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对机器人技术的认识、态度和知识......
The aim of this study was to assess the awareness, attitude, and knowledge of Robotic technologies used in neurorehabilitation among Physiotherapy interns and Professionals across Maharashtra. A cross-sectional study was conducted in tertiary care hospitals and colleges in Maharashtra, India, using a self-made questionnaire. The results showed that 63% of the individuals are moderately aware, 67% have a positive outlook on the implementation of such advances but only 7.5% have accurate knowledge of the technology and its uses. Most of the participants also believe that Robotic Rehabilitation can be very time effective and reduce the load of the therapist as well as play a very important role in aiding neuroplasticity after rehabilitation. The study demonstrated that a higher degree of understanding and a more positive attitude regarding the application of Robotic Rehabilitation follow from heightened awareness of this field. Enhanced training programs, better integration of technology into rehabilitation practices, addressing time constraints and workload prioritization, and most importantly, overcoming economic barriers will ensure the effective implementation of Robotic therapies for the benefit of the patient and society as a whole. This will revolutionize the field of Physiotherapy and rehabilitation, offering new avenues for improving treatment outcomes and advances in clinical practice. The study concluded that, it is important to generate or enhance awareness towards the most-advancing fields and the uses of Robotic technology in neurological conditions in clinical practice which empowers Physiotherapy to adapt to the changing landscape of healthcare and deliver high-quality, patient-centered care. Keywords: Advanced Technology, Artificial Intelligence, Neurorehabilitation, Robotic Physiotherapy, Robotic Rehabilitation, Robotic Technology (RT) ________________________________________________________________________________________________________
认识性探索可概括的计划和...
本文在关系，非平稳的随机环境中介绍了一种持续计划和模型学习的新方法。这种功能对于在不确定和不断发展的现实世界中的连续决策系统的部署至关重要。在此类实践环境中工作，具有未知（和非平稳）过渡系统和不断变化的任务，所提出的框架模型模型差距在代理人的当前知识状态中，并使用它们来进行集中，调查的探索。使用这些探索收集的数据用于学习可概括的概率模型，用于解决当前任务，尽管环境动力学发生了持续变化。在几个非平稳基准领域上的经验评估表明，这种方法在样本复杂性方面显着优于计划和RL基准。理论结果表明，当平稳性保持时，该系统表现出理想的收敛性。
kefir4all，一项公民科学倡议，旨在提高对微生物在食品发酵中扮演的角色的认识
