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Alkol ve Madde etkisialtındaAraçkullanımıileİlişkilipsikolojikfaktörler-在酒精和物质和相关心理因素的影响下驱动
在酒精和物质的影响下使用车辆是一个重要的交通问题，导致许多人在世界上丧生。在酒精和物质影响下驾驶驾驶方面很重要的许多功能受到不利影响，因此驾驶员行为受损。人们认为，防止驾驶员行为受损的最有效的斗争之一是限制和法律法规，对酒精和物质使用驾驶员的驾驶员。但是，在文献中，一些驾驶员在文献中具有风险的交通行为。在这些驱动因素中，评估了人格（冒险，寻找兴奋，自我控制），心理病理学（物质成瘾，人格障碍，情绪障碍，注意力缺陷多动障碍，后 - 创伤后应激障碍，焦虑症，愤怒和侵略性）以及许多神经心理学特征。在本文中，检查了有关在酒精和物质影响下使用车辆使用的心理和神经心理学研究。关键词：酒精，物质，驱动器，心理因素。摘要
do钠葡萄糖共转运蛋白-2（SGLT-2）抑制剂影响...
近年来我们经常听到的微生物群的概念变得越来越重要。微生物群与肥胖，阿尔茨海默氏症，糖尿病，哮喘和各种胃肠道疾病有关系。在这种情况下，出现了“益生元”，“益生菌”和“后益生元”的概念。由活微生物和支持菌群组成的营养被称为益生菌。托管微生物也有选择地使用益生元，并提供健康效益。短链脂肪酸，例如乙酸，丙酸酯和挠痒痒，由纤维的发酵形成各种药理活性。众所周知，维持和减少肠道完整性炎症的短链脂肪酸介导许多受体和信号途径的激活，并显示抗炎特性。当该人的饮食添加到各种蔬菜纤维中时，例如“菊粉”，“果胶”和“相思域”，肠道微生物群会有积极的变化。这项研究已准备好展示草药纤维在胃肠道疾病中的使用和作用，例如肠易激综合征，慢性便秘，腹泻，诊断性，痔疮和结肠癌，这些研究症状会对人的生活质量产生不利影响。
负责人造的图形设计...
人工智能领域中的抽象发展已经达到了直接影响图形设计的力量。人工智能为设计师提供技术技能，查找想法，原型制作和发展。最近，设计师几乎不可避免地包括在工作生活中的人工智能，有能力创建，共享和分析无限的视觉工作。，但是随着当前的发展，人工智能增加了人们对道德，正义，透明度和问责制的关注。在这种情况下，负责任的（道德/可靠）人工智能旨在消除人工智能的风险和可能的问题。负责的人工智能不仅仅是创建令人放心的系统。消除和信任图形设计师可能面临的风险特别重要。研究通过对图形设计轴的潜在风险和道德维度评估负责任的人工智能。定性研究方法用于研究，并受益于印刷和电子（基于互联网的）来源。作为研究的结果，为了以负责任的方式发展和使用人工智能，技术，社会（按照社会的原则和价值观）和法律方法的发展。
飞机维修行业的工作量和时间压力... - DergiPark
本研究的目的是从人为因素的角度考察飞机维修领域由于工作量和时间压力而发生的飞机事故。本研究采用了定性研究设计之一的案例研究方法。经观察，此次飞机事故的发生是因为维修技师在更换飞机主起落架时，没有将右起落架减震器管安装到主液压系统中，而主管人员也没有管控好这次维修操作。因此，在此次维护后首飞时，飞机在跑道上着陆时，感觉到右起落架剧烈震动，飞机向右偏离，随后右主起落架严重受损。当我们回顾事故发生的主要原因时，我们发现过大的工作量和时间压力影响了维护技术人员和主管的表现，并导致他们因人为因素而犯下错误。可以说这项研究很重要，因为它涉及真实事件，揭示了该事件中的人为因素错误如何危及飞行安全，并为飞机维修领域的文献做出了贡献。
新太空时代：21 世纪的宇宙竞争 I 太空技术的未来
