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增强数据驱动的城市洪水的普遍性...
基于抽象的层激光添加剂制造技术在制造具有复杂形状的金属复合材料方面具有巨大的多功能性和灵活性。有兴趣产生具有高级特征的新的多物质材料的兴趣超过了可用的方法，这些方法可提供对散装材料形成的见解，进而可以实现过程和材料优化。虽然一些高级操作研究可以在已建立的金属层中进行高度局部观察，但大部分材料中固有的固有热处理的影响通常超出了操作的表征。在这里，我们通过高级Operando Neutron成像接近该政权，该成像利用中子光束线上定制设计的激光粉末融合设备。Operando偏振对比中子成像实验在建筑物厘米的标本中进行，具有不同的粉末预混合组成为316L和CUCRZR。这些全场上分辨的测量结果揭示了在整个样品和加工时间中铁磁相和温度的定量演化。
生物和人工神经网络中表征的普遍性
2 麻省理工学院麦戈文脑研究所，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语和听觉生物科学与技术 (SHBT) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 4 哈佛大学肯普纳自然与人工智能研究所，美国马萨诸塞州奥尔斯顿 5 纽约大学心理学系，美国纽约州纽约 6 哈佛大学心理学系，美国马萨诸塞州剑桥 7 哈佛医学院麻省总医院神经外科系，美国马萨诸塞州波士顿 致谢：作者感谢 Josh McDermott、Sam Gershman、Nancy Kanwisher、Niko Kriegeskorte、Tal Golan、Alex Williams、Andrew Lampinen、Chengxu Zhuang、Cory Shain、Martin Schrimpf 及其团队、Stanislas Dehaene 及其团队以及 CCN 2023（英国牛津）和 Ascona 2024（瑞士阿斯科纳）的观众提供的有益评论和讨论。EH、CC、NZ、MR 和 EF 部分由 NIH 拨款 U01-NS121471 资助。CC 获得哈佛大学肯普纳自然和人工智能研究所的奖学金资助。NZ 获得麻省理工学院 K. Lisa Yang 综合计算神经科学 (ICoN) 中心的博士后奖学金资助。EF 还获得麻省理工学院麦戈文脑研究所、智力探索、脑与认知科学系和西蒙斯社会脑中心的资金资助。
茶中精神病合并症的普遍性和主要
目的：分析ASD精神病合并症患病率的特征以及鉴别诊断的主要挑战。书目综述：自闭症谱系障碍（TEA）患者精神病合并症的共存是一个相当大的研究和临床关注的领域，其患病率显着高。这些速率根据分析的人群和所采用的诊断方法而有所不同，从而增强了主题固有的复杂性。鉴别诊断是实施有效和个性化治疗的关键步骤。几项研究已经解决了合并症的频率，例如注意力缺陷多动障碍（ADHD），焦虑症甚至患者的茶患者，表明需要对这些人的临床管理进行多学科的观察。最终考虑：简而言之，茶患者精神病合并症的高发病率需要进行仔细的鉴别诊断和更全面的治疗，这考虑了团队与其他伴随的精神病疾病之间的相互作用。
真实的英语教学材料改编：缺点、普遍性和解决方案：
摘要 本文探讨了通过改编 ELT 材料来提高学生学习效果的因素，并评估了其有效性，以采取措施。本研究采用了定性和定量方法。本研究通过问卷调查、观察和文件分析进行了研究。数据来自校长、教师、学生和沃雷达教育官员。收集的数据经过整理和组织，以供分析和解释。基于分析的数据，本研究发现在实施真实材料改编以及如何使用各种自适应技术方面存在局限性。教师缺乏动机和兴趣来设计和选择适合课程并与教学计划目标和学生需求紧密相关的语言材料。因此，本研究建议在将改编材料用于语言课堂之前应仔细评估和选择改编材料。
人工智能在劳动力管理中的作用、普遍性和法律陷阱
汤森路透是一家商业出版商，其内容具有一般性和教育性，可能未反映所有最新法律发展，也可能不适用于个别交易和案件的具体事实和情况。用户在根据汤森路透在线或印刷版发布的任何信息采取行动之前，应咨询合格的法律顾问。汤森路透、其附属公司及其编辑人员不是律师事务所，不代表或建议客户处理任何事务，也不受律师执业人员的专业责任和义务的约束。本出版物中的任何内容均不应被视为法律建议或建立律师-客户关系。任何撰稿人在本出版物中表达的观点不一定代表出版商的观点。
