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分析心脏病预测系统的作用
心脏病预测在现代医疗保健中起着至关重要的作用。许多研究都致力于使用大量数据集预测心脏病。物联网 (IoT) 环境通过各种传感器生成数据，根据特定参数预测疾病可能性。这些从传感器中提取的参数是我们提出的方法的基础。这项研究介绍了一种集成物联网和机器学习方法的心脏病预测系统，该系统是通过我们自己的实验和验证开发的。物联网环境利用身体传感器网络 (BSN) 收集实时数据，这些数据存储在云服务器上以供分析。使用富含传感器提取参数的合成数据集进行预测。本研究评估了多种机器学习和深度学习算法，强调了它们的有效性。实验结果表明，与传统的机器学习方法相比，深度学习分类技术具有优越性。
荟萃分析师在基本研究中需要什么？
Fernández-Castilla，B.，Said-Metwaly，S.，Kreitchmann，R。S.和Van den noortgate，W。（2024）。 荟萃分析师在基本研究中需要什么？ 指南和半清单，以促进累积知识。 行为研究方法，56，3315，3329。Fernández-Castilla，B.，Said-Metwaly，S.，Kreitchmann，R。S.和Van den noortgate，W。（2024）。荟萃分析师在基本研究中需要什么？指南和半清单，以促进累积知识。行为研究方法，56，3315，3329。
行为分析和零信任 - HAL
零信任体系结构（ZTA）是一个安全框架，它以“永不信任，始终验证”原则运行，确保没有用户或设备固有地信任，无论它们是在网络周围内还是外部。行为分析通过建立正常用户和设备行为的基准，在成功实施ZTA中起着至关重要的作用，这对于识别异常和潜在的安全威胁至关重要。通过不断监视和分析用户活动，组织可以检测到偏离已建立模式的可疑行为，从而增强其实时响应安全事件的能力。本文探讨了将行为分析与零信任方法整合不仅可以加强安全措施，还可以优化访问控制，减少数据泄露的风险并提高对网络威胁的整体组织弹性。
调解的分析目录...
主要的挑战之一是尤其是女孩朝着刺激（科学，技术，工程和数学）的方向，这代表了经济和社会既是经济的挑战。根据联合国教科文组织统计研究所，2018年，女性仅占Stim中所有毕业生的35％。 对于有更多最新数据的50个国家 /地区的子集，女性毕业生在Stim中的份额没有改变。 此外，从事这些职业的妇女的出版通常较少，薪水较低，而且在职业生涯中的进步不如男性同行。 现在，尽管技术变革正在加速，而不是投资于刺激领域的女孩的教育 - 不允许女孩和女性参加数字革命 - 不仅会导致一半人口的经济潜力的丧失，而且还将排除女孩和女性从世界上排除世界的数字学习解决方案，以及需要刺激性刺激的广泛范围。 40至1.6亿妇女在2030年必须改变自己的职业，通常朝着更合格的角色朝着需要数字技能根据联合国教科文组织统计研究所，2018年，女性仅占Stim中所有毕业生的35％。对于有更多最新数据的50个国家 /地区的子集，女性毕业生在Stim中的份额没有改变。此外，从事这些职业的妇女的出版通常较少，薪水较低，而且在职业生涯中的进步不如男性同行。现在，尽管技术变革正在加速，而不是投资于刺激领域的女孩的教育 - 不允许女孩和女性参加数字革命 - 不仅会导致一半人口的经济潜力的丧失，而且还将排除女孩和女性从世界上排除世界的数字学习解决方案，以及需要刺激性刺激的广泛范围。40至1.6亿妇女在2030年必须改变自己的职业，通常朝着更合格的角色朝着需要数字技能
内容和文献计量分析（2007-2024）
在过去的十年中，对人工智能（AI）的会计专业和教育的研究显着增加，但是AI带来的机遇和挑战仍在辩论中。本研究旨在通过综合现有研究来全面概述文献。使用文献计量技术和内容分析，本研究对相关文献进行了全面的综述。利用了2007年至2024年的科学数据库的书目数据，并分析了48项学术研究。vosviewer用于引用和网络分析，而Excel用于内容分析。该研究通过书目分析确定了有影响力的作者，期刊，国家，趋势文章和重要的网络合作。该研究最值得注意的发现之一是对学术研究中的四个主要会计师事务所的大量参考。内容分析表明，深度和特定研究的稀缺性。可以得出结论，与AI有关的研究和学术应用仍处于新兴阶段，强调了对未来研究中涉及监管机构，学术界，公司和从业人员的全面研究的需求。此外，该研究发现了证据表明，学术界采用AI应用和教育方面的步伐缓慢。
