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女童 STEM 徽章
我们的数字世界让我们能够轻松地保持联系并分享友谊、回忆和想法。但我们都听过一些令人尴尬的故事，人们希望自己永远不要点击“发送”按钮。一旦你把它放到网上，它就永远不会消失。但你也可以利用这一点来为自己谋利。这个徽章就是关于如何在网络世界中做出积极的选择。
帕金森氏病可以通过噩梦检测到
该研究的主要作者现在正计划进一步走进一步，并通过使用脑电图来确定患有帕金森氏症患者的噩梦背后的生物学原因。以这种方式，也许有一天，科学家不仅能够治疗帕金森氏症，而且还可以在此类患者中做错梦。
人工智能可以预测好鸡蛋和坏鸡蛋吗？
背景：Future Fertility 的 Violet 是一种人工智能图像分析卵子评估工具，适用于寻求选择性卵母细胞保存的患者。该技术用于识别成熟卵子的相对活力，从而为每位患者量身定制个性化治疗计划。该软件检测卵母细胞中的模式，以便更好地了解卵子质量。对于已知存在与卵子质量相关的问题的老年患者，它可能特别有影响，特别是考虑到他们可能没有太多机会进行多个周期。虽然我们目前有评估精子质量和胚胎质量的方法，但确定成功卵母细胞的指导方针非常有限。Violet 是目前唯一用于预测卵子质量的客观评估工具。目前的研究表明，Violet 比训练有素的胚胎学家高出 20% 以上，可重复性为 100%。需要更多数据来评估 Violet 的可行性，以便更好地评估其在改善 IVF 结果方面提供的价值。
引用Nahon，D.M.，Moerkens，R.，Aydogmus，H.，Lendemeijer，B.，Martínez-Silgado，A.标准化设计
通过我们与Bader和Moshagen（2022）的交流所证明的，模型拟合的程度可以并且应该用于模型选择的目的是一个有争议的话题。在这里，我们提出了三个核心要点。首先，我们讨论了对拟合统计的能力确定“最佳模型”的共同误解，认为模型拟合指数的机械应用会导致定量心理病理学领域的错误推断。我们通过文献中的例子说明了这种实践的后果。第二，我们重点介绍了拟合倾向的简约概念，这不是由常用的拟合统计来解释的。最后，我们提出了克服解释性偏见并提高研究结果的普遍性并强调精心平衡实质性和统计标准在模型选择方案中的重要性的特定策略。
引用方式：Badjie, B., Ülker, ED (2022)。基于深度迁移学习的架构，利用 MR 图像进行脑肿瘤分类。信息
由于数据可用性呈指数级增长及其在诊断各种疾病方面的出色表现，深度学习 (DL) 在医疗保健领域越来越受欢迎。本文旨在设计一种新的可能的脑肿瘤诊断模型，以提高放射学的准确性和可靠性。在本文中，一种先进的深度学习算法用于检测和分类磁共振 (MR) 图像中的脑肿瘤。在放射学中诊断脑肿瘤是一个重要的问题，但它是放射科医生必须经历的一个困难且耗时的过程。他们评估的可靠性完全依赖于他们的知识和个人判断，而这些在大多数情况下是不准确的。作为对准确诊断脑肿瘤日益增长的担忧的一种可能的补救措施，在这项工作中，一种深度学习方法被用于对脑肿瘤 MR 图像进行分类，具有非常高的性能准确性。该研究利用一种称为 AlexNet 卷积神经网络 (CNN) 的迁移学习模型来执行此操作。我们的方法有助于提高医疗保健领域的稳健性、效率和准确性，能够实现整个诊断过程的自动化，总体准确率达到 99.62%。此外，我们的模型能够检测和分类不同阶段和程度的肿瘤。
獾疫苗接种
1. Lesellier 等人（2011 年）肌肉注射不同剂量的 BCG 后欧亚獾（Meles meles）免受结核病侵害。疫苗 2. Chambers 等人（2011 年）卡介苗接种可减轻獾结核病的严重程度和进展。伦敦皇家学会学报 B 3. Carter 等人（2012 年）BCG 疫苗接种可降低接种疫苗的獾和未接种疫苗的獾幼崽感染结核病的风险。PloS one 4. Lesellier 等人（2006 年）卡介苗 (BCG) 疫苗在欧洲獾（Meles meles）中的安全性和免疫原性。兽医免疫学和免疫病理学 5. Woodroffe 等人(2017) 接种卡介苗的獾 Meles meles 的游走行为。应用生态学杂志。6. Smith 等人 (2012) 比较獾 (Meles meles) 管理策略以降低牛结核病发病率。PLoS ONE 7. Martin 等人 (2020) 从有针对性的扑杀转向对獾 (Meles meles) 进行 BCG 疫苗接种是否会导致爱尔兰共和国牛群结核病发病率不可接受的增加？爱尔兰共和国的一项实用非劣效性野生动物干预研究 (2011-2017)。预防兽医学
