摘要 - 哥斯达黎加的教育必须思考并利用新的数字工具,例如聊天机器人,同时考虑相关的挑战和关注点以及它们的影响。哥斯达黎加教育部门的发展及其局限性可以反映出在该主题中拉丁美洲国家的限制,局限性和机会的模型。很少有关于CHATGPT及其在拉丁美洲的使用的研究,这是一项开创性的研究,可以导致许多未来关于生成人工智能的研究(AI)。对大学的关注提供了分析Chatgpt在教育领域的实际影响的机会。这项研究采用了定性探索方法,作为数据收集的方法是对教育和生成人工智能领域的学术数据库的文献计量学回顾,从而确定了代表研究现象的三个案例研究的识别,通过数据三角剖分,通过数据三角剖分,解释了研究对象的主要因素。结果支持Chatgpt,该研究通过改进学习过程,提供快速和个性化的答案并鼓励学生参与,对哥斯达黎加的教育产生积极影响。此外,我们提出了所有机构在教育体系的合作和执行之间的紧密结合:教育部长,中央政府,地方政府,大学,创新,非政府组织(NGOS),智囊团和国际组织。
摘要。我们提出了戴维斯(Davis),这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架,该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题,从而取得了重大进展。但是,他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下,戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音,并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标,戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较,结果表明,戴维斯在分离质量方面胜过其他方法,这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供:https://wikichao.github.io/data/projects/davis/。
在高增长组织中,在快速开发周期中确保产品质量至关重要。诸如Dora(DevOps研究和评估)和空间(软件生产力,评估,控制和评估)等框架具有高级开发人员的生产率,但系统地改善质量实践的差距很大。本文介绍了专门针对高增长组织的综合质量成熟模型。该模型包括14个质量维度,从静态测试到配置管理,提供了一种整体质量增强方法。通过案例研究和实施策略,我们证明了该模型在提高产品质量,降低缺陷以及提高快速扩展环境中的运营效率方面的功效。
2田纳西州盖恩斯维尔,佛罗里达州盖恩斯维尔大学, 2植物科学(IBG-2),ForschungszentrumJülichGmbh,德国尤利希,德国尤利希,4,自然科学系4,麦格理大学,麦奎里大学,澳大利亚,新南威尔士州,新南威尔士州,新南威尔士州,纽约州,伊斯兰教少校,是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡,9个综合生物信号研究中心(CIBSS),德国弗莱堡大学,德国弗莱堡大学,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系102植物科学(IBG-2),ForschungszentrumJülichGmbh,德国尤利希,德国尤利希,4,自然科学系4,麦格理大学,麦奎里大学,澳大利亚,新南威尔士州,新南威尔士州,新南威尔士州,纽约州,伊斯兰教少校,是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡,9个综合生物信号研究中心(CIBSS),德国弗莱堡大学,德国弗莱堡大学,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系10
在有限的预算下,获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而,现有的方法很少直接解决这个问题;现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题;我们将人工智能模型视为同事,并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”(HAEM)算法扩展了 Dawid-Skene 模型,将 AI 模型视为同事,并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验,并将 HAEM 与两种方法(MBEM 和 Dawid-Skene 模型)进行了比较。我们发现,在大多数情况下,基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能,并且当 AI 模型性能不佳时,它表现出比 MBEM 更好的性能。