抽象的微生物本质上是普遍存在的，是人类，动物，环境和行星健康的核心。他们在食物链以及高质量，安全和健康的食物，尤其是发酵食品的生产中起着特别重要的作用。对于公众而言，这一重要角色并不总是显而易见的。在这里，我们描述了Kefir4all，这是一个公民科学项目，旨在为公众提供通过生产发酵食品的媒介（即牛奶开菲尔或水壶）提出的与微生物学有关的与微生物学有关的意识，知识和实践技能。在Kefir4All的过程中，来自二级学校和非上学环境的123位公民科学家参加了一项研究，通过执行和记录牛奶开发或饮水的牛奶开发剂的详细信息，以跟踪开菲尔的微生物组成的变化，他们在21周的项目中在他们的家中或学校进行了牛皮纸发酵。在研究开始时，为公民科学家提供了牛奶或水凯氏谷物来发酵。两种类型的开菲谷物都是半固醇，类似凝胶状的物质，由外多糖和蛋白质组成，其中包含细菌和酵母菌的共生群落。该项目的实验组成部分得到了许多教育和外展活动的补充，包括职业演讲和对我们的研究中心（开菲尔日）的现场访问。在研究结束时，向每个公民科学家提供了一份报告，其中详细介绍了其发酵活动的个性化结果。采用了许多方法来获得公民科学家的反馈和其他见解。评估是在KEFIR4ALL项目之前和之后进行的，以评估公民科学家对微生物学和发酵食品的自我报告的意识，知识和兴趣。通过评估返回的分析样本的数量以及整个项目中公民科学家的参与水平，从而获得了对公民科学参与水平的进一步见解。值得注意的是，调查结果表明，在进行该项目后，对Kefir4all公民科学家中科学的兴趣和一般知识提高了，并愿意参加进一步的公民科学项目。最终，Kefir4All代表了将公民科学成功整合到现有教育和研究系统中的一个例子。
项目首字母缩写和标题：Aimodels - 算法模型的文化：推进人工智能资金的历史认识论PR
项目总成本总额为Unive€1.927,572€1.927,572摘要：该项目提出了另一种人工智能认识论（AI）。它认为，AI的风险与人类理性（拟人化）相似，而是其认知差异。不是在摘要中猜测机器是否可以“思考”，而是解决了一个历史问题：当前AI，机器学习范围的逻辑和技术形式是什么，其起源是什么？该项目可以追溯到机器学习的起源回到算法建模的发明（更确切地说，是算法统计建模），该建模在1950年代中期的人工神经网络研究中形成了，并记录了这种开创性人工制品的连贯历史和同学的一致性历史和同学。该项目追求三个目标，将其发现转化为建设性范式：1）AI的新历史强调算法模型在统计，计算机科学，人工神经网络和机器学习的演变中的关键作用； 2）AI的新认识论与学习心理学和科学技术的历史认识论相关； 3）研究大型多用途模型的影响（例如Bert，GPT-3，法典和其他最新基础模型）关于工作自动化，数据治理和数字文化。通过巩固AI的模型理论，该研究将使AI的接受和数字人文，科学计算，机器人技术和AI伦理等领域受益。最终，它将有助于将AI置于当前技术界面的全球视野和知识系统的悠久历史上。
TNFD 咨询回应——金融机构的额外指导意见函：认识到制定雄心勃勃的政策环境的必要性
TNFD 咨询回复 – 金融机构的额外指导意见 评论信：ShareAction 认识到需要制定雄心勃勃的政策环境来引导行为，最近发布了一份简报，呼吁英国政府引入针对 TNFD 的强制性报告。该简报可在此处阅读，强调了通过金融部门采取行动解决生物多样性危机的重要性。金融部门向可能对自然有害的行业投入巨额资金，往往为了获得财务回报而忽视对生态系统造成的破坏。联合国环境规划署 (UNEP) 的分析发现，每年有总计 7 万亿美元的投资流入对自然产生直接负面影响的行业。i 此外，对各个行业近 400 家公司的分析发现，不到百分之一的公司知道他们的运营在多大程度上依赖自然界。ii 金融机构应评估其通过向实体部门提供的资金对自然的间接影响。为了获得准确的数据来进行这些评估，投资者应利用其管理权力，大力推动其投资公司进行全面披露。通过我们的排名和与金融机构的合作，我们正在推动整个行业实施与自然相关的影响和依赖性评估，包括根据 TNFD 的建议进行报告。因此，ShareAction 欢迎为金融机构提供的额外指导。然而，指导中有几个方面可以改进。其中包括对治理和指标的更明确的要求。这些已在下面突出显示。2.1 治理——土著人民和当地社区
提高公众对电动汽车技术的认识以提高销售量
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通过研究大脑，我们对人工智能有了哪些认识？
为了在人工智能领域取得进步，我们必须在神经人工智能的基础研究上进行投资。”事实上，我们已经调动了大量资源来寻求人工智能的生物学灵感。DeepMind 公司成立的原则是，设计智能系统和理解大脑是一个项目的一部分。其他公司，如 Vicarious 和 Numenta，也遵循类似的创立原则。英特尔和 IBM 等老牌公司已在神经形态计算方面进行投资。美国联邦政府已经启动了许多针对人工智能和神经科学交叉领域的资助项目。大型慈善组织已经创建了致力于同一目标的中心、研究所和会议（例如，哈佛大学的肯普纳研究所、麻省理工学院的大脑、心智和机器中心以及冷泉港实验室的神经人工智能项目）。鉴于这些努力，值得问一问：我们从研究大脑中学到了什么关于人工智能的知识？
在患有血液透析患者的糖尿病患者中低血糖的认识受损负担
抽象引入障碍性低血糖（IAH）的意识障碍是指检测低血糖的能力降低。iah可能会导致糖尿病患者，尤其是处于疾病晚期的患者的严重甚至威胁生命的结果。这项研究旨在评估血液透析糖尿病患者IAH的患病率。研究设计和方法我们进行了单中心审核，以使用Clarke问卷调查IAH的患病率。同时，我们通过低血糖调查的适应性版本测量了对低血糖的恐惧，并记录了严重低血糖的发病率。数据表示为平均值±SD或计数/百分比。然后使用逻辑回归来分析IAH与各种社会人口统计学和临床因素之间的关联。结果我们包括56名在血液透析上患有糖尿病的参与者，平均年龄为67.2岁（±12.9），其中51.8％是男性。种族分布为23.2％，黑色23.2％，亚洲19.6％，未指定33.9％。平均HBA1C为52 mmol/mol（±18.6）。大多数（91.1％）诊断为2型糖尿病，其中55.4％接受了胰岛素治疗。使用糖尿病技术的使用很低，有2.8％的参与者使用连续的葡萄糖监测仪。IAH患病率为23.2％，在57名参与者中，有23.6％的患病率为严重低血糖症，而60.6％的人报告对低血糖的恐惧。 IAH和正常低血糖意识的人之间的社会人口统计学和临床特征没有显着差异。IAH患病率为23.2％，在57名参与者中，有23.6％的患病率为严重低血糖症，而60.6％的人报告对低血糖的恐惧。IAH和正常低血糖意识的人之间的社会人口统计学和临床特征没有显着差异。结论我们观察到23.2％的糖尿病患者患有血液透析患有IAH。iah在报告恐惧性低血糖且患有严重低血糖发作史的人们中更为普遍。该研究强调了该人群中获得糖尿病技术的未满足需求和差异。