踏上月球半个多世纪后，人类走到了人生的十字路口。随着21世纪科技发展的势头，太空研究愈加深入，并从2020年开始结出硕果。除非新冠病毒疫情在最后一刻阻止其爆发，否则今年将会测试新的运载火箭，向月球和火星发射新的机器人飞行器，卫星互联网市场将会兴起，并将采取措施进行载人离轨飞行。美国航天局 (NASA) 将使用太空发射系统 (SLS) 进行首次发射尝试，据称 SLS 是有史以来最强大的火箭，猎户座 [1] 太空舱将于 2020 年 [2] 搭载宇航员登上月球。伊隆·马斯克著名的 SpaceX 公司在与美国国家航空航天局联合实施的项目框架内，用猎鹰 9 号火箭从肯尼迪航天中心成功发射了载人龙飞船，该飞船搭载着美国宇航员道格·赫尔利和鲍勃·本肯，并且顺利与国际空间站对接 [3]。中国[4]正为将宇航员送上月球做准备，将于今年发射嫦娥五号飞船。嫦娥五号任务的目标是从月球采集土壤样本并带回地球。如果此次任务成功，中国将成为继美国和俄罗斯之后第三个从月球上采集土壤样本的国家。中国还将于今年开始将其新空间站天宫三号的首批舱段发射入轨道 [5] 。美国计划于 2021 年开始建造一个名为“月球逍遥游”的月球轨道空间站 [5] 。
衰老黑素细胞的信号传导过度激活头发生长
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人工智能及其在教育中的应用人工智能...
自己。人工智能这一概念由约翰·麦卡锡在1956年多特蒙德会议上首次提出，自本世纪上半叶以来，它就被公认为计算机工程领域的重要研究领域之一，并毫无争议地成为技术的驱动力，并一直延续至今。人工智能具有学习、做出智能预测、解决复杂问题、适应多变条件、适应不同的人类语言和经验等特性，这些都可以算作人工智能的定义，人工智能也被纳入对教育培训过程的直接贡献阶段，特别是在教育信息管理方面。事实上，如今人工智能早已进入课堂，学生、教师或家长甚至还未来得及说一声“欢迎”，它就以“智能、自适应或个性化学习系统”的名义，将世界各地的高中和大学教育带入了一个全新的维度。这个维度延续了收集和分析每个学生产生的“大数据”的过程，这些数据现在是不可能管理和获取的。总而言之，可以说人工智能对教育的贡献有两点：一是在教育管理阶段，向学生和教育工作者管理和呈现信息；第二，在教学角色阶段，直接参与学习和教学过程。本研究从三个标题和三个问题来探讨人工智能在教育中的应用，并通过“人工智能到底是什么？”这一问题来回答智能及相关概念。带着问题；人工智能将如何助力教育？“人工智能将如何改善教育？”带着问题；最后一节“人工智能在教育领域有哪些应用？”议题下将介绍在教育培训领域可以使用的人工智能应用。人们认为这项研究将通过在教育的标题下以一般框架呈现人工智能主题，并揭示教师和学生如何使用人工智能，为该领域做出贡献。关键词：教育中的人工智能、智能、大脑、人工智能、专家系统。抽象的。人工智能的概念由约翰·麦卡锡在1956年多特蒙德会议上首次提出，自本世纪上半叶以来，人工智能被公认为技术驱动力之一，无疑是计算机科学最重要的研究领域之一。人工智能具有学习、做出智能预测、解决复杂问题、适应不断变化的条件、适应不同的语言和经验等特殊定义，它直接在教育和培训过程，特别是在教育信息管理方面发挥着贡献作用。事实上，人工智能早已被引入课堂环境，在学生、教师或家长尚未表示“欢迎”之前，它就以“智能、适应性或个性化学习系统”。这个维度延续到每个学生形成的“大数据”收集和分析，而管理和访问这些数据几乎是不可能的。简而言之，可以用两种形式来表达人工智能对教育的贡献；第一种方式是在教育管理阶段通过信息管理和向教师和学生呈现；第二种是教学角色，直接参与学习和教学过程。在本研究中，人工智能在教育中分为三个主题和三个问题进行分析。第一部分通过“什么是人工智能？”的问题讨论人工智能和相关概念。第二部分试图通过询问“人工智能如何发展教育？”来发现人工智能如何为教育做出贡献。在最后一部分，通过“人工智能在教育教学中的实践是什么”来分析可以/正在用于教育和教学的人工智能应用。
