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连续的血糖监测技术：评论
＃摘要 - 对于传统的自卵葡萄糖监测，建议连续葡萄糖监测（CGM），因为连续的血糖监测在糖尿病管理中已经非常重要。糖尿病 /糖尿病是一种慢性疾病，在全球范围内已成为主要的健康问题。主要是，1型糖尿病和2型糖尿病需要连续的葡萄糖监测以进行疾病管理。最小侵入性方法是当今用于连续葡萄糖监测的主要技术。使用非侵入性方法进行连续的葡萄糖监测是如今的新兴领域，因为与现有的连续葡萄糖监测方法/系统相关的困难。本评论文章介绍了连续葡萄糖监测的重要性，现有的连续葡萄糖监测技术及其新方法，与之相关的困难和缺点以及连续葡萄糖监测的新兴技术。结论指出，需要使用可穿戴，廉价，无创的连续葡萄糖监测方法，该方法具有与糖尿病管理中使用的入侵程序相同的精度水平。关键字 - 连续葡萄糖监测，糖尿病，侵入性，微创，无创
战略连续体 | 学校和学院的四个阵营
● 寻找机会 ● 洞察先机 ● 早期采用者 ● 不要浪费危机 ● 外部关注 ● 以学生为中心 ● 高效、隐形团队 ● 发现使命和市场的 + ● 现金储备可能较低 ● 紧迫性高 ● 经常缺钱/地位
灾难恢复与业务连续性计划（DR＆BC计划）的审计审查
1用于评估内部控制结构的传奇：1。通常有效：过程的水平和质量令人满意。某些领域仍需要改进。2。不足：流程的级别和质量不足以检查所检查的过程或功能，需要在几个领域进行改进。3。重大弱点：所述过程和功能的内部控制水平和质量非常低。需要进行重大的内部控制改进。
新闻摘要中的持续学习-Jiliang（Eric）li
Web服务1，David Lopez-Paz和Marc'aurelio Ranzato（2017）。连续学习的梯度情节记忆。corr，ABS/1706.08840。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。 持续学习，并具有深刻的生成重播。 corr，ABS/1705.08690。 3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。 克服神经网络中的灾难性遗忘。 Corr，ABS/1612.00796。 4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。持续学习，并具有深刻的生成重播。corr，ABS/1705.08690。3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。克服神经网络中的灾难性遗忘。Corr，ABS/1612.00796。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。从持续学习的角度来看生成模型。corr，ABS/1812.09111。5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。24，否。363，pp。1-6，2023。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。
持续改进策略 - 韦斯特菲尔德高中
为各个层次的学生提供大学和职业机会。● 定期为学生提供大学和职业博览会/信息● 制定总体计划，最大限度地为学生提供探索兴趣的机会● 探索职业道路并利用 Naviance 帮助指导学生的职业和大学道路● 继续与武装部队代表合作，为我们的学生提供体验● 为学生扩大早期大学和双重入学机会
现代奴隶制2024_CONTINULIUL REVINGEMENT
在澳大利亚普华永道，我们致力于作为负责任的业务提供可持续的绩效。除了我们致力于到2030年实现净零温室气体（GHG）排放外，我们方法的一个关键组成部分是我们致力于尊重人权并努力识别和消除现代奴隶制风险和实践的承诺，我们知道现代奴隶制是严重而复杂的全球问题，并且在我们与广泛的企业范围内共同解决时，可以最好地解决全球问题。这就是为什么在普华永道澳大利亚的原因，我们的现代奴隶制反应不仅仅是依从性；这也是加强我们作为负责任业务的角色的机会。有关普华永道澳大利亚人权声明和我们的现代奴隶制声明的更多信息，请访问PWC澳大利亚外部网站。
Synergynet：弥合离散和连续表示之间的差距，以进行精确的医学图像分割
近年来，已经提出了连续的潜在空间（CLS）和DISCRETE潜在空间（DLS）深度学习模型，以改善医学图像分析。但是，这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节，但由于其强调低级特征，因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是，DLS模型提供了可解释性，鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是，DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性，我们采用了Synergynet，这是一种新型的瓶颈体系结构，旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中，并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明，SynergyNet的表现优于包括Transunet：Transunet：DICE评分提高2.16％的其他最新方法，而Hausdorff分别分别提高了11.13％。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时，我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71％的重新提高，脑肿瘤分割的增长率为8.58％。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
人工智能和继续教育计划
进一步说，终身学习的根源在于这样的信念：教育不局限于人生的某个特定时期或阶段，而是一个不断获取新知识和技能的过程。这一框架认识到，个人需要不断适应和学习，以满足劳动力不断变化的需求，并追求个人成长和发展。在人工智能和继续教育计划的背景下，终身学习的原则为理解将人工智能融入教育和技能提升计划的重要性提供了基础，以使个人在就业市场上保持竞争力。通过接受终身学习原则，个人可以培养学习和适应新技术和进步的能力，并在快速变化的就业市场中继续取得成功。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