分散营养,支持发展和免疫力以及对营养不良和NCDS的控制 - 当今的生活方式以及由此产生的慢性病/疾病需要真正的,基于证据的阿育吠陀治疗方法/公式,才能以一种特定的解决方案来依赖于年龄,生活,生活方式和营养的需求,以综合的方式进行特定的解决方案。
• 通过提供硕士学位和博士学位课程的入学机会,为学位级工程院校的教师提供提高资质的机会。 • 在 QIP 中心组织短期课程,为各个新兴技术和研究领域的教师提供服务。 • 课程开发小组活动有助于改善课堂教学和学习。这些活动由印度理工学院和印度理工学院的 11 个主要 QIP 中心开展。在被认可为次要 QIP 中心的机构中,也提供硕士学位和博士学位课程的入学机会(在选定领域)。根据该计划,来自全国各地工程院校的大量教师攻读了硕士学位和博士学位课程。这些活动旨在通过提高各个工程院校教职员工的资质来提高技术教育的标准和质量。过去,主要 QIP 中心还设立了课程开发小组,以提高该国技术教育的有效性。其活动包括课程开发和修订或编写专著、教科书、教师手册、教学辅助工具和其他资源材料、考试改革、组织机构间项目、研讨会、讲习班和小组讨论、开发教育技术、创建正式和非正式培训方法、残疾人技术教育等。各大 QIP 中心还组织了许多短期课程,以造福全国工程院校的教职员工。以下 QIP 网站将为您提供有关该计划以及申请硕士学位/博士学位的要求和程序的必要信息。课程:www.aicte-India.org、http://cce.iisc.ernet.in、www.qip.iitb.ac.in、http://cepqip.iitd.ac.in、www.iitg.ac.in/cet/qip.html、www.iitk.ac.in/qip、www.cep.iitkgp.ac.in/qip、www.iitm.ac.in/qip、www.iitr.ac.in/qip、www.iitbhu.ac.in/qip。各中心提供的学科和专业的详细信息列在网站上,也可在招生手册中找到,以便您做出适当的选择。QIP 不再支持 M.Tech 学位课程。提交申请的在线门户将于 2022 年 3 月 1 日(星期二)开放。在线提交申请的截止日期为 2022 年 3 月 31 日(星期四)。请注意,提交申请纸质副本的截止日期(只需提交一份原件)为 2022 年 4 月 11 日(星期一)。必须提交在线申请和纸质申请。纸质副本应发送至:QIP 首席协调员、外联副院长(CE&T/IoE)、IIT Kharagpur-721302、西孟加拉邦。
DNA分析在遗传疾病诊断、法医鉴定、生物技术和分子生物学等研究中有多种用途。在这项生物分子研究中,使用储存的不同年份的血液样本进行 DNA 分析。本研究旨在确定血液样本保存时间与DNA数量和质量之间的相关性,并确定保存血液样本中的DNA是否可以作为模板进行进一步分析,即通过测量DNA的浓度和纯度来查看数量,通过扩增AMEL基因来查看DNA的质量。从储存的血液样本中提取 DNA 的方法对于生产高质量的 DNA 非常重要。两种常见的方法是使用 chelex 和商业试剂盒。 Chelex 方法使用树脂结合金属离子并去除蛋白质,而商业试剂盒则使用硅胶柱来纯化 DNA。试剂盒中存储了 9 个血液样本,商业试剂盒中存储了 9 个血液样本。该方法包括提取,然后用分光光度计测量 DNA 的浓度和纯度,基因组电泳,用 PCR 进行 DNA 扩增,以及 PCR 电泳。对DNA提取结果进行定量和定性分析。使用 IBM SPSS for Windows 版本 25 应用程序执行定量数据分析。定量测试采用分光光度法进行。使用重复测量方差分析检验 (Anova Test) 来处理浓度值,而使用 Krukal Wallis 检验 (Krukal Wallis Test) 来测试纯度值。根据琼脂糖凝胶电泳结果进行定性检测。使用 Chelex 方法发现 2022 个样本中的 DNA 含量最高,平均浓度值为 341.69 ng/µL。 2023个商业试剂盒样本的DNA质量最好,平均纯度值为1.797。所有样本均成功扩增并显示出雄性和雌性。关键词:牙釉蛋白,储存血液,DNA,提取。
劣质药品(由于生产或供应链错误)的出现是为了降低成本,而伪造药品(由于欺诈)则因短缺而滋生,尤其是当买家脱离受监管的供应链时。3 COVID-19 大流行威胁着全球劣质和伪造医疗产品的激增,而不仅仅是与 COVID-19 直接相关的产品。许多对 COVID-19 治疗和预防至关重要的产品都面临风险,包括口罩、洗手液和诊断测试,并且有人声称这些产品可以预防和治疗。4 许多虚假信息通过非法网站和社交媒体传播,5 这些事件将会迅速增多。关于治疗 COVID-19 的药物有效性的缺乏证据的说法导致氯喹和羟氯喹普遍短缺,并导致致命的过量用药。6 惊慌失措的全球民众迫切需要购买可能预防和治疗 COVID-19 的产品。当氯喹用于治疗疟疾时,伪造版本很常见。7
Borowska M W,Sikora-Koperska A.与健康相关的生活质量(HRQOL)评估在青少年和年轻人(AYA)中的重要性(HRQOL)。Nowotwory J Oncol 2025; 75(印刷提前)。
