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儿童和青少年的调查和处理指南掌声，阿斯普雷尼和血迹掌声，阿斯普雷尼和血迹
•所有幼儿必须具有抗生素预防，直到至少5岁。5岁以后，有不同的建议，许多人建议连续预防治疗直到18岁，有些人提出了终身治疗。没有预防抗生素的患者应该在家中接受抗生素，以开始发烧，然后很快成为医生的接触。后者需要自己的参与和非常好的信息。当仍然缺乏最佳方法的科学研究时，治疗医生应根据患者和情况个性化治疗，并记录下来。•如果患者患有邮政计划切除术，建议使用终生的抗生素预防。•抗生素，青霉素或阿莫西林的选择必须在依从性，耐药条件和副作用的情况下保持平衡。•将阿斯普尼氏症和功能性降低症与疾病进行比较时，应折现抗生素预防。
PNT 弹性以及卫星无线电定位中断对飞行员团队的影响
海上作业的成功只能通过人与技术之间高效、有效的互动来实现。考虑到船上对后者的依赖日益增加，最紧迫的问题之一是卫星无线电定位系统（即 GNSS（全球导航卫星系统））已被证明的易错性，因此引起了对其弹性的担忧。定位、导航和授时 (PNT) 源的要求在过去十年中也显着增长，因此这三个参数的质量和完整性日益成为海上作业成功的决定性因素 - 非常棒，尤其是在驾驶导航时。 。该研究的目的是确定更具弹性的导航的成功因素。因此，拟议的解决方案涉及通过联合认知系统的 PNT 弹性方法，衡量团队绩效、遵守程序和人为因素，即与技术以及不同团队成员之间的交互、对自动化的信任以及态势感知和工作量，当面临 GNSS 中断时。研究参与者是来自葡萄牙海军 (MP) 的飞行员团队，课程在导航模拟器中进行。各团队进行了标准驾驶训练，分为三个不同的时刻：GNSS 信号正常可用、受到欺骗和受到干扰。基于控制位置和时间的定量措施来衡量绩效，并在 CITAN 评估员的支持下遵守程序，并主要使用问卷来衡量人为因素。FRAM 方法（功能共振分析方法）为分析规定的工作与执行的工作之间的差异提供了支持。该研究旨在提供关于飞行员团队在 GNSS 中断的逆境下进行导航的能力的广泛知识，有效提高 MP 中 PNT 功能的知识水平，并为联合认知系统铺平道路更好、更有弹性的导航解决方案。
2024 年的人工智能与年轻人
Indikator Opinion 代表 Järvaveckan Research 与谷歌合作制作了一份报告，描绘了年轻人如何将人工智能视为终身学习的一部分，以及未来职业和生活的工具。结果显示，对人工智能的态度总体上是积极的，主要是因为受访的年轻人认为人工智能将使学习新事物、获取知识变得更容易。报告称，脆弱地区的年轻人普遍更加积极，使用人工智能的频率也更高。所有受访者对在学校使用人工智能工具的总体态度也以积极为主，尤其是过去一年使用过人工智能工具的受访者态度积极。令人欣慰的是，年轻人对科技如何帮助他们的教育充满好奇。
否磨坊
在比贾尼·西格霍森（BjarniSigurjónsson）的情况下，是一个定居点，他是霍纳夫约尔（Hornafjörður）的古代农民，对冰岛国家（Icelandic State）进行了定居点，在这里，无偿羊毛支付需要赔偿。该诉讼是在1月29日在雷克雅未克地方法院举行的，但双方之间达成了法律和解，以使案件的口头转移下降。最高法院律师HelgiJóhannesson代表Bjarni提出了此案。他说，冰岛国家已同意向政策要求的本金以及从议会日期到付款之日起的罚款权益。那么，冰岛国家也支付所有法律费用。他说，对于其他1,600多名绵羊农民来说，此案是典范的，他们在2016 - 2017年获得了羊毛哨所的薪水太少。索赔金额是案件的不同性质，
太空领域的俄罗斯：从人造卫星到制裁
报告描述了俄罗斯军队对太空领域的利用，重点关注国防和安全相关问题。首先回顾了俄罗斯航天领域的发展以及历史遗产对俄罗斯航天计划的重要性。然后展望未来，并描述俄罗斯航天领域持续发展的技术、组织和经济条件。基于现有和即将推出的运载火箭和卫星的介绍，讨论了军事应用。还将技术发展置于太空领域的安全和外交政策背景中，并进行更详细的分析。从外部世界的视角，描述了俄罗斯最重要的国际合作，并抓住了与俄罗斯对太空领域和大国身份的看法相关的核心方面。从太空力量理论的角度描述俄罗斯的军事用途，并基于三个现代冲突的案例研究。
Sorin Vlase - Europass 简历
科学或组织委员会：OPTIMED 2006，6 月，布拉索夫；第五届巴尔干核物理学校，布拉索夫，2006 年 9 月；第三十一届全国固体力学会议，基希讷乌，2007 年 9 月 28-30 日；多体系统动力学会议，皮特什蒂，2007 年 10 月；全国固体力学会议，CNMS-XXXII，皮特什蒂，2008 年 9 月 11-13 日；第三届国际理论与应用力学会议 (MECHANICS 07)，西班牙加那利群岛特内里费岛，2007 年 12 月 14-16 日；第三届国际会议。