虚拟会议中基于深度学习的积极时间分析
1。参与分析的重要性虚拟会议占主导地位，例如工作，教育和医疗保健，为有意义的参与跟踪提供了必不可少的工具。常规指标（例如会议持续时间和出勤率）不足以提供对用户行为或认知负荷的深入见解。他们缺乏分析个人贡献，注意力和参与水平的粒度。可行的参与数据中的这种缺陷可以直接影响会议中讨论的项目的进度和成果。通过解决这些差距，参与分析在培养交互式和生产性虚拟环境中起着关键作用。2。计算机视觉和深度学习方面的技术景观进步已迎来了一个复杂的参与者参与监测系统的时代。OpenCV（例如OpenCV）通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。 深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。 此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。 这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。 3。 尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。3。尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。一个主要问题是多模式数据的同步，这需要视频，音频和文本输入的无缝集成。此外，参与者环境中的可变性（例如照明，摄像机分辨率和背景噪声的差异）会影响数据质量。另一个关键挑战在于敏感数据的道德管理。确保参与者同意是负责任地部署参与监控系统的基础。解决这些挑战对于此类技术的广泛采用和功效至关重要。
刘公共教育部门法案分析...
第三部分：法案概述 摘要：第 35 号众议院法案 (HB35) 将修订《石油和天然气法》以及《空气质量控制法》，以保护公众免受“儿童健康保护区”内石油和天然气作业污染的影响，“儿童健康保护区”定义为“距离学校地产线 5,280 英尺的区域”。该法案规定暂停未达到空气质量标准或未提交所需报告和计划的油井或生产设施（包括任何靠近学校的油井或生产设施）。拥有井口或生产设施的运营商必须制定年度报告，如果位于儿童健康保护区内，还必须制定泄漏检测响应计划。该法案没有规定生效日期。除非指定更晚的日期，法律将在颁布它们的立法机关休会后 90 天生效。如果颁布，该法案将于 2025 年 6 月 20 日生效。财政影响 HB32 不包含拨款。对于因不遵守该法案规定而必须暂停运营的石油和天然气设施运营商，可能会产生重大但不确定的财政影响。该法案规定，法院、能源、矿产和自然资源部石油保护处 (OCD) 或石油保护委员会 (OCC) 将对不遵守该法案规定的运营商评估民事处罚。对于每次违规，这些罚款最高可达每天 3 万美元。OCC 或 OCD 评估的此类罚款不得超过 20 万美元，但此限制不适用于法院评估的罚款。重大问题 该法案将“学校”定义为“小学、中学、初中、初中或高中，或上述学校的任何组合，包括公立学校、州立或地方特许学校或学生亲自就读的私立学校，包括日托中心，以及与学校相关的公园、游乐场或体育或娱乐设施。” 运营商的年度报告将包括运营商油井或生产设施附近任何儿童健康保护区内的学校地图和清单。 孩子们大部分时间都在学校度过，学校附近油气井的空气污染物可能会给新墨西哥州带来严重的公共卫生问题。 儿童面临更高的空气污染物暴露风险，因为他们的呼吸道很小且仍在发育，他们比成年人呼吸更快，吸入的空气更多，而且他们身体对感染的天然防御能力仍在发展。 2021 年的一项研究调查了上游石油和天然气生产对环境空气污染物的影响，距离水井两到四公里范围内污染物浓度明显较高。作者认为污染物