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年轻女性的锌微营养与原发性痛经之间的关系
__________________________________________________________ DIMENOREA PRIMER MERUPAKAN NYERI MENSTRUASI YANG SERING DIOMANIMI REMAJA REMAJA PUTRI DAN DAPAT MENGGAT MENGGANGGU AKTIVITAS SERTA SERTA QUALITA KUALITAS HIDUP。本研究旨在找出年轻女性中锌水平（Zn）与原发性痛经事件之间的关系。研究使用横断面设计，与30名14-18岁的女性受访者一起被选中。通过SQ-FFQ收集的数据测量锌摄入量和痛经问卷，以确定受访者痛经的状态。结果表明，大多数受访者（53.3％）的锌摄入量较小，而其他受访者则足够。大多数受访者（90％）没有经历痛经，只有10％的人经历了痛经。使用卡方检验的分析表明，锌摄入量与痛经事件之间没有显着关系（p = 0.464）。总而言之，尽管Zink对健康很重要，但这项研究并未发现Zink摄入量与原发性痛经之间的显着关系。这表明其他因素可能对原发性痛经的事件更具影响力。
人造甜味剂：营养威胁和蹒跚学步的增长
卡路里是由于高能量而是空的，但没有其他营养价值，为食用它的儿童提供了过多的能量摄入，以便发生能量失衡进入人体。7.8含有果糖的甜食和饮料会导致人体不刺激控制饱满感的激素瘦素，并抑制饥饿的激素的荷尔蒙生长素蛋白。果糖消耗引起的充实感的疾病可以增加正能量的平衡。过度食用果糖已被证明会增加心血管疾病的危险因素，包括肥胖，高血压，胰岛素抵抗以及血脂异常。8,14糖尿病2型糖尿病累积的食物和饮料累积简介，随着孩子的年龄增长，含有糖和人造甜味剂的食物和饮料继续增加。 大多数儿童在15个月的时间内开始引入大多数儿童在食用食物和饮料。 148,14糖尿病2型糖尿病累积的食物和饮料累积简介，随着孩子的年龄增长，含有糖和人造甜味剂的食物和饮料继续增加。大多数儿童在15个月的时间内开始引入大多数儿童在食用食物和饮料。14
营养研究学术指南2024
16。S2学术室17。二楼会议室18。部门秘书处19.图书馆室20。本科和领导力室21。女士浴室二楼22。男士浴室二楼23。Musholla二楼24。Pantri二楼25。讲座室301 26。演讲室302 27。讲座室303 28。演讲室304 29。女士浴室三楼30。男士浴室三楼31。Musholla三楼32。四楼会议室33。KTI考试室34。讲座室403 35。讲座室405 36。讲座室406 37。讲座室407 38。营养咨询实验室39。Pantri四楼40。四楼女士浴室41。男士浴室四楼42。Musholla四楼43。Hall教授Satoto博士，SP.GK 44。 演讲室502 45。 演讲室503 46。 运动与健身实验室47。 Pantri五楼48。 五个森林妇女浴室49。 男士浴室五森林Hall教授Satoto博士，SP.GK 44。演讲室502 45。演讲室503 46。运动与健身实验室47。Pantri五楼48。五个森林妇女浴室49。男士浴室五森林
gizaml：使用LLM进行自动时间序列预测的基于协作元学习的框架
机器学习算法在依靠时间序列数据（例如能量预测，环境监控和电信等时间序列数据）方面表现出显着的成功。随着时间序列数据的越来越多的流行率，有一个越来越多的授权可以用于预测任务的准确和广义模型。培训这种模型是一个高度迭代的过程，需要对时间序列数据和机器学习算法有深刻的了解。我们演示了Gizaml，这是一种基于元学习的框架，专门针对自动化算法选择和用于预测时间序列的超参数调整。gizaml主要包括两个关键阶段：数据和特征工程阶段，以及建议和优化阶段。在数据和功能工程阶段中，GizAML对数据集进行重新启动，以获取均匀的时间间隔，处理离群值并自动提取各种与时间序列相关的功能。在推荐和优化阶段，Gizaml采用了一种元模型，该元模型提出了机器学习管道配置的实例化，这些配置预计将在新型数据集中表现出很强的表现。这些配置温暖启动了采用有效的贝叶斯选择方法的优化阶段。元模型采用大型语言模型（LLM），用于生成数据集表示的嵌入代表向量。Gizaml使用9种不同的回归机学习算法和每种不同的超参数配置。此外，Gizaml利用新的运行来不断提高对未来时间序列预测任务的元模型建议的性能和鲁棒性。我们的演示方案表明，Gizaml的表现优于当前最新的开源自动化机器学习框架。
在2021年，罗马尼亚的经济预计将增长6.3％，这主要是由强劲的国内需求驱动。到今年年底，增长动量EA
