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使用机器学习对陨石反射光谱进行分类。 S. Saha 1，T。H。Burbine 2,3和M. D. Dyar 2,3，1计算机科学系
模型结构：我们的方法利用火箭（随机卷积内核变换）算法[4]从陨石光谱中提取数值特征。虽然火箭在时间序列分类中的有效性被广泛认可，但其能力与本研究中光谱分类的挑战非常吻合。反射光谱虽然不是传统的时间序列，但在与时间序列数据具有相似性的波长跨波长中显示顺序模式。火箭的计算效率和对噪声的鲁棒性使其成为此任务的理想选择，在这种任务中，捕获微妙的光谱模式至关重要。它将大量随机初始化的卷积内核应用于光谱，每个卷积内核都有随机参数，例如长度，扩张，偏置和填充物。这种随机化使火箭列出了数据的局部和全局特征，这对于区分光谱模式至关重要。
为未来的医疗保健专业人员设计跨专业的在线学习经验
设计案例详细介绍了设计团队的协作工作（三位教职员工，一名教学设计师和一名教育资源专家），以为未来的医疗保健专业人员创建基于模拟的跨专业教育（IPE）经验。在导致全国/世界校园关闭的Covid-19大流行之前，这种基于模拟的学习经验总是以面对面的形式提供。因此，这种情况强调了在有限的时间内设计这种在线学习体验的挑战和机遇。此外，此案记录了理论或基于证据的实践在设计这种学习经验方面起着重要作用，以及设计团队在关键设计决策和动作方面的叙述。它还包括一个设计叙述，重点介绍了设计过程的描述，例如设计过程结果的关键设计判断，决策和具体示例。最后，设计案例突出了独特的设计功能：通过可访问性和可用性，真实性，专业间协作和反思的指令可伸缩性。该设计的指导是印第安纳州的教学（团队教育推进健康）核心课程的指导，该课程预先跨越专业的实践能力和团队合作，以准备未来的医疗保健专业人员。
利用人工智能时代的技术构建更健康的生活
Rubin Pillay 教授是全球公认的医学未来学家和思想领袖，站在利用技术和人工智能改变健康和医疗保健领域的前沿。他在医学和商业领域拥有丰富的职业生涯，担任这两个领域的教授，并担任 UAB 生物医学创新研究所的首席创新官和执行董事。Pillay 教授的工作重点是推动医疗保健创新的突破性进步，促进尖端技术的采用，并塑造全球健康的未来。他的洞察力和领导力继续激发整个行业的变革。
NAVAREA VIII - 警告于 2025 年 1 月 3 日起生效
孟加拉湾 - 孟加拉国附近 (.) 海图位于 31 BA 90 817 INT 756 (.) 孟加拉国海军预定于 2025 年 1 月 1 日至 31 日（周五和周六除外）从 0001 至 1600 UTC 在危险区域进行射击，该区域以 (A) 21-20.83N 090-34E、21-41N 091-14E、21-20.83N 091-28E、21-00N 090-47.83E (B) 20-07N 090-52E、20-22N 091-06E、20-00N 091-36E、19-44N 为界091-21E (C) 20-22N 091-06E, 20-46.5N 091-31E, 20-24N 091-59E, 20-00N 091-36E (D) 21-18N 089-31E, 21-18N 089-50E, 21-04N 089-54E, 21-04N 089-34E (E) 20-58N 089-34E, 20-58N 089- 54E, 20-34N 089-54E, 20-34N 089-34E (.) 建议远离该区域 2. 取消此消息 311700 UTC 1 月 25 日 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ DTG 301003Z/12 月 24 日从 NAVAREA VIII 协调器到 NAVAREA VIII -1108 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
卡纳塔克邦科学技术委员会
截至2025年1月3日，在197个机构中，3个机构尚未提交项目报告的利用证书和软件。请最早将Speed / Courier的Speed / Courier送往KSCST Office，并通过Google表格上传报告的软件。
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
将自闭症谱系障碍 (ASD) 学生纳入莱索托小学
摘要 莱索托 2018 年包容性教育政策旨在将所有有特殊需要的学习者纳入其中，教师在包容自闭症谱系障碍 (ASD) 方面发挥着至关重要的作用。本文重点探讨教师对莱索托主流小学包容自闭症学习者的看法。我们选择了十名正在攻读学士学位的执业教师，对他们教授自闭症学习者的经历进行半结构化访谈。我们采用现象学方法分析他们的回答。研究结果表明，莱索托教育系统对自闭症学习者的支持不足。教师们觉得自己没有准备好接纳这些学习者，也缺乏对他们需求的理解。研究结果表明，需要采取各种形式的支持措施来有效管理自闭症。因此，建议开展一项全国性研究，评估教师在支持自闭症学习者方面的需求，这将为莱索托 2018 年包容性教育政策 (LIEP) 在主流学校的成功实施提供参考。关键词 自闭症谱系障碍、包容性、学习者、教师、主流小学、莱索托 1. 引言 莱索托政府签署了多项协议，以促进残疾学习者融入主流学校，包括《世界人权宣言》（联合国，1948 年）和相关人权议程（Pantic & Florian，2015 年）。联合国强调特殊需要儿童充分参与公立学校系统的重要性（联合国，2019 年）。全球许多国家的教育政策都确认所有儿童都享有平等的教育待遇，无论其残疾、宗教或社会地位有何差异（Humphrey & Symes，2013 年）。为配合这些政策，莱索托教育和培训部于 2018 年发起并颁布了《莱索托包容性教育政策》。该政策确保包括自闭症谱系障碍儿童在内的不同儿童能够充分参与莱索托小学综合课程并入读当地学校。包容性的特点是适应学习者不同需求的过程，增强他们在教育环境和社区中的参与度，同时减轻对残疾学习者的排斥、偏见和歧视。其目标是为有特殊教育需要 (LSEN) 的学习者建立有利的环境，通过对内容、方法和策略进行必要的修改来促进学术和社会发展 (教育和培训部，2018 年)。 1.1. 定义自闭症谱系障碍 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种终身疾病，其特征是社交沟通困难和重复行为的存在 (美国精神病学协会，
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“ chatgpt对...
将Chatgpt的整合到教育系统中，引入了变革性的变化，既带来了重大的好处又带来了显着的挑战。这些摘要探讨了Chatgpt的影响，重点是教学和学习，从而在私人高等教育机构接受高等教育的学生之间提供教育不平等。ChatGpt旨在通过提供个性化的学习经验来大大丰富教育实践。其提供实时，自适应反馈的能力使学生可以按照自己的节奏与内容互动，以满足各种学习风格和需求。此外，ChatGPT有助于获取信息和教育资源。它是一名按需导师，帮助学生进行家庭作业，澄清复杂的概念，并在各种科目中提供实践问题。通过在教学和学习中提供高质量的支持，这种教育中的可及性提高。但是，将Chatgpt的整合到教育中也带来了挑战。数据隐私问题，存在偏见的风险以及对准确内容验证的需求。此外，对人工技术的依赖（AI）为学习提供了有关人类互动，沟通的潜在减少以及对发展批判性思维和解决问题技能的影响的问题。这项研究的结果表明，Chatgpt对教育教学和学习成果产生重大负面影响。但是，一项比较这项研究还至关重要地解决了在私立高等教育水平的学生中使用CHATGPT在协作，沟通，批判性思维和解决问题的技能中的挑战和影响。