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人类科学研究 - 教育
摘要：人工智能涵盖了一系列技能，包括模式和IMA GE识别，理解书面和口头语言，感知关系以及遵循专家设计的决策Algori THM的能力。此外，人工智能可以整合新的体验以改善自身，解决问题和每个成立任务。在医学教育中，纳入数字技能是为了培训更有能力并为当代临床实践挑战做好准备的专业人士，这是Sential。数字技术在医学中的日益融合，例如Elec Tronic Health Record Systems，诊断性人工智力和远程医疗，都要求未来的医生在使用这些工具时熟悉并掌握。数字com petencies使专业人员能够在线访问和批判性地评估健康信息，在多学科团队中有效合作，并使用技术资源来证明远距离的诊断，治疗和莫尼托环。因此，将数字能力纳入医学课程不仅为当前的临床实践做准备，还使他们能够适应不断发展的医疗环境。这项研究的目的是向医学院教师更新使用数字技术的教学活动的情况。在参加课程之前，教师对在教育环境中使用人工智能的使用有多样的看法，从怀疑主义到承认其变革性的潜力。关键字：人工智能。在研讨会结束后，教师在形成和热情的观点中表达了更多的表达，认为这些工具和技术是改善教学实践的宝贵资源。医学教育。学习。教育技术。
请求有关可重新配置技术和系统特刊的论文交易，用于可重新配置的设备和系统的开源工具
•美国西北大学SEDA OGRENCI•美国AMD的Stephen Neuendorffer•NHAN TRAN，美国费米拉布，美国•弗雷德里克·克乔尔斯塔德（Fredrik Kjolstad），美国斯坦福大学，美国•英国剑桥，德比亚斯·格罗瑟（Tobias Grosser）开源软件的流行率，以及对开源硬件的兴趣越来越多，可重新配置的技术在很大程度上是由专有的，封闭的工具提供的，这些工具与专有硬件架构紧密相关。鉴于这些工具和体系结构的复杂性，缺乏开放源解决方案历史上为该地区的教育，研究和创新带来了重大障碍。但是，最近，新的开源工具和方法涵盖了高水平合成和物理设计流的整个范围。在新型加速器体系结构支持机器学习的最新爆炸中，似乎正在重复类似的模式。尽管CPU和GPU体系结构的汇编通过大量开源项目（例如GCC和Clang/LLVM）支持了对新型Accelerator Architectures的支持，但尚未上游。本期特刊的目的是强调与可重构设备有关的开源软件和硬件技术的最新研究和开发，例如FPGA和CGRA，以及其他新型的加速器架构。它将包含涵盖广泛主题的文章，包括用于设计，优化，调试和机器学习的开源工具，针对从单个设备到分布式系统以及开源硬件和系统设计的广泛设计范围。本期特刊将成为嵌入式系统，计算机架构，设计自动化，特定领域的加速度和其他相关领域领域的研究人员，工程师和从业人员的宝贵资源，而感兴趣的主题包括但不限于以下开源解决方案：
Swasa Kasa Chintamani Rasa的治疗潜力
引言Shwasa和Kasa是最普遍的呼吸系统疾病之一，在古典印度草药文本中广泛描述。这些条件主要源于通常与AMA相关的Kapha和Vata Doshas [1]导致pranavaha srotas的阻塞。这些疾病的潜在发病机理（Samprapti）强调了Dosha-Dushya相互作用的作用，这些相互作用导致呼吸系统内部的功能和结构破坏。在阿育吠陀中，理解和破坏Samprapti对于有效的疾病管理至关重要。 该原理称为samprapti vighatana，涉及通过靶向干预措施打破发病机理的链，包括治疗和药物，使加重的dosha恢复平衡，消除AMA和清晰的阻塞通道。 shwasa kasa chintamani rasa是一种古典的rasaushadhi配方，以其在管理呼吸状况方面的功效而闻名。 [2]由有效的矿物成分（例如Shuddha Parada，Swarna Bhasma，Abhraka Bhasma和Gandhaka）组成，该配方具有定义Kapha和的特性在阿育吠陀中，理解和破坏Samprapti对于有效的疾病管理至关重要。该原理称为samprapti vighatana，涉及通过靶向干预措施打破发病机理的链，包括治疗和药物，使加重的dosha恢复平衡，消除AMA和清晰的阻塞通道。shwasa kasa chintamani rasa是一种古典的rasaushadhi配方，以其在管理呼吸状况方面的功效而闻名。[2]由有效的矿物成分（例如Shuddha Parada，Swarna Bhasma，Abhraka Bhasma和Gandhaka）组成，该配方具有定义Kapha和
工作纸·没有。 2025-15降低了成本：全球电动汽车电池行业的DOA和政府政策
