GDM的全球患病率在5.8%至11.7%之间。6流行率的广泛差异可能是由GDM诊断标准的差异来解释的。6尽管90%的GDM病例将在分娩后正常化,但有些案件将持续存在,而妇女将发展糖尿病前期或DM。据报道,分娩后五年后约有50%的GDM患者被诊断为2型DM。7在斯里兰卡(Sri Lanka),一项纵向研究发现,与没有GDM相比,GDM女性在10年持续时间内患糖尿病的几率是10.6倍。8然而,生活方式干预措施有机会减慢这些女性中2型糖尿病的进展。9重要的是向具有GDM的女性提供准确,及时的信息,以了解其未来患糖尿病的风险。他们还应该接受根据需求量身定制的干预措施。确保有关积极生活方式修正案的行为的持续改变,应考虑几个要素,包括风险感知,信念和心理社会障碍。10除其他外,风险感知被确定为各种理论健康模型中健康行为的重要决定因素。11对患有未来糖尿病的高风险感知的女性更有动力进行筛查和生活方式改变。12关于发育糖尿病(RPS-DD)问卷的风险感知调查评估了一个人感知的患有这种疾病的风险的各个方面。13此工具由乐观偏见,个人控制,糖尿病风险因素知识,福利和障碍以及风险感知组成。最初用于预防糖尿病计划密歇根州糖尿病研究中心,14它在GDM母亲之间进行了随后的验证过程。13使用Cronbach的α的内部一致性非常出色(0.65至0.72)。RPS-DD问卷开发过程是彻底且多阶段的。但是,可以组织其他研究以评估验证性因素分析和评估其外部有效性。此外,马来语中没有发表的工具来衡量该人群中糖尿病的风险感知。这项研究旨在适应,翻译和
John Opatz:检查METPLUS验证系统中R2O实施的成功Johnna Infanti:通过评估统一预测系统(UFS)和北美多模型集合(NMME)的降水技能(通过模型评估工具(Metplus)Gwen Chen Chen Chen Chen recia:实时海洋范围:环境建模中心Jason Levit的全球验证:EMC验证系统:统一预测系统(UFS)模型的实时验证
作者:M Gross · 2021 年 · 被引用 14 次 — 活动系统节点分析揭示了网络安全意识随时间的转变发展,其中包括技能的内化和……
本文探讨了阻碍高超音速技术发展的主要挑战,重点是热管理,推进系统和可操作性。超音速技术(定义为超过5马赫的飞行)为军事和商业航空的进步提供了重要的机会。尽管五十多年的发展和不断增长的投资,尤其是五角大楼的2025年预算要求(69亿美元)强调了高超音速技术的广泛采用仍然不完整。在超声速度下产生的极端热量需要先进的材料和冷却系统,以维持结构完整性并保护关键组件。此外,开发合适的推进系统,例如Ramjets和Scramjets,对于实现和维持高超音速速度至关重要,但是这些系统目前在效率和应用方面面临限制。最后,本文讨论了与超声飞行相关的可操作性约束和雷达检测问题,这构成了重大的操作挑战。正在进行的国际竞争,特别是与俄罗斯和中国的竞争,强调了克服这些挑战以推进高超音速技术的战略重要性。调查结果表明,尽管已经取得了重大进展,但进一步的研发对于在军事和商业环境中都充分发挥了高超音速技术的潜力至关重要。
随着全球气候变化的影响逐年加剧,关于太阳辐射改造(SRM)的讨论——通过提高地球对太阳光的反射率来对全球气候系统进行大规模的、人为的操控——正日益成为延缓气候变化的潜在机制。关于SRM相关技术的讨论大多集中在北半球国家,但SRM对南半球国家也具有重要意义,而且那里国家的兴趣也日益浓厚。自2019年以来,作者们一直在南半球国家直接参与SRM研究,参与了与该领域发展相关的研究、研讨会和其他活动,同时也致力于巴基斯坦气候和环境问题的科学和治理工作。本政策简报是2024年1月在巴基斯坦伊斯兰堡举办的一次培训研讨会的成果,在研讨会上,作者们就与巴基斯坦国情相关的SRM问题进行了探讨。作者们概述了SRM面临的治理挑战,并为巴基斯坦气候界成员、民间社会组织以及政策制定者和决策者提供了一个初步框架,帮助他们参与目前已在进行的SRM全球讨论。最后,作者就国家应如何考虑参与这些即将采取的气候干预措施提出了建议。
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中,该框架包含高技能和低技能工人,每个工人都选择在工作地点(现场)或家中(远程)工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品,但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后,我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力,对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人,从而加剧了已经存在的不平等。此外,防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差,因为与高技能工人相比,低技能工人更愿意选择在现场工作。最后,我们表明,旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移,提高了各种遏制政策的有效性,并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
摘要 - 嵌入式机器学习的新领域使微控制器能够运行复杂的机器学习模型。用于机器学习应用程序的嵌入式设备可以完成行业中的许多任务。尽管对嵌入式系统和机器学习有很多教育内容,但嵌入式ML的教育内容尚未赶上。作者开发了在Udemy上嵌入机器学习的介绍,以尝试通过提供嵌入式系统,机器学习和微小ML的基础来填补该空白。本课程将使用微控制器或学生的移动设备进行交互式声学事件检测项目结束。在课程结束时,学生将能够选择自己的分类和音频,以及训练和部署机器学习模型。这是引入初学者并在嵌入式机器学习领域获得宝贵经验的好方法。
解决方案必须包含一个跨多个通信渠道的自动化全天候人工智能聊天机器人,其中不到 10% 的互动会产生搜索结果、“我不知道”的回答或其他类似的间接回应。解决方案必须是定制的,以了解每个部门或校园特有的主题,而不是通过模板内容采取一刀切的方法。解决方案的人工智能聊天机器人必须默认驻留在机构的网站上,而不是外部平台或应用程序上。用户必须能够通过机构网站以外的渠道访问解决方案的人工智能聊天机器人,例如社交媒体平台、短信、移动应用程序等。解决方案必须与“家用”设备(如 Amazon Alexa)集成,以允许用户与机器人互动。解决方案必须为管理员提供工具,以便根据需要编辑或添加响应,而无需供应商的协助。
本研究的目的是建立数字人文主义作为互联网和人工智能范式背景下技术变革的驱动力,以人与数字技术之间的社会互动为基础。本文使用一般的哲学和特殊的科学认知方法,特别是分析、综合、概括和建模、结构和功能、敏捷、价值论、协同方法。使用这种方法分析了数字人文主义作为现代发展概念的概念基础,它不仅促进技术进步,而且还考虑到互联网和人工智能在人与技术的社会互动中的挑战和机遇。作者确定了数字人文主义的问题及其克服方法,旨在确保技术发展服务于个人的社会福祉并提高社会生活质量。作者分析了互联网和人工智能时代数字人文主义的新趋势,这些趋势可以提供信息、教育、医疗服务等,使人们的生活更加舒适和富有成效。数字人文主义的概念促进了技术与人类价值观和需求的融合。识别人工智能对技术变革和社会互动的影响有助于创造人道和公正的社会。
作者:JE Peters · 2007 · 被引用 8 次 — 今天仍然如此,因为美国陆军采购系统仍在努力解决...如果没有这样的工具,陆军采购系统就会面临仍然存在的风险...
