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药物整合 药剂师工具包
版权页 版权所有 2021 国际药学联合会 (FIP) 国际药学联合会 (FIP) Andries Bickerweg 5 2517 JP 海牙 荷兰 www.fip.org 保留所有权利。 未经引用出处，不得将本出版物的任何部分存储在任何检索系统中或以任何形式或手段（电子、机械、录音或其他方式）转录。 FIP 对因使用本报告中的任何数据和信息而造成的任何损害不承担任何责任。已采取一切措施确保本报告中提供的数据和信息的准确性。 作者： Matthew Hung（FIP 实践发展项目助理） Victoria Chinwendu Ezeudensi（FIP 志愿者，尼日利亚） Gonçalo Sousa Pinto（FIP 实践发展和转型负责人） 本工具包包含来自 FIP 社区和医院药房部门的多项贡献，并在致谢部分列出。编辑：Gonçalo Sousa Pinto（FIP 实践发展与转型负责人）Matthew Hung（FIP 实践发展项目助理）Catherine Duggan（FIP 首席执行官）推荐引用：国际药学联合会 (FIP)。药物协调：药剂师工具包。海牙：国际药学联合会；2021 封面图片：© Tero Vesalainen | shutterstock.com
多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
仿生学中的多感觉整合：相关性和前景
摘要 综述目的 本综述旨在强调与仿生肢体和体感反馈恢复相关的多感觉整合过程日益增长的重要性。 最新发现 通过神经刺激恢复准现实感觉已被证明可为肢体截肢者带来功能和运动益处。近期，与人工触觉相关的认知过程似乎在假肢的完全整合和接受中发挥着至关重要的作用。 摘要 仿生肢体中实现的人工感觉反馈增强了截肢者对假肢的认知整合。多感觉体验是可以测量的，必须在设计新型体感神经假体时予以考虑，其目标是为假肢使用者提供逼真的感觉体验。正确整合这些感觉信号将保证更高水平的认知益处，从而实现更好的假肢并减少感知到的肢体扭曲。
在...中整合人工智能素养模块
人工智能 (AI) 的快速发展有望为包括建筑业在内的各个行业带来变革性效益。为了应对这一不断变化的形势，建筑专业的学生不仅必须利用 AI 的潜力，还必须掌握其道德考量和潜在挑战。因此，在建筑教育中，培养未来专业人士的 AI 素养越来越重要。本研究开发了“建筑中的 AI”课程模块并将其整合到本科建筑管理课程中。主要目标是通过一种综合的方法让学生掌握 AI 素养，这种方法既包括理论知识，涵盖基本 AI 概念及其在建筑中的应用，也包括实际动手经验，例如专注于个人防护设备 (PPE) 检查的计算机视觉项目。课程模块实施的结果表明，学生在学习模块后对 AI 基础知识有了基本的了解，例如数据集注释、模型开发、部署和评估。定性反馈表明，学生有动力进一步探索建筑中的 AI 相关主题，并确定了几个他们感兴趣的主题。这些发现证实了所提模块的有效性，并为进一步开发和加强建筑教育中与人工智能相关的模块提供了宝贵的见解。关键词：人工智能、人工智能素养、建筑教育
在尼日利亚农村将电子活动与迷你网格整合。Docx
●SIPA教师顾问，Christine Capilouto教授对Capstone项目的指导和监督。●尼日利亚的农村电气化机构（REA）在我们在尼日利亚逗留期间的热情款待 - 安排对Petti和Toto的现场访问，提供他们对迷你网格的见解，并将团队与其他利益相关者联系起来。特别感谢David Otu的勤奋努力和与REA的有效沟通，以确保富有成效的国内访问。●哥伦比亚大学的国际公共事务学院（SIPA）提供了有关旅行物流的财务支持和指导●尼日利亚政府的专家和从业人员，非营利组织，公司和多边组织以及学术界，并咨询了学术界，以分享他们的宝贵知识和专业知识。
整合定量和定性发现
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习，这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下，定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合，以整合两种类型的学习，而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统，算法，制定了绑定观察到的数据的子集的方程，并得出了明确的逻辑样式描述，以说明这些方程的适用性条件，此外，还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。
Microlens在光子整合电路上的集成
在本文中，我们讨论了3个示例，其中微透镜可以成为解决光纤阵列和光子积分电路（PIC）之间耦合挑战的有用工具。这项工作中使用的（阵列）通过光孔反射方法实现了（可以单层集成在PIC的背面，或者可以单独地集成在PIC的后侧，或者可以在PIC的设备侧安装。第一个示例涉及在感应图片的背面蚀刻的硅微透镜（在C波段中运行），目的是用于放松的对齐公差，并使设备侧没有接口纤维。第二个示例涉及实施4毫米长的工作距离扩展的梁（30 µm模式场直径，C型波段）界面，用于电信/数据量应用程序，该应用程序也极大地放松了PIC上的GRATINAL耦合器和A纤维阵列之间的横向和纵向对齐公差。最终示例涉及在这个长的工作距离扩展的梁界面中的隔离器的集成。隔离器堆栈由偏振器（0.55 mm厚），非重生法拉第旋转器（485 µm厚的薄膜闩锁Faraday旋转器）和半波板（HWP，91 µm石英）组成。我们获得了宽带操作，表现出非常低的（1至1.5 dB之间）的插入损失和良好的灭绝比（17至20 dB之间）C波段（约1550 nm）
整合精神病学中的神经科学和临床实践
Hall A演讲厅A主席Hall B扬声器B主席B会议厅9--10 AM Andrea Bartolomeis教授（意大利）（9-9.15）AntipsyChotics的非规范作用机理：精神病和重新培训的相关性。Mona Rakhawy教授（9.15-9.30）理解躯体化教授Yomna Sabri教授（9.30-9.45）夜间遗传及其精神科方面的状态；埃及问答（9.45-10）的视图