关于动态系统和控制的国际会议 (CONTROL '07)，法国阿卡雄，2007 年 10 月 13-15 日；第六届非线性分析、非线性系统和混沌国际会议 (NOLASC '07)；第三届 IASME 教育技术国际会议 (EDUTE'07)，2007 年；第九届电气工程数学方法和计算技术国际会议 (MMACTEE '07)，2007 年；第七届小波分析和多速率系统国际会议 (WAMUS'07)，2007 年； OPTIMED 2008、FRAM 2008 – 断裂力学，2008 年 10 月 10-11 日，布拉索夫，TEHNONAV 2006、TEHNONAV 2008；CNMS – XXXIII，全国固体力学会议，布加勒斯特，2009 年 9 月 10-12 日；CNMS-XXXIV、CNMS-XXXV、CNMS-XXXVI、CNMS-XXXVII、CNMS-XXXVIII、CNMS-XXXIX、CNMS-XL2010-2018“机械结构的声学和振动”，AVMS2009 蒂米什瓦拉，2009、2011、2013、2015、2017、2019 年 5 月 28-29 日。 INTER-ENG 国际会议，2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2018 特尔古穆列什，彼得鲁马约尔大学，实验/过程/系统建模/仿真/优化会议（第三届 IC-EpsMsO），希腊雅典，2009 年 7 月 8 日至 11 日等
自然之力
埃尔娜 (Erna) 在耶姆特兰山区出生和长大，热爱大自然是她众多特点之一。脚踏实地，拥有与生俱来的自然力量 — — 这就是我们对埃尔娜的看法。在埃尔娜 (Erna) 年满 70 岁之际，我们想出版一本庆祝出版物来庆祝她的生日，其中的许多贡献都凸显了埃尔娜作为自然力量的魅力。通过写作，埃尔娜被描绘成一位伟大的渔夫、一位在 Storsjön 湖畔游泳的忠实游泳者（无论天气如何）以及一位热爱花园的种植者。但在与自然力量的类比中，对我们来说，埃尔娜既象征着风，又象征着山和太阳。风，通过它的自发性和智慧。这座山，为有时充满不确定性和动荡的学院里的同事们提供了坚实的基础。太阳通过它的辐射能量和对一切事物的积极态度。并且同样重要的是，埃尔娜是一股不断前进的力量，朝着新的冒险和新的目标前进，这股力量经常激励和吸引她周围的其他人。
中国对俄罗斯的看法
本报告涉及中国与俄罗斯的双边关系。这是通过分析中国与俄罗斯互动的动机并强调两国关系所面临的挑战来完成的。报告指出了中国的六个基本动机：与俄罗斯保持稳定、和平的睦邻关系；为自己的政权获得政治支持和合法性；改善军事合作以制衡美国；维护中亚稳定；深化经济技术交流、全球治理等领域合作。报告指出了四大挑战：历史和相互猜疑；相互竞争的区域利益；经济交流的局限性以及对未来全球秩序的不同看法。此外，报告通过讨论俄罗斯可以为中国扮演的三种不同角色：正式盟友、竞争对手和战略支持者，探讨了2030年俄中关系的情景。作为战略支持者的角色估计是最有可能的。俄罗斯侵略乌克兰的战争使俄中关系面临考验，这将如何影响未来关系存在不确定性。与此同时，俄罗斯在中国限制美国全球主导地位的野心中发挥着越来越重要的作用。只要美国被北京视为最紧迫的安全政策挑战，中国就会继续将俄罗斯视为重要的战略伙伴。
编辑人类基因组
瑞典医学伦理委员会 Smer 于 2015 年对 CRISPR 技术进行了更新。除其他事项外，该委员会还与遗传工程委员会和国会议员和研究人员协会 Rifo 一起在国会举办了一场研讨会，讨论该技术及其用于编辑人类基因组的可能性。 Smer随后就此问题组织了多次研讨会。该委员会的各种出版物也讨论了基因编辑问题。鉴于该领域的快速发展，Smer 决定于 2019 年秋季制作一份报告，深入描述知识状态并分析人类基因编辑引发的伦理问题，包括遗传给后代的变化和不会遗传的变化。该报告的目标是为未来的监管和实践提供基础并激发社会辩论。报告还提出了一些建议，旨在创造条件利用基因编辑技术的潜力，为人类健康、功能能力和生活质量做出贡献，同时管理该技术可能给个人、特定群体和整个社会带来的潜在风险。
基于跑步图像、重量等人工智能支持的跑步测量
如今，大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时，使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明，称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前，“52 方法”（结合日期和评估因素的加权）被应用于瑞典北部大部分纸浆木材（Ölund & Selin，1999）。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性，其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积，可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用，包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式，即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成，每层包含一定数量的“神经元”（节点），每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中，这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样，是根据训练数据有效地建立预测模型。