人工智能/机器学习在医疗健康领域的挑战：偏见、普遍性、隐私
另请参阅：可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现：系统评价，Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
论量子轨迹中对称性破缺和耗散冻结的普遍性
最近，几项涉及具有强对称性的开放量子系统的研究发现，主方程的蒙特卡罗解法中的每一条轨迹都会动态地选择一个特定的对称扇区，在长期极限内“冻结”在其中。这种现象被称为“耗散冻结”，在本文中，我们通过介绍该问题的几个简单的数学观点，认为这是开放系统中存在强对称性的普遍结果，只有少数例外。我们使用许多示例系统来说明这些论点，揭示了非对角对称扇区中刘维尔谱特性与冻结发生所需时间之间的明确关系。在这些扇区中出现纯虚特征值的特征模式的极限情况下，冻结不会发生。此类模式表明系统对称扇区之间信息和相干性的保存，并可能导致非平稳性和同步等现象。单个量子轨迹水平上没有冻结现象，这为识别这些无迹模式提供了一种简单、计算有效的方法。
人工智能原理有效吗？ ——从非约束性原则到普遍性原则……
6 Shinpo，Fumio，“为什么要有‘机器人法’？”机器人法律协会成立筹备研究会报告（2015年10月11日）（2015年）。有关这些原则的详情，请参阅新浦文雄的《机器人法：法律领域问题的鸟瞰图》，《信息法研究》，第 9 卷，第 65-78 页（2017 年）和新浦文雄的《日本主要人工智能以及机器人战略和建立基本原则的研究，人工智能法律研究手册，Woodrow Barfield、Ugo Pagallo（编），Edward Elgar Publishing（2018）第 114-142 页，Jacob Turner，R OBOT规则：规范人工智能，Palgrave Macmillan；第一版。（2019 年）。7 规范欧洲新兴机器人技术：机器人技术面临的法律和伦理，FP7-SCIENCE-IN-SOCIETY-2011-1，项目编号：289092.8《深度剖析/成立律师协会有困难吗？“机器人的‘社会化推进’面临诸多挑战，业内人士表达异议”，日刊工业新闻，2016 年 1 月 18 日 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00371272 。
新西兰Aotearoa的痛经的普遍性，影响和管理策略：范围的评论
背景和目的：痛经会影响全球的大多数年轻妇女，但是地理和文化差异会影响症状的报告，影响和管理。Aotearoa新西兰是一个文化多元化的国家，毛利人和太平洋人民比例很高。本范围审查的目的是评估有关新西兰Aotearoa痛经的流行，影响和管理策略的当前文献。方法：Joanna Briggs Institute（JBI）范围审查方法用于系统地绘制新西兰Aotearoa痛经的患病率，严重性和症状，影响和管理策略的证据。在2024年8月搜索了八个电子数据库。结果：十项研究符合纳入标准。我们的发现表明，新西兰Aotearoa痛经的流行率，影响和管理策略的当前数据均受到限制和过时。结论：这项范围评论的结果突显了对新西兰Aotearoa痛经的更新数据的需求，特别关注毛利人和太平洋人民以及地理多样性。
本研究的目的是调查Zanjan省儿童行为异常的普遍性。研究方法
Carlo，C。（2017）。住院护理中儿童的情感和行为问题：筛查检测和转诊至《精神卫生服务》杂志：儿童和青年服务评论，第73、100-106页。Jiao，W.Y.，Wang，L.N.，Liu，J.，Fang，S.F.，Jiao，F.Y.，Pettoello-Mantovani，M。等。（2020）。在Covid-19-19流行期间儿童的行为和情绪障碍。J Pediatr，221，264-266。Katlin，R。（2018）。含酒精父母的大学生的神经和心理特征取决于当前的酒精使用期刊：神经心理药理学和生物精神病学的进展，81，284-296。Lerner，J.W。（2017）。与学习障碍的Childern：理论，诊断和教学策略。波士顿：霍顿·米夫林（Houghton Mifflin）。Milena，H。（2018）。情感饮食与气质有关，但与学龄前儿童中的压力生物标志物无关：食欲：120，256-264。Tideworth，G。（2017）。瑞典青少年的情绪虐待与精神，情感和行为问题之间的关联差异：虐待和忽视儿童，67，249-259