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虚拟会议中基于深度学习的积极时间分析
1。参与分析的重要性虚拟会议占主导地位，例如工作，教育和医疗保健，为有意义的参与跟踪提供了必不可少的工具。常规指标（例如会议持续时间和出勤率）不足以提供对用户行为或认知负荷的深入见解。他们缺乏分析个人贡献，注意力和参与水平的粒度。可行的参与数据中的这种缺陷可以直接影响会议中讨论的项目的进度和成果。通过解决这些差距，参与分析在培养交互式和生产性虚拟环境中起着关键作用。2。计算机视觉和深度学习方面的技术景观进步已迎来了一个复杂的参与者参与监测系统的时代。OpenCV（例如OpenCV）通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。 深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。 此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。 这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。 3。 尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。3。尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。一个主要问题是多模式数据的同步，这需要视频，音频和文本输入的无缝集成。此外，参与者环境中的可变性（例如照明，摄像机分辨率和背景噪声的差异）会影响数据质量。另一个关键挑战在于敏感数据的道德管理。确保参与者同意是负责任地部署参与监控系统的基础。解决这些挑战对于此类技术的广泛采用和功效至关重要。
2025 年范围 3 排放行动手册 - SWEEP
行业平均值——这些是部门排放因子，或特定部门组织提交的排放数据的平均值。在没有更准确的数据的情况下，它们可以作为碳足迹计算的起点。基于支出——这是基于购买商品或服务的成本。将该值乘以给定的排放因子以计算总排放量的估计值。基于支出的排放因子通常来自国家一级的行业平均排放水平。这意味着它们不是非常准确。从好的方面来看，基于支出的方法相对容易实施，并且可以提供贵公司间接排放量的有用近似值。基于供应商——由于这是原始数据，因此它是范围 3 核算最准确的形式。它涉及跟踪来自各个供应商的排放量，然后使用该数据来计算
深度气候弹性基金-CT.GOV
于2024年1月21日发布；申请应在晚上11:59之前到期。 2025年3月3日，星期一，康涅狄格州能源与环境保护部（DEEP）宣布可获得多达1000万美元的非联邦匹配资金，以支持申请联邦紧急事务管理局的建筑岩石弹性基础设施和社区计划（FEMA BRIC）的社区。DEEP为FEMA BRIC计划提供的匹配资金是一项新的资金计划，是Deep气候弹性基金（DCRF）新部署类别的一部分。DCRF支持社区和能源弹性项目的实施和建设。Deep正在推出这一机会，以补充2025年1月6日的FEMA宣布为社区提供高达7.5亿美元的资金，以减少自然危害的风险。DEEP为FEMA金砖四国提供的匹配资金将提供FEMA金砖四国需要的一部分匹配资金，以解决一个公共障碍，该障碍阻止了康涅狄格州社区为这些重要的联邦资金开发成功的应用程序。DEEP为FEMA金砖四国的匹配资金向市政府，当地公用事业，联邦认可的部落国家以及其他有资格并向FEMA Bric提交申请的实体。任何此类申请人都应通过康涅狄格州紧急管理和国土安全部继续协调其向FEMA的申请。康涅狄格州的社区正在通过开发创新的方法来提高其对气候驱动危害的韧性，通常寻求通过州和联邦赠款计划为弹性项目提供资金。计划背景康涅狄格州已经在经历气候变化的影响，包括自1880年以来的8至9英寸海平面上升，加速了沿海侵蚀，长期降温，一年中最冷，最冷的日子，每年降雨量最高，每年降雨量增加，每年降雪量下降，每年降雪以及更强烈的雨水。为了支持这项关键的地方和区域工作，深刻建立了深层气候弹性基金（DCRF）。在2024年秋天，Deep发布了一份信息请求（RFI），以指导扩展的DCRF的开发，该开发将在整个项目管道中提供用于弹性活动的资金类别，包括用于计划开发的计划，进步和部署阶段的类别。这种扩展的DCRF是Deep的主要工具，用于资助弹性项目
需求方深度学习技术...