* Barwick：UW-Madison，NBER和CEPR，pbarwick@wisc.edu;权：芝加哥大学，hskwon@uchicago.edu；李：康奈尔大学，NBER和RFF，sl2448@cornell.edu； Zahur：皇后大学，nahim.zahur@queensu.ca。我们感谢在奥尔巴尼，亚利桑那州，布法罗，芝加哥，康奈尔州，达特·嘴，密苏里州，麻省理工学院，俄亥俄州，俄亥俄州，北京，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，普林斯顿，皇后皇后，皇后po，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- Hunt All- cott, Abhi Ananth, Steve Berry, Chris Conlon, Ying Fan, Ken Gillingham, Penny Goldberg, Larry Goulder, Gautam Gowrisankaran, Phil Haile, Keith Head, Ken Hendricks, Kate Ho, JF Houde, Mark Jacobsen, Matt Kahn, Adam Ka- por, Jakub Kastl, Michael Keane, Chris Knittel, Ashley Langer, Jing Li, James MacKinnon, Thierry Mayer, Eugenio Miravete, Salvador Navarro, Aviv Nevo, Matthew Osborne, Jacquelyn Pless, Dave Rapson, Jon Scott, Alex Shcherba- chov, Jim Stock, Rich Sweeney, Chris Timmins, Bob Town, Min Wang, Matthijs Wildenbeest, Catherine Wolfram和Daniel Xu有用的评论。Yangsai Chen，Yulian Chen，Jack Collison，Chenyan Gong，Jason Huang，Binglin Wang，Feiyu Wang，Yucheng Wang，Yuerong Wang，Haohan Wenyan和Xin Zheng提供了出色的研究Ascancesance。Barwick和Li致谢国家科学基金会的资金支持（奖项2417173）; Zahur承认社会科学与人文研究委员会的资助支持；权感谢芝加哥大学能源政策研究所 - 中国的资金支持。
APE 2025 展前指南-第二版-0123
亚洲光电博览会 (APE) 位于新加坡国际贸易中心，是东南亚首屈一指的光电展览会，为探索和释放亚洲市场的巨大潜力提供了无与伦比的机会。该活动重点介绍了整个光子学价值链中的最新尖端技术和新兴应用，包括光通信、光学、半导体、量子、激光、传感、显示器和红外。APE 为行业专业人士提供了一个全面的平台，让他们可以发现新技术和新产品，同时深入了解市场趋势。
生成的AI自主剂如何塑造电流
1 doc。。JosefDaněk，博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，danek@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-9744-5107 2文档。 。 JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。 它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。 将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。 在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。 通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。 关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89JosefDaněk，博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，danek@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-9744-5107 2文档。。JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。 它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。 将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。 在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。 通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。 关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89
安全数据表 MAPEWRAP 21 comp.A 第 1 部分
如果适用，第 2 节中提到了与可能的工人培训有关的具体规定。任何与工作场所安全相关的培训在任何情况下都必须参考风险评估，该评估必须由公司安全官员进行，同时考虑到产品使用的具体操作和环境条件。
