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查找| TPP-开发用于低收入和中等收入国家使用的葡萄糖自我监控技术的目标产品概况
血糖的自我监控，即全天在许多时间点上定期收集有关血糖水平的详细信息，被认为是糖尿病患者的自我管理的组成部分，尤其是对于1型糖尿病患者，以及在胰岛素治疗上患有2型糖尿病的人，或者使用非胰岛素糖蛋白降糖药物使用非胰岛素降糖药物可以诱导过度降低糖尿病[3]。血糖的常规自我监控需要指纹血液样本，该血糖样本使用血糖计分析。由于这可能与疼痛和不便有关，因此对无需血液采样的葡萄糖监测的设备的需求更多，例如光监测器，皮下传感器或使用其他样品类型的设备[4]。此类设备可以实现更频繁的采样，从而导致更大的数据可用性。大多数医疗设备的开发都发生在高收入国家（HIC），具有高收入用户和市场指导产品特征的具体属性[5，6]。通常会忽略用于LMIC的设备用于LMIC的适用性[6]，并且在这些设置中使用适当的设备是有限的。因此，需要针对开发人员就葡萄糖自我监控设备的理想属性进行指导。
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该课程由PT Susan Chalela教授，他拥有27年的PT练习经验，其中大部分与HyperMobile患者一起工作。苏珊的临床实践主要关注宫颈不稳定；但是，她的方法解决了颈椎以下的所有内容，因为稳定的粉底对于稳定的颈椎至关重要。Susan的方法因其在运动过敏的患者中的有效性而受到尊重，尤其是对于宫颈不稳定的患者。PT，PT，PHD的Leslie Russek教授正在协助Susan运行该计划，以确保最佳的学生/讲师比例，尤其是对于实验室活动。
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通过可教人工智能了解个性化无障碍功能：为盲人或视力低下人士设计和评估“查找我的东西”
由于残障社区内和残障社区之间的用户需求存在多样性，因此构建可教人工智能系统是一项挑战。可教人工智能系统为残障用户提供了一种利用人工智能的力量来个性化应用程序以满足他们自己的特定需求的方法，只要提供示例的努力与个性化的好处相平衡即可。作为一个例子，本文介绍了“查找我的东西”的设计和评估，这是一个端到端的应用程序，可以由盲人或视力低下的人教它找到他们的个人物品。通过综合设计过程，本文为教学循环提供了设计考虑，这对于实现可教人工智能对无障碍的强大功能至关重要。
基于极地代码的查找表的展开和管道解码器
摘要 - 解码算法允许以增加面积的成本实现极高的吞吐量。查找表（LUTS）可用于替换其他作为电路实现的功能。在这项工作中，我们显示了通过在独立的解码器中精心制作的LUTS代替逻辑块的影响。我们表明，使用LUTS改善关键性能指标（例如，区域，吞吐量，潜伏期）可能比预期更具挑战性。我们提出了三种基于LUT的解码器的变体，并详细描述了它们的内部工作以及电路。基于LUT的解码器与常规展开的解码器进行了比较，该解码器采用固定点表示数字，具有可比的误差校正性能。简短的系统极性代码被用作说明。所有由此产生的展开解码器均显示能够在28 nm FD-SOI技术中以1.4 GHz至1.5 GHz的时钟进行少于10 Gbps的信息吞吐量。与常规展开的解码器相比，我们的基于LUT的解码器的最佳变体可将面积的需求降低23％，同时保留可比的错误校正性能。
开展调查，查找印尼境内发生的民用航空器事故原因
事故是一系列不良事件的结果。虽然各种航空法规已经缩小了事故发生的可能性，但现实中仍然会发生事故。而一般而言，航空事故的原因可以包括人为因素、飞机因素和天气因素，其中人为因素占航空事故原因的70%-80%。本论文采用的研究方法是法律规范和比较内经验描述分析。为了防止类似事故再次发生，提高飞行安全，需要统一航空事故的报告标准和比较，以便与国家或其他机构作出的航空事故报告进行分析和比较。在调查的早期，需要了解和理解航空事故分类的定义，以确定将要应用的调查实施形式。KNKT 调查程序采用基于国家和国际法规的指导方针进行。组织 KNKT 事故调查的唯一目的是找出影响事故发生的任何原因。此外，此次调查的结果可用于改善条件和安全措施，以防止未来因同样原因发生航空事故。而当整个调查结束时，KNKT 将发布最终报告，作为对印度尼西亚航空事故调查的一种问责形式
查找空间汇集14m€以确保空间活动
关于Karista成立于2001年，已经投资于100多家公司，Karista是一个欧洲风险管理平台，其使命是由于公司服务的技术，其任务是创造和分享财务绩效。通过其主题健康，数字健康，SpaceTech和数字基金，Karista共同建设了提高技术障碍的年轻公司的历史。他们的目标：通过深刻的创新解决方案真正改变市场状况。企业家的战略合作伙伴，卡里斯塔（Karista）汇集了一个稳定且成熟的经验丰富的投资者团队。后者因其专业知识，运营理解，好奇心和具体承诺而受到认可。www.karista.vc
基于贪婪优先级的搜索次优多代理路径查找
多代理路径查找（MAPF）是在共享环境中发现无碰撞路径的问题，每个代理一个是每个代理的一个问题，同时最小化了旅行时间的总和。由于最佳地求解MAPF是NP-HARD，因此研究人员已经使用了副本且有效地求解MAPF的算法。基于优先级的搜索（PBS）是为此目的的领先算法。它一次找到一个单个代理的路径，并通过将优先级分配给碰撞代理并在其搜索过程中重新确定其路径来解决碰撞。但是，对于具有高密度的代理和障碍物的MAPF实例，PBS变得无效。因此，我们介绍了贪婪的PBS（GPB），该PBS（GPBS）使用贪婪的策略来通过最大程度地减少代理之间的碰撞数量来加快PBS。然后，我们提出了进一步加速GPB的技术，即部分扩展，目标推理，诱导的约束和软重新启动。我们表明，具有所有这些改进的GPB的成功率高于1分钟的运行时间限制的最先进的次优算法，尤其是对于具有小地图和密集障碍的MAPF实例。
应用人工智能：如何查找和确定人工智能用例的优先级
公司的 AI 愿景为任何要开发或部署的 AI 应用设定了高层目标。它包括对公司当前地位、竞争地位和行业动态的理解，包括行业商业模式的潜在变化。在此基础上，可以决定组织可以在哪些方面从 AI 中受益最多——在特定产品或服务中和/或通过改进流程。愿景需要转化为 AI 用例组合。要构建此组合，您需要识别相关用例并确定其优先级。要执行用例，需要一组有关组织、人员、技术和 AI 生态系统的促成因素。在制定全面的 AI 战略时，需要考虑所有这些方面，我们的报告“全面 AI 战略的要素”中对这些方面进行了进一步的详细说明。