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接受：07/07/2024 OnlineFirst：01/10/2024紧急远程教学对语言教师在传统中的数字工具集成的影响
本文报告了一项调查的结果，该调查研究了最近的紧急远程教学（ERT）期间主要语言教师的经历，特别关注这些经验对他们当前对数字工具在亲自教学实践中使用数字工具的影响。这项研究是基于2022年春季由匈牙利小学的706个语言老师完成的问卷。具有核心意义，一方面，感知到的障碍和负面经验如何影响教师在传统教室中使用数字媒体的意愿：提出的研究将积极的经验确定为决定性因素。尽管许多受访者报告说缺乏准备和切换在线语言教学的一定程度的关注，但大多数人认为他们的在线教学成功和发展的机会。在评估和比较结果时，对数字技能的服务前和服务培训提出了建议，因为准备和感知成功的感觉可能会导致语言教师愿意在传统教学中融合数字元素的意愿。
多摩斯数据集成的新兴趋势
摘要这项研究分析了多OMICS数据集成的最新趋势，挑战和未来方向。高吞吐量技术可以在多个OMICS级别上生成大量数据，包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学。但是，由于数据类型，维度和缺乏标准化分析协议的差异，整合这些异质数据集面临着重大挑战。我们讨论了各种整合方法，包括数据驱动，知识驱动和机器学习方法，重点是他们在疾病亚型分类，生物标志物发现和精密医学中的应用。此外，我们还分析了与单细胞多OMIC数据和提出的未来方向相关的计算和可视化挑战，以制定更强大，更容易解释的整合策略，以期为多OMICS数据集成的当前状态提供全面的概述，并在翻译生物医学研究和临床实践中证明其潜力。关键字多摩斯集成；高通量技术；机器学习；精密医学；单细胞分析
日益增长的必要性使得创建一个更加集成的内部...
2024 年美国总统大选结果势必对加拿大与美国的贸易关系构成新的挑战。共和党候选人唐纳德·特朗普执政期间对加拿大对美国的钢铁和铝出口征收关税。最近，特朗普在竞选中表示，他将继续支持保护主义政策。事实上，他威胁说，如果当选，将对制成品进口征收 10%（或更高的）的全面关税。1 原则上，对加拿大出口征收的任何此类全面新关税都将违反美国在《加拿大-美国-墨西哥自由贸易协定》下的承诺。然而，该协议的审查定于 2026 年 7 月进行。如果其中一方在审查时不同意延长协议的有效期，该协议将在额外 10 年后自动失效。2 鉴于特朗普在任总统期间威胁要放弃北美自由贸易协定，新特朗普政府拒绝延长现有协议的有效期当然是合理的。
集成的手动疗法：IASP Taskerce观点
摘要简介：手动疗法是指各种临床专业人员使用的一系列动手干预措施，例如整骨病，骨病医师，脊医，按摩治疗师，物理治疗师和物理治疗师，以治疗患有疼痛的患者。目标：介绍手动治疗在疼痛中的机制和临床有效性的现有证据。方法：此临床更新重点介绍2023年综合疼痛护理疼痛全年国际研究协会。当前的手动疗法模型和综合手动疗法的例子。结果：近年来提出了概念的演变，并在知识中差距为指导未来的研究突出显示。讨论了手动治疗的机制，包括特定和上下文效应。在手动治疗中对动物和人类研究的发现，包括炎症标记，纤维化和行为。有低至中等水平的证据表明，手动治疗的效果范围从小到大的疼痛和功能范围内的疼痛和功能，宫颈头痛，纤维肌痛，下背部疼痛，颈部疼痛，膝盖疼痛，膝盖疼痛和臀部疼痛。结论：手动疗法似乎对各种安全性问题有效。手动疗法有机会将新证据整合在其教育，临床和研究模型中。手动疗法也非常适合培养以人为中心的护理方法，要求临床医生将其一些权力放弃给人咨询。综合的手动疗法最近表现出了令人着迷的进化，这说明了它们的适应性和解决当代社会挑战的能力。
Ola Electric 推出与 NVIDIA Omniverse 集成的 Ola 数字孪生平台
● 借助 Ola Digital Twin，Ola Electric 将其 Futurefactory 的制造运营从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上 ● Ola Digital Twin 平台无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术 班加罗尔，2024 年 10 月 24 日：印度最大的纯电动汽车公司 Ola Electric 今天宣布推出突破性的 Ola Digital Twin 平台，以改变制造流程和产品开发生命周期。Ola Digital Twin 平台基于 NVIDIA Omniverse 开发，无缝集成了 Krutrim AI 和 NVIDIA 技术以及其他先进的模拟工具和物联网平台，以创建全面的数字孪生环境，从而加快 Ola Electric 制造设施的规划并优化设备布局、产品开发生命周期和基于计算机视觉的质量检测系统的构建。该平台还利用物理上精确的模拟和生成式 AI 执行从运动学模拟到生成用于训练自主移动机器人 (AMR) 和机械臂的合成图像数据等任务。通过整合 NVIDIA Omniverse（一个应用程序编程接口 (API)、软件开发工具包和服务平台，使开发人员能够利用通用场景描述 (OpenUSD) 实现物理 AI）以及 NVIDIA Isaac Sim（一个基于 Omniverse 构建的用于设计和测试机器人的参考模拟平台），Ola Electric 已将其 Futurefactory 的制造业务从设计到调试的上市时间缩短了 20% 以上。