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南非通用健康覆盖范围的旅程
RAP的卫生系统中概述了一个农村省的定义，加强了COVID-19的报告，该报告使用人口规模和密度，农业家庭的百分比，农村节点的数量以及存在传统权威来定义农村地区。5农村地区的定义基于市政基础设施投资框架（MIIF）。6为了这些事实说明，如果根据MIIF的规定，该地区被归类为农村地区，其农村城市比城市的城市和/或居住在属于农村地区的市政当局的人口中的人口更高（B3和B4）。6,7 UGU地区以这种方式使用MIIF时，是乡村/城市的边界，因此根据UGU地区网站的其他信息被归类为农村。8
非洲司法独立基金（AJIF）呼吁......
● 评估非洲司法独立的现状，特别关注最初的优先国家：安哥拉、刚果民主共和国、埃塞俄比亚、肯尼亚、马里、尼日利亚、塞内加尔、南非、乌干达和津巴布韦。 ● 评估区域和大陆促进和保护司法独立的规范、标准和法律框架的现状，包括其实施和有效性。 ● 确定影响目标国家司法决策过程的内部和外部因素，并分析其对司法独立的影响。 ● 确定和描述关键参与者——政策制定者、公民团体等——以及旨在推进这些国家和整个非洲大陆司法独立的现有/正在进行的干预措施。 ● 分析各个参与者的成就和有效性以及他们实施的干预措施的影响，并举例说明成功案例和不太成功的例子。 ● 确定这些参与者面临的主要挑战以及他们实施的干预措施。 ● 确定公民行动的机会，以保护国家、区域和大陆层面的司法独立。
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
人类生殖系基因组编辑形式之间的个人影响/身份影响区别在实践伦理中毫无用处
直接对人类胚胎进行基因改造是否会影响未来人的福祉？斯帕罗回答这个问题的方法违背了生物伦理学的一个核心目标：产生能够在研究、临床环境或公共政策中产生实际影响的观点。斯帕罗没有参与提供以经验为基础的人类身份描述的研究，而是不加批判地采用了帕菲特众所周知的两种基因干预类型的区分：“影响个人”和“影响身份”。这种区别对斯帕罗 (2022) 来说至关重要。鉴于对未来人的预期福利的合理关注，它允许他决定干预者是否对结果负有道德责任。影响个人的干预就是这种情况，因为只有在这种情况下，未来的人才会从干预中受益或遭受伤害。相比之下，目前通过 CRISPR 实现的体细胞或生殖细胞编辑通常涉及某种形式的选择——通过体外受精、体外胚胎核移植或植入前遗传学诊断——在植入妊娠母亲子宫之前选择“最佳孩子”。选择会影响身份，因为它会改变受孕时间，从而
用于靶向癌细胞的药物偶联物的 Affibody 分子的选择和表征
摘要................................................................................................................................................................ 2
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
人工智能在非洲教育系统中的作用...
9 Vollan Okoth Ochieng 和 Moses Waithanji Ngware，《COVID-19 疫情期间教育技术的采用：肯尼亚边缘化和弱势学习者群体的经历》（2023 年）32 国际教育改革杂志 464 于 2024 年 1 月 2 日访问。
最终：PR-非洲城市领导人在内罗毕联合驾驶绿色和有弹性的城市未来
- 消除公私合作伙伴关系的障碍，以加速气候行动项目，市长的信件旨在解锁绿色基础设施和可持续城市增长的急需资金。Urbanshift Africa论坛还将发布有关全球南部城市可持续财务行动和倡导的新路线图，该图案概述了市长及其团队可以开始行动并提倡气候行动的实际步骤。来自C40，Urbanshift和全球气候和能源市长盟约（GCOM）的新资源将帮助市长为清洁能源和公共交通等重要项目提供负担得起的融资。路线图（链接将于2月17日星期一1700次上线）还建议为城市提供更多的财务独立性，创建国家平台以协调努力，并将项目分组在一起，以吸引更多的投资。Freetown市长，C40城市的联合主席 Yvonne Aki-Sawyerr说：“非洲城市已经处于气候行动和创新的先锋范围内。 我们的青年人口已经在拥护气候行动并投资自己的未来。 “大约有70％的非洲人口35岁，年轻人正在利用技术，创造力和企业家精神来推动向可持续性转变。 现在是时候让国际金融界投资他们的能源和思想了。 “非洲的年轻人口意味着有足够的机会改变许多城市和许多居民的现实。Yvonne Aki-Sawyerr说：“非洲城市已经处于气候行动和创新的先锋范围内。我们的青年人口已经在拥护气候行动并投资自己的未来。“大约有70％的非洲人口35岁，年轻人正在利用技术，创造力和企业家精神来推动向可持续性转变。现在是时候让国际金融界投资他们的能源和思想了。“非洲的年轻人口意味着有足够的机会改变许多城市和许多居民的现实。“我们知道下一代已经准备好领导更绿色，更公平的未来的指控，现在，城市领导者有责任获得他们为我们所有人创造更绿色，更公平的未来所需的资源。”内罗毕州长萨卡贾·约翰逊（Sakaja Johnson）说：“我感到非常兴奋，C40决定主持绿色和韧性的Urbanshift非洲论坛，该论坛将带来非洲大陆上一些最大和领先的城市的代表到内罗毕。我们将继续利用技术和企业家精神来开发清洁能源解决方案，这些解决方案必须伴随着所有人的绿色，更公平的经济模式。“投资非洲的气候解决方案：预计最初投资的$ 1的预计回报为4美元，这是全球投资者的独特机会
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
摘要书，第13个非洲作物科学学会...
Eduardo Mondlane大学（UEM）与莫桑比克农业研究所（IIAM）合作，高等理工学院加沙和曼尼卡的理工学院以及几家农业机构，主持人，主持人，从2024年9月16日至19日，在非洲造物科学会议上，``13 the Inter Intriunt of Andriva）''转换，韧性和包容性”。这是一项国际和跨学科的活动，将来自国家，非洲和国际农业部门的研究人员，学生，农民，企业家，发展代理和政策制定者汇集在一起，以分享，辩论，反思，反思和对话。