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婴儿幼儿蓝图（2面）
出生与三岁之间的时期对于儿童发育至关重要。在此期间，发生了80％的大脑发育，并确定了儿童生活中终身健康，福祉和成功的基础。尽管父母是孩子的第一个也是最重要的老师，但在这一关键年份，家庭通常需要早期护理和教育（ECE）提供者的额外支持。支持为婴儿和幼儿提供服务的家庭托儿所和中心护理的启动成本和设施发展费用。
隧道掌子面稳定性
• 在各种各样的岩土工程条件下（均质或混合面、破碎岩体、软土地基等），以及在所有钻孔方法（传统隧道掘进、开放式盾构、土压平衡或泥水盾构）都可能发生面不稳定， • 在地下，所涉及的体积可以从几立方分米（局部不稳定）到几百立方米（影响整个前缘甚至覆盖层）的整体不稳定， • 机制的形状取决于地面的性质：由岩石中预先存在的不连续性界定的块体、粉状地面中靠近面局部的机制（向地面逐渐演化）和粘性粘土地面中体积更大的机制， • 因部分或不当控制面稳定性而引起的不稳定性可能会在时间和空间上延迟影响到地面， • 面不稳定的后果变化很大，从“几乎可以忽略不计”到“非常严重”（延迟可达几个月）不等个月）或巨大的额外成本（高达数百万欧元），以及人员伤亡（因为地下工人面临风险）。
非线性等离子体元面
在过去的十年中已经进行了，以理解和利用等离子纳米颗粒的非线性响应。12,54,56,74尽管进步稳定，但许多挑战仍然提出一个问题，即非线性等离子材料是否可以与传统的非线性材料相媲美。在这里，我们回顾了非线性等离子体超材料的当前状态，并试图解决上述问题。特别是，我们将治疗集中在接近光学和近红外频率附近的质量跨空面上。单个颗粒和传播表面等离子体也被排除在范围之外，因为它们已经在参考文献中覆盖了。41。此外，在该主题上已经存在一些评论，其重点是物质方面，制造，量子效应和异国情调的非线性现象。12,42,49,54,56,71,74因此，在这里，我们排除了这些考虑因素，而是专注于讨论非线性光学，模拟方面和SHG发射元信息的原理。我们重点介绍了与以前的方法相关的问题，并讨论了如何通过使用晶格和粒子间影响来缓解这些问题，例如表面晶格共振（SLR）。51
Gabanintha气面项目
Gabanintha Vanadium项目是一项提议，旨在通过开放坑开采开发多个钒矿床（北部和中部），其生产和加工速率在23年内每年高达400万吨矿石（MTPA）。该提案位于西澳大利亚州中部地区的Meekatharra 40公里（公里）。该提案的支持者是澳大利亚技术金属有限公司。该提案包括开发矿坑和相关的基础设施，包括废岩地面（WRL），矿化废物库存，加工厂，我的运行，综合废物地图（结合尾矿存储设施），钙化存储区域，矿山脱水厂，脱水设施，工厂，车间，综合场，综合建筑和关联的基础设施和关联的建筑物。提出了两种采矿场景；方案1（分别挖掘北部和中央沉积物）和方案2（在扩展的坑中一起挖掘北部和中央沉积物）。
跨职位、跨公司、跨空间的远程工作
感谢 Yabra Muvdi 提供的出色研究协助，他创建并估算了分类算法，并感谢 Miaomiao Zhang 和 Kelsey Shipman 为数据分析提供支持。Hansen 非常感谢 ERC Consolidator Grant 864863 的资金支持，感谢伦敦政治经济学院 STICERD 博士研究基金和英联邦奖学金委员会的 Lambert 的资金支持，感谢 Smith Richardson 和 John Templeton 基金会的 Bloom 的资金支持，感谢 Templeton 基金会和芝加哥大学布斯商学院的 Davis 的资金支持，感谢哈佛商学院的 Sadun 的资金支持。本文附带的精选可视化和数据可在 www.WFHmap.com 上找到。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
口腔颌面外科人工智能
口腔颌面外科 (OMFS) 是医学的一个专门分支，专注于涉及口腔、颌骨、面部和相关结构的外科手术，它将从 AI 集成中获益匪浅。在 AI 快速发展的推动下，OMFS 领域正处于变革时代的边缘。AI 在提高诊断精度、优化手术计划、改善患者治疗效果和减少并发症方面具有巨大潜力。随着机器学习和深度学习等 AI 技术的发展，它们越来越多地应用于 OMFS，包括图像分析、预测建模和机器人辅助手术等领域。此外，AI 还用于诊断、头颅测量、术前计划、术中测量、结果评估和术后随访等任务。本文探讨了 AI 在 OMFS 中的当前前景，重点介绍了其在这个充满活力且快速发展的领域的应用、优势、局限性和未来前景。(3)