该项目由国家研究与发展中心 (NCBiR) 共同资助。该项目由国家研究与发展中心支持。
开发了两种检测板变体： - 对于 XY 坐标检测 - 两层平行带状线允许检测检测到的辐射的形状。这种方法允许制造大型检测板。整个过程可以仅使用丝网印刷方法进行，这是一种非常便宜的解决方案。或者，多层 LTCC 方法可以提高分辨率。 - 对于偏振测量 - 一个小的检测区域由大约 300 μm 宽的电极组成，每个电极都与读出系统有单独的连接，从而增强了功能。它需要 LTCC 中可以获得的高互连密度，超出了 PCB 的能力。
上校（可晋升） JASON BRAD NICHOLSON 美国陆军安全援助司令部司令 Jason Brad Nicholson 上校（可晋升）是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；开发和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建设合作伙伴能力；支持 COCOM 参与战略；并加强美国全球伙伴关系。作为司令官，他负责监督与 140 多个国家/地区、总价值超过 2050 亿美元的 FMS 案例。Nicholson 上校之前曾担任德国威斯巴登美国陆军欧洲和非洲副 G5。尼科尔森上校曾担任过多个外国地区官员，包括美国陆军欧洲和非洲 G5 国际行动部主任；尼日利亚阿布贾陆军武官高级国防官员和国防武官；美国陆军非洲司令部东非司司长：乌干达卡马拉安全合作首席办公室、坦桑尼亚达累斯萨外国地区官员；陆军部政治军事战略家、华盛顿特区 G3/5/7 副参谋长；华盛顿特区联合参谋部 J5 政治军事规划师。尼科尔森上校能说法语和德语，在尼日利亚、乌干达和坦桑尼亚拥有丰富的经验。早期担任连级军官期间，他曾在第 82 空降师、第 1 装甲师和第五军担任多个野战炮兵职位
上校（可晋升） JASON BRAD NICHOLSON 美国陆军安全援助司令部司令 Jason Brad Nicholson 上校（可晋升）是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；制定和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建立合作伙伴能力；支持 COCOM 参与战略；并加强美国全球伙伴关系。作为指挥官，他负责监督与 140 多个国家/地区、总价值超过 2050 亿美元的 FMS 案例。Nicholson 上校曾担任德国威斯巴登的美国陆军欧洲和非洲副 G5。Nicholson 上校担任过各种外国地区官员，包括美国陆军欧洲和非洲 G5 国际行动部负责人；高级国防官员和国防武官、陆军武官、尼日利亚阿布贾；美国陆军非洲司令部东非司司长：安全合作首席办公室、乌干达卡马拉、外国地区官员、坦桑尼亚达累斯萨；陆军部政治军事战略家、副参谋长、G3/5/7、华盛顿特区；政治军事规划师、联合参谋部 J5、华盛顿特区。尼科尔森上校会说法语和德语，在尼日利亚、乌干达和坦桑尼亚拥有丰富的经验。早期担任连级军官期间，曾担任第 82 空降师、第 1 装甲师和第 V 军的多个野战炮兵职位，包括第 27 野战炮兵团第 1 营的指挥官。1998 年，他通过北卡罗来纳州立大学陆军预备役军官训练团被任命为野战炮兵军官，在那里他学习了历史和英语。他拥有乔治城大学公共政策硕士学位，目前是犹他大学政治学博士候选人 (ABD)。他的军事教育包括高级军事研究学院高级战略规划和政策计划的高级服务学院奖学金、美国陆军指挥和参谋学院的中级教育、联合和联合作战学校、联合军事武官学校、国防语言学院和国防安全援助管理研究所。他获得的奖项和勋章包括国防优秀服务奖章、铜星勋章、阿富汗战役奖章、全球反恐战争远征奖章、陆军参谋部和联合参谋部身份徽章以及高级跳伞员徽章。
Badalona 语料库 - 音频、视频和神经生理对话数据集
摘要 本文介绍了第一个用所有模态和神经生理信号记录的自然会话语料库。五对二元组（10 名参与者，西班牙语母语人士）被记录了三次，分为三个会话（每个会话约 30 分钟），间隔 4 天。在每个会话期间，都会捕获音频和视频以及神经信号（使用 Emotiv-EPOC 的 EEG）和电生理信号（使用 Empatica-E4）。该资源在多个方面都是原创的。从技术上讲，它是第一个在自然对话情况下收集所有这些类型数据的资源。此外，在不同时期记录相同的二元组为新的纵向研究打开了大门，例如对话者阵营随时间的演变。本文在文献中定位了这种新型资源，介绍了实验设置并描述了丰富语料库的不同注释。