Ola Electric 还在 Futurefactory 的自动机器人焊接线上利用 Ola Digital Twin 来模拟焊接过程和质量检测系统。这可以在将更改实施到物理世界之前对其进行虚拟部署和测试。Ola 的开发人员使用 Ola Digital Twin 的生成 AI 功能和 NVIDIA Omniverse API 来生成合成资产，包括照明、环境场景、物体和缺陷，这有助于将感知 AI 模型训练时间从数月缩短到数周，同时考虑到现实世界中无法安全复制的场景。该平台还具有热模拟功能，可用于构建下一代 OLA Krutrim 数据中心和液冷基础设施。此外，Ola Consumer 还使用 NVIDIA Isaac Sim 训练其机器人拾取和放置应用程序，用于其自动化暗店中复杂的库存单元。这些机器人在虚拟模拟中接受训练，以便在动态、自动化的环境中自主处理复杂的操作。
物联网软件与第三方集成的框架
本文探讨了在智慧城市、医疗保健和汽车领域将物联网平台与第三方服务集成的复杂性，重点是确保安全的身份验证、授权和通信。在物联网第三方集成的背景下，我们分析了整个数据生命周期（从收集到删除）中数据隐私和安全的关键方面。本文讨论了关键挑战，例如这些集成引入的可扩展性问题和潜在的安全漏洞。通过研究案例研究和当前的最佳实践，我们提出了一个全面的安全物联网集成框架，以平衡功能和严格的安全要求。我们的研究结果强调了强大的 API（应用程序编程接口）安全性、加密协议和访问控制机制在创建弹性物联网生态系统中的重要性。本文为物联网安全知识体系的不断增长做出了贡献。它为寻求利用第三方集成同时保持其物联网平台完整性和机密性的组织提供了实用指南。
集成的ICT业务区域通信业务
2024年4月1日，NTT DOCOMO和NEC Corporation（“ NEC”）建立了合资企业Orex Sai，Inc。提供OREX套餐* 2，用于全面全球开放式服务的全球部署。OREX SAI将在每个市场中的Orex Partners* 3成员提供本地来源的产品和服务，并执行系统验证，以交付满足每个海外电信运营商需求的移动网络。利用NEC在50多个国家和地区的既定商业基础设施和全球网络，将加速开放业务的全球扩张。通过OREX SAI，DOCOMO和NEC计划加强与Orex Partners的合作，以促进真正的开放式商业化和实现真正的开放式运行，从而实现了来自不同供应商的设备和系统的互操作性。
与IVF成功预测的遗传算法集成的机器学习方法的比较研究
面对不育的发生率的增加，这十年在全球辅助生殖技术的应用中急剧上升[1，2]。体外受精（IVF）是艺术中最常见和广泛使用的程序，是在体外繁殖胚胎的过程，如果成功，则会导致妊娠。自1978年第一个IVF婴儿诞生以来[3]，已经努力改善IVF的成功。然而，成功率在约30％[4，5]的情况下保持了大约恒定的恒定，这加上严重的副作用[6，7]和经济负担[8，9]，使父母成为不育夫妇的漫长道路。IVF失败也会带来情绪困扰，例如焦虑和压力，这可能会影响生活质量，甚至导致婚姻失败[10，11]。这使得“我的IVF成功有多大的可能性？”成为寻求治疗的推论夫妇最重要的问题。通常，要回答这个问题，IVF临床医生需要考虑与男性和男性相关的所有人口和临床变量。具有各种变量及其复杂关系，提供了对成功机会的准确估计是具有挑战性的。因此，需要准确的模型来准确预测IVF成功[12，13]。机器学习（ML）作为人工智能的一个子集可以通过基于这些促成因素开发预测模型来预测临床结果。强大的预测模型可以使IVF临床医生更准确地估计IVF成功结果。至关重要的是要认识到，任何预测模型的鲁棒性主要取决于两个关键因素：机器学习算法的选择以及选择最有助于和信息的特征[14，15]。特征选择通过识别最重要的特征在增强模型性能中起着关键作用。但是，将正确的特征集与正确的ML算法相结合[16，17]仍然是一种挑战。虽然各种研究应用了机器学习技术来开发IVF预测模型，但许多研究依赖于特征选择的滤波器方法[18-22]，这些方法通常忽略了变量之间的复杂相互作用，并且无法捕获IVF数据中固有的复杂关系[23，24]。在这项研究中，我们介绍了遗传算法，作为一种可探索整个溶液空间的强大包装算法，动态识别有助于IVF成功预测的最佳子集。这种方法比传统的过滤方法更灵活，更有效，因为它解释了功能之间的复杂交互。我们从系统地比较了五个知名机器学习算法的性能 - 兰多森森林（RF），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），递归分区和回归树（RPART）和ADABOOST - 预测IVF的表现。通过应用基于GA的功能选择来增强此比较。通过将GA选择功能选择与上述机器学习技术相结合，我们试图为IVF成功开发一个可靠的预测模型，从而比依赖传统特征选择方法的现有模型提供了潜在的改进。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
lohum，re element＆American金属聚集在一起，建立了一个集成的锂离子电池材料处理设施，投资北部为3000万美元
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