孩子们可以利用人工智能服务编写什么程序？
核心理念#1：计算机利用传感器感知世界。感知是从感觉信号中提取信息的过程。计算机具有足够“看”和“听”的能力并能实际应用，这是人工智能最重要的成就之一。学生必须了解机器感知口语或视觉图像需要广泛的领域知识；例如，对于口语来说，一个人不仅要知道语言的声音，还要知道语言的词汇、语法和使用形式。缺乏这样的知识，机器语音识别就无法达到人类的准确度。 K-2 的学生应该知道如何与基于语音的解决方案进行交互，并具有一些机器视觉方面的经验（例如，他们可以使用网络摄像头和基于网络的应用程序进行面部或物体识别，或者演示 Google 的 QuickDraw）。 3-5。在课堂上，学生应该能够修改采用结合儿童人工智能原理的编程框架编写的基于感知的应用程序。例如，他们可以创建对口头表达或视觉标记或特定面孔的出现做出反应的应用程序。 6-8。在课堂上，学生应该能够自己创建更复杂的应用程序。 9-12。在课堂上，学生应该能够识别和展示机器感知系统的局限性，并使用机器学习工具来训练感知器分类器。核心理念#2：代理维护世界的模型/表征并使用它们进行推理。人工智能系统通常被定义为感知和表征世界并产生有意图的、影响世界的输出的智能代理。表征是自然智能和人工智能的基本问题之一。学生应该理解表示的概念，例如地图如何表示某个区域或图表如何表示棋盘游戏的情况。学生还必须了解，计算机使用数据构建表示，并且可以通过应用从已知信息中获取新信息的推理算法来操纵这些表示。虽然人工智能代理可以思考非常复杂的问题，但它们的思考方式并不像人类。许多人类可以轻松进行的推理超出了当今人工智能系统的能力。在 K-2 年级，我们希望学生能够检查智能代理创建的演示文稿（例如，Calypso 为 Cozmo 创建的世界地图）并能够使用纸和铅笔创建简单的演示文稿。 3-5。在课堂上，我们希望学生能够使用简单的计算机程序中的表示，例如 Scratch 中的精灵可以将画布和精灵视为世界的表示，并使用触摸块来查询它。这个级别的学生，哪种动物有“翅膀”？他们还可以通过练习来检查推理算法，例如建立决策树来根据一系列是/否问题确定他们的想法，例如： 6-8。在课堂上，学生应该能够检查诸如 Google 知识图谱之类的演示文稿并模拟简单的图形搜索算法。 9-12。在课堂上，学生应该能够使用基本数据结构（列表和字典）来编写简单的推理算法。重要创意#3：计算机可以从数据中学习。机器学习算法允许计算机使用人类提供的或机器本身接收的训练数据来创建自己的表示。近年来，得益于机械工程技术，人工智能的许多领域都取得了重大进展，但要取得成功，就需要大量的数据。例如，Open Image Dataset V4, 9
应用能源 - NSF PAR
在大多数数据中心，性能可靠性常常通过将冷却装置提供的气流量设置为基本上超过 IT 设备所需的量来确保。这种过于保守的策略需要额外的能源支出，这必然导致大量的能源被冷却系统浪费。为了避免采取此类浪费政策，进行气流、温度和能源管理至关重要。为此，本工作提出了一种新颖的方法，用于开发非设计条件下的紧凑型 IT 设备模型。该模型旨在支持数据中心的热能和能源管理功能。该模型的优点在于它不仅可以准确预测 IT 设备的功耗，还可以准确预测设备所需的流量和离开设备的空气温度。虽然紧凑型机型的功耗取决于 CPU 利用率，但其流量需求和排气温度却与 CPU 利用率无关。