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方向的改变：一种使用物质策略...
在当地使用的一个重叠框架是ACES模型（12），如儿童和年轻人的情感健康和心理健康策略所示（13）。可以在图3中看到视觉概述，该图总结了不利的童年经历和不利的社区环境。不利的童年经历可能是18岁以下的年龄段的创伤经历；他们经常被归为虐待，忽视，家庭或社会功能障碍。在童年时期体验四个或多个或多个 - 与没有相比 - 显着增加了生活中健康和社会问题的风险，其中许多是下一代的危险因素（14）。这包括有问题和依赖的酒精和药物使用率更高。防止这些经历发生并支持过去创伤的人是可持续预防和改善公共卫生的关键目标。此外，已经证明了韧性和增强风险因素的来源可抵消童年不良经历的危害（15）。此外，使用这些模型的预防工作还会带来其他积极的结果。
根据新兴技术的概述和伦理的未来方向的概述
摘要 - 在当今迅速发展的技术格局中，信息技术（IT）的道德维度已经变得越来越突出，从而影响了从算法的决策到数据隐私和网络安全的所有事物。本文提供了信息技术固有的多方面道德考虑因素，涵盖了各种领域，例如人工智能（AI），大数据分析，网络安全实践，量子计算，人类行为，环境影响等。通过对现实情况和现有研究文献的深入分析，探讨了IT生态系统中利益相关者遇到的道德困境和挑战。讨论的核心是透明，问责制，公平和隐私保护的主题，这对于培养IT系统的设计，部署和治理的信任和道德行为至关重要。本文强调了将道德原则纳入技术创新的重要性，强调需要采取积极措施来减轻偏见，维护个人权利并促进公平的结果。它还探讨了新兴技术（例如AI，量子计算和物联网）（IoT）等新兴技术的道德含义，从而阐明了它们所带来的潜在风险和利益。此外，本文概述了未来推进道德实践的方向和策略，倡导多学科合作，全球监管框架，企业社会责任计划和持续的道德探究。通过为在其中的道德考虑方面提供综合的路线图，本文旨在授权决策者，行业专业人士，研究人员和教育工作者做出明智的决定并促进更具道德和可持续的数字未来。
原创文章 基于轧制方向的铝板弯曲疲劳寿命研究
摘要 在室温下评估了 AA1100 和 AA1050 轧制铝板沿不同方向的高周疲劳 (HCF) 和低周疲劳 (LCF) 疲劳寿命。由于沿两个典型方向的样品表现出明显的各向异性，因此比较了四种类型的样品，分别表示为纵向 (L) 和横向 (T)。为此专门设计了悬臂平面弯曲和多类型疲劳试验机。在完全反向载荷下进行了挠度控制疲劳试验。AA1050 (L) 在 LCF 区域获得了最长的疲劳寿命，而 AA1100 (L) 样品在 HCF 区域具有最长的疲劳寿命。2016 亚历山大大学工程学院。由 Elsevier B.V. 制作和托管。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
可解释的人工智能：需求、技术、应用和未来方向的调查
人工智能模型因其黑箱特性而面临重大挑战，尤其是在医疗保健、金融和自动驾驶汽车等安全关键领域。可解释人工智能 (XAI) 通过解释这些模型如何做出决策和预测，确保透明度、可问责性和公平性来解决这些挑战。现有研究已经研究了 XAI 的基本概念、一般原则和 XAI 技术的范围。然而，文献中仍然存在空白，因为没有全面的评论深入研究 XAI 模型的详细数学表示、设计方法和其他相关方面。本文提供了全面的文献综述，涵盖常用术语和定义、XAI 的需求、XAI 的受益者、XAI 方法的分类以及 XAI 方法在不同应用领域的应用。该调查针对 XAI 研究人员、XAI 从业者、AI 模型开发人员和 XAI 受益者，他们有兴趣提高其 AI 模型的可信度、透明度、可问责性和公平性。
进展、挑战和未来方向的系统文献综述
摘要：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在与医疗保健系统的集成方面取得了最显著的进步，但在发挥其全部潜力方面面临着诸多挑战。本系统文献综述的目的是对医疗保健领域现有的 AI 和 ML 应用进行广泛分析，重点关注诊断、预测分析、个性化医疗和行政操作。该综述确定了关键的创新和实际好处，同时还解决了基于数据隐私、算法透明度和 AI 模型中的偏见的重大限制和道德考虑。该方法涉及使用 Pub Med、IEEE Xplore、Scopus 期刊和 Web Science 对学术数据库进行广泛搜索，以使用目标关键字和布尔运算符来优化搜索结果。研究是根据明确的纳入标准纳入的，以强调过去五年以英文发表的同行评审文章。数据提取由两位审阅者独立进行，以确保准确性。研究结果显示，人工智能驱动的诊断工具和预测分析取得了长足进步。然而，它突出了关键的差距，特别是在监管框架和与现有医疗基础设施的互操作性方面。本评论强调了合乎道德和公正的人工智能应用的必要性，以便为未来的研究和政策制定提供建议。在这篇评论中，分析旨在指导医疗保健专家和政策制定者。此外，研究人员还负责整合人工智能和机器学习技术，优化患者治疗结果并提高全球医疗服务质量。
