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氰化物的最新基因组进化、驯化和代谢
1. 哥伦比亚波哥大安第斯大学系统与计算机工程系 2. 哥伦比亚波哥大安第斯大学化学与食品工程系产品与工艺设计组（GDPP） 3. 哥伦比亚波哥大哥伦比亚国立大学农业科学学院 4. 哥伦比亚波哥大Biotecnologia y Genética SAS, Biotecgen 5. 哥伦比亚波哥大安第斯大学生物科学系马克斯·普朗克计算生物学串联组计算生物学和微生物生态学研究组 6. 哥伦比亚国立大学农业科学学院，帕尔米拉校区，帕尔米拉，哥伦比亚 7. UMR DIADE，发展研究所（IRD），CIRAD，蒙彼利埃大学，34394，蒙彼利埃，法国 + 共同第一作者 * 通讯作者： ja.duitama@uniandes.edu.co
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通过可穿戴设备监测疲劳：最新进展综述
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要，因为疲劳会损害认知和运动能力，从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案，因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号，同时具有所需的舒适度和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。然而，通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术，并发现当前知识中的潜在差距和缺陷，进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章，标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”，并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中，60 篇满足纳入标准。纳入的研究主要是短期研究，且在实验室环境中进行。总体而言，研究人员根据运动（MOT）、脑电图（EEG）、光电容积图（PPG）、心电图（ECG）、皮肤电反应（GSR）、肌电图（EMG）、皮肤温度（T sk ）、眼球运动（EYE）和呼吸（RES）数据开发疲劳模型，这些数据均由市场上的可穿戴设备获取。在提出的疲劳量化方法中，监督机器学习模型（更具体地说是二元分类模型）占主导地位。这些模型在检测疲劳方面被认为表现非常出色，然而，在模型开发过程中几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之，本综述的结果表明，方法上的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。还需要开展更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力，以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
最新-EN-16165-2021.pdf
本欧洲标准于 2021 年 7 月 25 日获得 CEN 批准。CEN 成员必须遵守 CEN/CENELEC 内部规定，该规定规定了授予本欧洲标准国家标准地位的条件，不得有任何修改。有关此类国家标准的最新清单和参考文献可向 CEN-CENELEC 管理中心或任何 CEN 成员申请获得。本欧洲标准有三个官方版本（英语、法语、德语）。由 CEN 成员负责翻译成其本国语言并通知 CEN-CENELEC 管理中心的任何其他语言版本与官方版本具有同等地位。 CEN 成员包括奥地利、比利时、保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、北马其顿共和国、罗马尼亚、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其和英国的国家标准机构。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
为什么北方邦最新的私有化竞标更有可能成功......
戈拉克布尔：首席部长 Yogi Adityanath 周六强调了该邦在打击犯罪和营造商业友好环境方面所做的努力，他表示这些努力吸引了大量投资并创造了就业机会。他在戈拉克布尔工业发展局（GIDA）成立 35 周年庆典上发表讲话时宣布，北方邦正在成为北印度的主要投资目的地。首席部长宣布，邦德尔克汉德正在开发一个占地 36,000 英亩、与诺伊达平行的新工业镇。这一项目预计将创造 10 万个就业机会并引发该邦的工业革命。他表示，北方邦安全感增强、经商便利、交通便利，已收到价值 4 亿卢比的投资提案。该邦将在印度实现 5 万亿美元经济目标中发挥关键作用。活动期间，首席部长约吉为价值 20.9 亿卢比的多个基础设施开发项目奠基，其中包括价值 8.6 亿卢比的项目和价值 12.3 亿卢比的新开发项目。他
电感输出管 最新一代放大器...
另一方面，在 IOT 中，RF 输入信号施加在阴极和栅极之间，栅极位于阴极附近且在阴极前方（见图1）。因此，电子束在枪区域本身内进行密度调制。向栅极施加相对于阴极电位约负 80 伏的直流偏置电压 (V G )，以便在没有 RF 驱动的情况下，约 500 mA 的静态电流流动。阴极保持在约 -30 kV 的负束电位，因此密度调制的束流通过接地阳极中的孔径加速到输出部分。在这里，功率通过传统的速调管输出系统提取，但使用双调谐腔系统来提供欧洲和世界许多其他地区超高频电视传输所需的 8 MHz 信道带宽。最后，电子束在传统设计的铜收集器中消散 - 根据所涉及的功率水平，可以是空气冷却的，也可以是液体冷却的。
最新 EN 71-3:2019/oprA1:2020
本修正案草案已提交给 CEN 成员征询意见。该草案由技术委员会 CEN/TC 52 起草。本修正案草案 A1 如获批准，将修改欧洲标准 EN 71-3:2019。如果本草案成为修正案，CEN 成员必须遵守 CEN/CENELEC 内部规定，该规定规定了将此修正案纳入相关国家标准的条件，不得作任何修改。CEN 制定了本修正案草案的三个官方版本（英语、法语、德语）。由 CEN 成员负责翻译成其本国语言并通知 CEN-CENELEC 管理中心的任何其他语言版本，其地位与官方版本相同。 CEN 成员包括奥地利、比利时、保加利亚、克罗地亚、塞浦路斯、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、挪威、波兰、葡萄牙、北马其顿共和国、罗马尼亚、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其和英国的国家标准机构。本草案的接收者请提交其所知的任何相关专利权的通知和评论，并提供支持文件。警告：本文件不是欧洲标准。它仅供审查和评论之用。如有更改，恕不另行通知，不应称为欧洲标准。
引文 Wang B-C、Lin G-H、Kuang B-H 和 Cao R-B (2024) 甲状腺未分化癌的新兴化疗治疗：p 的最新分析
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