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NASA 太空应用挑战赛 - 第 23 届和第 24 届黑客马拉松......
第 16 小组开发了探索太空的游戏，并以引人入胜的形式提供教育内容。他们的项目包括“Galaxy Drive”，这是一款通过多层次探索让玩家了解不同星球状况的游戏。第 17 小组的“碎片宇宙 2.0 版”旨在创建一款专注于太空碎片收集的游戏。第 18 小组探索了 NASA 地球项目，以提高数据的可访问性和利用率。第 19 小组正在开发一种基于传感器的墙壁系统，用于河流中的阻塞点，使用他们的原型可以将静态墙壁的成本从 1500 万美元降低到 500 万美元。这项创新提供了一种显着的成本节约替代方案。第 20 小组开发了一辆配备传感器的探测车，通过向探测车发出警报和保护探测车来抵御火星沙尘暴。第 21 小组通过创建一个将二氧化碳和甲烷转化为可用产品（如 CNG 和尿素）的系统来解决全球变暖问题。第 22 小组的“虚拟太空探索”为太空爱好者提供了一个虚拟现实应用程序，用于探索和创建用于 VR 的图形。最后，第 23 队的“变暖星球酷点子”开发了一款网络应用程序来追踪不同城市的气温变化，而第 24 队则专注于将卫星图像转换为清晰、可用于地球观测的数据。
用户对人工智能驱动的移动健康诊断应用程序的看法
首批面向消费者的通过人工智能进行医疗自我诊断的应用程序最近才进入市场。例如，这些应用程序有望从照片中检测出恶意的皮肤变化或从智能手机麦克风捕捉到的咳嗽声中检测出呼吸系统疾病。虽然有大量关于移动健康应用程序的人机交互相关方面的研究，但关于用户对此类新型人工智能驱动的自我诊断应用程序的看法以及影响其接受和采用的因素的知识却很少。在一项在线调查中，我们调查了参与者的总体使用意愿（考虑了四种类型的捕获和处理的数据）并确定了信任因素和理想功能。我们发现超过一半的参与者会使用人工智能驱动的自我诊断应用程序，但主要融入了现行的全科医生护理中。基于
1Y0-312 Citrix虚拟应用程序和桌面7高级管理
1Y0-312考试的重点是对于那些在本地环境或Citrix Cloud中管理和支持Citrix Virtual Apps和Desktops 7最重要的主题，或者希望将其Citrix虚拟应用程序和桌面技能扩展到高级级别。那些管理和支持复杂环境的人可能会拥有各种职位，例如：•桌面虚拟化工程师•桌面虚拟化顾问•Citrix工程师•Citrix Partners•系统管理员
1Y0-312 Citrix虚拟应用程序和桌面7高级管理
1Y0-312考试的重点是对于那些在本地环境或Citrix Cloud中管理和支持Citrix Virtual Apps和Desktops 7最重要的主题，或者希望将其Citrix虚拟应用程序和桌面技能扩展到高级级别。那些管理和支持复杂环境的人可能会拥有各种职位，例如：•桌面虚拟化工程师•桌面虚拟化顾问•Citrix工程师•Citrix Partners•系统管理员
1Y0-312 Citrix Virtual Apps and Desktops 7 高级管理
1Y0-312 考试重点关注那些在本地环境或 Citrix Cloud 中管理和支持 Citrix Virtual Apps and Desktops 7 并希望将其 Citrix Virtual Apps and Desktops 技能扩展到高级水平的人员最重要的主题。管理和支持复杂环境的人员可能拥有各种职位，例如：• 桌面虚拟化工程师 • 桌面虚拟化顾问 • Citrix 工程师 • Citrix 合作伙伴 • 系统管理员
ZScaler私人访问VOIP和服务器到客户应用程序的访问
ZScaler（NASDAQ：ZS）加速数字转换，以使客户更加敏捷，高效，弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户，设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失，以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上，基于SASE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息，或在Twitter @zscaler上关注我们。
通过 Surmail 免费下载 Microsoft 365 应用 (Office)
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基于人工智能的数字心理健康应用程序：平衡需求和风险
心理健康和幸福感是公共卫生讨论中越来越重要的话题 [1]。COVID-19 大流行进一步揭示了现有心理健康服务中存在的关键差距，因为失业和相应的财务问题、长期身体疾病和死亡以及身体隔离等因素导致心理健康状况急剧上升 [2]。因此，人们对数字心理健康应用的可行性和可取性越来越感兴趣。虽然这些专用应用程序差异很大，从将用户与医疗保健专业人员联系起来的平台到诊断工具再到自我评估，但本文专门探讨了聊天机器人形式的数字心理健康应用的影响 [3]。聊天机器人可以基于文本或语音，可以基于规则（即基于语言学）或基于机器学习 (ML)。它们可以利用非常适合面向任务的交互的对话代理的强大功能，例如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 或 Google Assistant。但聊天机器人开发人员越来越多地利用对话式人工智能 (AI)，这是一套工具和技术，允许计算机
移动应用程序可减少烟草、酒精和非法药物的使用
背景：针对问题性物质使用的移动应用程序有可能绕过寻求治疗的常见障碍。在第一个针对问题性烟草、酒精和非法药物使用的应用程序发布十年后，它们的有效性、使用和可接受性仍然不清楚。目标：本研究旨在对评估问题性烟草、酒精和非法药物使用的移动应用程序干预措施的试验进行系统文献综述。方法：根据推荐指南进行审查。搜索相关数据库，如果移动应用程序研究是一项受控干预试验，并且报告酒精、烟草或非法药物消费作为结果，则纳入文章。结果：共有 20 项研究符合一系列物质的资格标准：酒精（n=11）、烟草（n=6）、酒精和烟草（n=1）、非法药物（n=1）以及非法药物和酒精（n=1）。样本包括普通社区、大学生和临床患者。分析的干预样本量从 22 到 14,228 不等，内容也相当多样化，从提供自我监测或心理教育的简单独立应用程序到具有交互功能和音频内容的多组件应用程序，或用作面对面治疗的辅助手段。干预持续时间从 1 周到 35 周不等，通知从每天无通知到多次通知不等。在 20 个应用程序干预中，共有 6 个报告称，与对照条件相比，药物使用在后期或随访中显著减少，效果大小从小到中等。此外，另外两个应用程序干预报告称，干预期间药物使用显著减少，但在治疗后没有减少，第三个应用程序干预报告称，两个应用程序干预组件之间存在显著的相互作用。结论：虽然大多数应用程序干预与减少有问题的药物使用有关，但不到三分之一的应用程序在治疗后明显优于对照条件。在报告干预效果的 6 个应用程序中，共有 5 个针对酒精（其中一个针对酒精和非法药物，另一个针对酒精和烟草），1 个针对烟草。此外，6 个应用程序中有 3 个提供反馈（例如个性化反馈），2 个具有高偏倚风险，1 个具有一定风险，3 个具有低风险。所有 6 个应用程序都包括 6 周或更长时间的干预措施。常见的研究局限性是样本量小；有偏倚风险；缺乏相关细节；在某些情况下，比较条件不平衡。需要进行适当有力的试验，以了解哪些应用程序干预措施最有效、所需的参与时长以及最有可能受益的亚群。总之，迄今为止针对问题物质使用的应用程序有效性的证据并不令人信服，尽管异质性比较