原创文章 基于轧制方向的铝板弯曲疲劳寿命研究
摘要 在室温下评估了 AA1100 和 AA1050 铝板沿不同方向的高周疲劳 (HCF) 和低周疲劳 (LCF) 疲劳寿命。由于沿两个典型方向的样品表现出明显的各向异性，因此比较了四种类型的样品，分别表示为纵向 (L) 和横向 (T)。为此专门设计了悬臂平面弯曲和多类型疲劳试验机。在完全反向载荷下进行了挠度控制疲劳试验。AA1050 (L) 在 LCF 区域获得了最长的疲劳寿命，而 AA1100 (L) 样品在 HCF 区域具有最长的疲劳寿命。2016 亚历山大大学工程学院。由 Elsevier BV 制作和托管 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
通过不确定输入输出方向的设备通过设备进行量子通信
抽象的某些量子设备，例如量子光学元件中的半波板和四分之一波板，是双向的，这意味着可以交换其输入和输出端口的作用。双向设备可以在向前模式和向后模式下使用，对应于输入输出方向的两个相反的选择。它们也可以用于向前和向后模式的连贯叠加，从而带来了不确定的输入输出方向的新操作。在这项工作中，我们探讨了输入输出不确定的潜力，即通过嘈杂的渠道传输经典和量子信息。我们首先通过用于不确定输入输出方向的嘈杂通道从发件人到接收器的通信模型。然后，我们表明，输入输出方向的不确定性比标准通信协议产生优势，在标准通信协议中，在固定的输入输出方向上使用给定的噪声通道。这些优点范围从双向过程中的噪声总体降低到预示量子状态的无噪声传播，以及在某些特殊情况下，到完全消除噪声。可以通过当前的光子技术在实验上证明由于输入输入不确定而引起的降噪功能，从而提供了一种研究外来场景的操作后果的方法，其特征是远期时间和后时间过程的相干量子叠加。
对手指小米盐度压力管理的最新进展和未来方向的回顾
盐分压力是影响农作物生长和生产的主要环境障碍。手指小米是在世界上许多干旱和半干旱地区种植的重要谷物，其特征是降雨不稳定和优质水的稀缺性。手指小米盐度胁迫是由由于没有适当的排水系统而导致的可溶性盐的积累引起的，再加上具有高盐分含量的基础岩石，这导致了可耕地的盐水。预计气候变化会加剧此问题。使用新的和有效的策略，这些策略可在各种环境中提供稳定的盐度耐受性，可以保证未来的纤维小米的可持续生产。在这篇综述中，我们分析了用于生产的盐度压力管理的策略，并讨论了耐盐纤维纤维小米品种开发的潜在未来方向。本评论还描述了如何使用高级生物技术工具来开发耐盐植物。本综述中讨论的生物技术技术很容易实施，具有设计灵活性，低成本和高度有效。此信息提供了增强纤维小米盐度耐受性和提高产量的见解。
哺乳动物牛奶微生物：多样性，潜在功能和未来研究方向的来源
关于牛奶微生物组的生存能力和功能的出色问题。牛奶微生物可以来自母体胃肠道，口腔，皮肤和乳腺微生物组，以及新生儿口服和皮肤微生物组。鉴于微生物来源的种类，随机过程强烈影响牛奶微生物组的组装，但牛奶微生物组似乎受到母性进化史，饮食，环境和牛奶营养的影响。牛奶微生物来定植新生儿肠道，并产生影响生理，代谢和免疫系统发育的基因和代谢产物。有限的流行病学数据表明，早期对牛奶微生物的暴露会导致积极的长期健康结果。可以通过饮食变化来改变牛奶微生物，包括为母亲提供益生菌和益生元。牛奶替代品（即婴儿配方）可能会受益于补充益生菌和益生元，但缺乏益生菌的有用性数据，并且补充应基于证据。总体而言，在人类和模型系统之外的牛奶微生物组文献很少。我们强调了模型物种与跨哺乳动物比较研究的机械研究的必要性，以进一步了解我们对哺乳动物牛奶微生物组进化的理解。对牛奶微生物组的一项更广泛的研究有可能为动物护理提供与现场濒危物种相关的信息。
用于估计传入电磁波到达方向的双波段矢量传感器
I. 引言 无线电测向仪 (RDF) 的目的是估计电磁 (EM) 源辐射的入射波的到达方向 (DoA)。RDF 可用于国防以及民用应用，如射电天文学、导航系统和救援设备 [1]。为了估计传入 EM 场的 DoA，通常使用由传感器天线的空间分布 [2] 或传感器的极化分集 [3] 产生的空间相位分集。也有人提出将这两种众所周知的方法结合起来，以提高 DoA 估计的准确性 [4]–[10]。基于空间分集的 DoA 估计包括使用单极化分布式元件阵列测量传入的 EM 场，而极化分集的使用则基于使用由六个天线组成的矢量传感器（例如三个正交电偶极子和三个正交磁偶极子）测量 EM 场分量 [11]。然而，根据 [10]、[12]–[18]，仅测量三个 EM 场分量似乎足以精确估计