摘要：随着电动汽车的日益普及，电动汽车充电基础设施中有效需求侧管理 (DSM) 的必要性也随之增加。不协调的充电会导致局部变压器过载、能源费用增加和系统不稳定。本研究对电动汽车充电站 DSM 中使用的深度学习方法进行了全面分析。卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络和强化学习 (RL) 是我们研究的一些深度学习模型。本文重点介绍了负荷预测、动态定价、最优调度和用户行为建模等关键应用。模拟结果表明，基于深度学习的 DSM 可以提高电网弹性、降低运营成本并减少峰值需求。最后，我们讨论了与实时、隐私和可扩展性有关的潜在研究途径和问题。
保修和服务手册Deepal
Inchcape Automotive Australia Pty Ltd作为Deepal Australia（“ Deepal Australia”）尊重您的隐私。 我们要求上述信息将您注册在我们的系统中，作为该车辆的新所有者，并促进任何保修索赔（如果您的车辆仍处于深层新车辆保修期内）。 我们还可以使用它为您提供可能感兴趣的信息，其中可能包括最新的Deepal新闻，服务信息，促销和/或特殊事件邀请。 为了为您提供这些服务，我们可能会与我们授权的零售商，相关公司和/或与我们相关的第三方共享您的个人信息，这些公司必定会保护您的隐私。 遵守1988年《隐私法》（CTH），您可以联系Deepal Australia，以寻求访问我们有关您的信息。 有关更多信息，请参阅我们在deepal.au上的隐私政策或写信给澳大利亚Deepal Australia，PO Box 8311，Norwest NSW 2153或发送电子邮件至privicacy.officer.officer@deepal.auInchcape Automotive Australia Pty Ltd作为Deepal Australia（“ Deepal Australia”）尊重您的隐私。我们要求上述信息将您注册在我们的系统中，作为该车辆的新所有者，并促进任何保修索赔（如果您的车辆仍处于深层新车辆保修期内）。我们还可以使用它为您提供可能感兴趣的信息，其中可能包括最新的Deepal新闻，服务信息，促销和/或特殊事件邀请。为了为您提供这些服务，我们可能会与我们授权的零售商，相关公司和/或与我们相关的第三方共享您的个人信息，这些公司必定会保护您的隐私。遵守1988年《隐私法》（CTH），您可以联系Deepal Australia，以寻求访问我们有关您的信息。有关更多信息，请参阅我们在deepal.au上的隐私政策或写信给澳大利亚Deepal Australia，PO Box 8311，Norwest NSW 2153或发送电子邮件至privicacy.officer.officer@deepal.au
政策和程序睡眠和休息
• 告知家庭，除特殊医疗条件外，服务机构不会认可与当前红鼻子建议相冲突的信念和要求。 • 医疗条件、儿童医生的书面支持是必需的。 • 医疗条件、风险最小化和沟通计划将被制定和实施。 • 提醒父母/监护人，不会强迫或阻止任何孩子睡觉。 • 每天记录睡眠和休息模式。 • 维护安全睡眠实践的最新数据。 • 定期对睡眠和休息环境进行安全检查 • 进行风险评估，以减轻当教育者照顾另一个孩子的需求时，儿童得不到充分监督的风险。 • 确保睡眠区域安全可靠。 • 符合红鼻子建议的安全睡眠实践信息在托儿所睡眠室中醒目展示。 • 根据要求，将以家庭语言向家庭提供信息。 • 在安顿孩子睡觉或休息时，学生或志愿者不会无人看管。 • 托儿所睡眠室将展示心肺复苏急救计划。教育者的责任：
阻塞性睡眠呼吸暂停与代谢综合征之间的原始研究文章关联：相关研究Varun Manjunath 1，V Channaraya
背景：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），也称为睡眠障碍呼吸（SDB），是一个高度普遍的公共卫生问题，但普遍存在。它的特征是上空通道塌陷的重复发作和在睡眠期间导致的低氧血症，并且与复发的氧气饱和度和唤醒有关。OSA和MS的共存，增强了心脏代谢风险。如许多研究报道，MS患者的OSA患病率较高。材料和方法：这项前瞻性队列研究旨在评估阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）和代谢综合征（MS）之间的关联。这项研究是在三级护理医学院的神经病学系进行的，其中包括50名被诊断患有OSA的患者（呼吸呼吸症指数> 5/h和白天症状）。