现有的监管框架内需要进行严格的安全评估，以确保基于微生物的清洁产品在医疗机构中的功效和安全性。
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。
智能手机、压力和认知资源的减少
目的回顾................................................................................................................19 操作的有效性....................................................................................................19 表现效果评分....................................................................................................20 心率影响.................................................................................................................20 含义......................................................................................................................21 局限性......................................................................................................................22 总体结论.......................................................................................................................22 参考文献.............................................................................................................................24 附录
用于预测智能手机成瘾的机器学习模型
智能手机已成为我们生活中不可或缺的一部分，并且在过去的十年中，它们的使用急剧增加。虽然智能手机提供了许多好处，但过多的智能手机使用可以导致成瘾，并对个人和心理健康，社会关系和生产力产生负面影响。机器学习可用于开发可以根据各种功能（例如智能手机使用模式，社交媒体使用情况，人口统计信息和心理因素）预测智能手机成瘾的模型。这些模型可以帮助识别有智能手机成瘾风险的个人，并为他们提供适当的干预措施和支持。开发一种用于预测智能手机成瘾的机器学习模型，通常是从大量个体样本中收集数据开始。这些数据将包括有关其智能手机使用模式，社交媒体使用，人口统计信息（例如年龄，性别和心理因素）的信息，例如焦虑，抑郁和压力水平。它通过打电话或发短信为人们之间的沟通提供了极大的便利。
模型还原为分段平滑动力学系统中的光谱子手机
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单，低维模型产生了许多不同的还原技术（参见Benner等人。[1]，Rowley和Dawson [2]，Ghadami和Epureanu [3]，Brunton等。[4]，Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论）。在这里，我们专注于这些方法之一的扩展，频谱亚算物（SSM）还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义，主要SSM是最平稳的不变流形，与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切，并且具有相同的尺寸。因此，SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8，9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式（NNM）的最初思想。[10]（有关最近的评论，请参见Mikhlin和Avramov [11]）。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间，SSM在自主和非自治系统中的存在，唯一性和持久性已得到证明（Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13]）。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹，因此其内部动力学是一种理想的，数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞
序号 机构名称 主管人员 地址 手机号码 申请科目 有效期
15 BALMUKUND BAL MUKUND CFCL ,GADEPAN ,KOTA 9785185386 密闭空间，第 36 条规定 个人 31-12-2024 16 BANWARI LAL RATHORE BANWARI LAL RATHORE BABANT VIHAR,KOTA 9950807244 进行此类测试、考试、检查和认证
为使用的智能手机赋予新的生命：使用手印方法估算Foxway的积极影响
•最近的趋势表明，智能手机的替换周期平均比两年短（Cordella et al。，2021）。作为碳足迹的主要贡献者来自生产阶段（大部分超过80％），原材料的压力也是由同一阶段造成的，对新智能手机的这种持续需求会导致环境影响大大增加。智能手机对ICT行业引起的全球温室气体排放的贡献正在迅速增长。在2020年，智能手机的预计是造成ICT总影响的11％，超过了桌面（6％），显示器（7％）和笔记本电脑（7％）（Belkhir等人，2018年，Charfeddine和Kahia 2021）。
社会科学家的动手机器学习入门
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