MS是使用国际糖尿病联合会标准定义的。身体成分，代谢参数和睡眠呼吸暂停严重程度。使用SPSS 23.0进行统计分析，其p <0.05被认为具有统计学意义。 结果：在50例研究病例中，有34名（68％）的男性和16名（32％）女性。 有M：F比为1：0.47的男性优势。 平均年龄为51 +/- 12.34岁。 在严重的OSA病例中，高血压明显更为普遍（P = 0.020）。 血脂异常与OSA的严重程度和性别显着相关，男性表现出较高的患病率（p = 0.041）。 ahi≥10与较高的Epworth嗜睡量表（ESS）得分显着相关（P = 0.001），ESS> 10与严重的OSA相关（P <0.01）。使用SPSS 23.0进行统计分析，其p <0.05被认为具有统计学意义。结果：在50例研究病例中，有34名（68％）的男性和16名（32％）女性。有M：F比为1：0.47的男性优势。平均年龄为51 +/- 12.34岁。高血压明显更为普遍（P = 0.020）。血脂异常与OSA的严重程度和性别显着相关，男性表现出较高的患病率（p = 0.041）。ahi≥10与较高的Epworth嗜睡量表（ESS）得分显着相关（P = 0.001），ESS> 10与严重的OSA相关（P <0.01）。停止分数与AHI正相关（p = 0.01），表明其在预测OSA严重程度方面的效用。结论：与一般人群相比，阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者的代谢综合征（MS）的发生率明显更高。需要筛查OSA患者以实现早期检测和干预，从而防止与诊断延迟有关的并发症。关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停，代谢综合征，高血压，血脂异常。
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医院扩建 我们街对面的邻居 SMH-Venice 最近开放了备受期待的急诊室扩建，这是满足南萨拉索塔县居民日益增长的医疗保健需求的变革性举措。这项耗资 9000 万美元、占地 30,000 平方英尺的扩建显著提高了医院的急救能力。新扩建的急救中心 (ECC) 现在拥有 61 间检查室，比原来的 28 间有显著增加。扩建包括两个额外的复苏室、升级的影像设施和第三个位于中心的 CT 扫描仪——所有这些都是为了满足日益增长的急救服务需求而设计的。 最近，SMH-Venice 还开放了一座新的 5 层病人护理大楼。第三座病人护理大楼的建成使 SMH-Venice 的住院床位容量从 110 间私人病房增加了一倍达到 212 间。 除了急诊室扩建外，升级和改进将有助于简化 SMH 威尼斯医院的紧急响应时间，并在紧急情况下为患者提供更高效、更舒适的体验。
预测使用外骨骼进行建筑工作的心理工作量：一种深度学习方法
摘要：外骨骼正在引起人们的注意，作为解决建筑行业背部受伤的潜在解决方案。但是，在施工中使用主动支持外骨骼会引发意想不到的后果，这可能会增加工人的心理工作量。长期增加心理工作可以影响工人的福祉和生产力。预测外骨骼使用期间的心理工作量可以为减轻触发因素提供依据。这项研究研究了两个机器学习框架，用于使用主动的背支持外骨骼进行施工工作来预测精神工作量。实验实验，其中脑电图（EEG）的数据是从戴着主动背支架外骨骼的参与者那里收集的，以执行地板任务。EEG数据接受了预处理，包括频带滤波，缺口过滤和独立的组件分析，以删除工件并确保数据质量。基于回归的长期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络和LSTM的混合模型进行了培训，以预测处理后的脑电图数据的未来时间步骤。使用均方根误差和R平方评估网络的性能。平均均方根误差为0.162，R平方为0.939，表明LSTM网络在所有EEG通道上具有更好的预测能力。实际心理工作量和预测的心理工作量之间的比较结果还表明，实际心理工作负载中约有75％的差异是在预测的心理工作中捕获的。这项研究增强了对在建筑工作中使用外骨骼的意外后果的理解。结果强调了各种卷积神经网络方法在识别关键EEG数据特征的有效性，并为未来应用中的算法选择提供了指南。此外，该研究还确定了在使用外骨骼期间评估心理工作量的最合适的大脑通道，从而有助于EEG设备的开发，以优化成本效益，解释力和最少的通道。这项研究为利益相关者提供了宝贵的见解，以便在使用外骨骼并发现缓解机会的同时了解心理工作的影响。