2008年1月12日 - 01/04/2012生物医学工程博士学位。心脏生理病理学的时空动力学：罗马校园校园Bio-Medico大学实验，理论与模拟大学15/06/2018 - 15/07/2018研究生课程：综合心脏动力学计划。Kavli理论物理学研究所（KITP），UCSB，加利福尼亚州圣塔芭芭拉（美国）。 01/02/2016 - 05/02/2016高级学校：橡胶状材料和软组织的非线性弹性。 - Cattolica BresciaUniversità01/09/2012 - 07/09/2012暑期学校：机械生物学中的生物力学和建模。 格拉兹技术大学2012年1月1日 - 15/01/2012博士课程：非线性固体力学简介。 Politecnico di Milano 2011/01/06 - 2011年10月6日，研究生课程：高级和生物启发的纳米力学。 cism。 国际机械科学中心（CISM），意大利乌丁。 2009年1月8日 - 15/08/2009 XXVIII博士培训学校：系统生物学的动力系统。 les houches。 PôleDeBiologiesystémiquede nice，法国Kavli理论物理学研究所（KITP），UCSB，加利福尼亚州圣塔芭芭拉（美国）。01/02/2016 - 05/02/2016高级学校：橡胶状材料和软组织的非线性弹性。- Cattolica BresciaUniversità01/09/2012 - 07/09/2012暑期学校：机械生物学中的生物力学和建模。格拉兹技术大学2012年1月1日 - 15/01/2012博士课程：非线性固体力学简介。Politecnico di Milano 2011/01/06 - 2011年10月6日，研究生课程：高级和生物启发的纳米力学。cism。国际机械科学中心（CISM），意大利乌丁。2009年1月8日 - 15/08/2009 XXVIII博士培训学校：系统生物学的动力系统。les houches。PôleDeBiologiesystémiquede nice，法国
用于研究和临床 MEG 的令人欣喜的小发明
实验设计在神经成像中至关重要。实验曲目的设计需要基于对生理学、临床可行性以及特定神经成像方法的限制的理解。通过引入自然、生态相关刺激的创新、跨学科的成功合作、正确的时机以及一点点运气，可能会培育出新的实验、新的发现，并开辟通往新临床实践的道路。在这里，我介绍了一些我在脑磁图 (MEG) 中发起的小发明，并与我的同事在我的家庭实验室和其他几个实验室中应用。这些小发明已被用于解决人类听觉触觉相互作用、触觉、主动和被动运动、语音处理和间歇性光刺激 (IPS) 的神经元相关性。这篇评论还包括关于小发明背后的想法、它们的演变和获得的结果的附加说明。
推荐引用 推荐引用 Gizem Halis Kasap，《人工智能 (“AI”) 能否取代人类仲裁员？技术问题和法律影响》，2021 J. Disp. Resol. (2021) 可访问以下网址：https://scholarship.law.missouri.edu/jdr/vol2021/iss2/5
* Gizem Halis Kasap 是一名在纽约和伊斯坦布尔执业的律师，拥有维克森林大学法学院法学博士学位、宾夕法尼亚州立大学法学院法学硕士学位和伊斯坦布尔大学法学院法学学士学位。她对仲裁与技术之间的相互作用充满热情，专门研究国际私法背景下的技术法和争议解决。作者要感谢 Akkayan & Yildirim 律师合伙公司的 Ayca Akkayan-Yildirim 博士对自己作为律师和人的能力的坚定信心。作者还要感谢《争议解决杂志》执行委员会和工作人员为本文的发表所做的准备。最后，作者要衷心感谢她充满爱心和鼓励的家人，特别是她的丈夫 Atilla，感谢她给予的所有宝贵的支持、鼓励和建议。 1. Bill Chappell，冠状病毒：世卫组织负责人表示各国必须应对“大流行加速”，NPR（2020 年 3 月 23 日）https://www.npr.org/sections/coronavirus-live-up-dates/2020/03/23/820290984/coronavirus-who-head-says-nations-must-attack-as-pandemic-is-acceler-ating。2. Richard Susskind，《明日之子》，第 xvii 页（第二版，2017 年）。其他研究支持法律世界将在未来二十年发生巨大变化的观点。例如，Deloitte Insight：超过 100,000 个法律角色将被自动化，L EGAL IT I NSIDER（2016 年 3 月 16 日），https://www.legaltech- nology.com/latest-news/deloitte-insight-100000-legal-roles-to-be-automated/。（认为在未来二十年内，40% 的法律职业可能会实现自动化并被人工智能取代）。3. Eric Niiler，AI 能成为法庭上的公正法官吗？爱沙尼亚认为如此，WIRED M AG。，（2019 年 3 月 25 日）。https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。4. 尽管这则新闻的标题语言充满了未来感，但“AI Judge”一词似乎并不包括可以预测案件结果的算法。相反，人工智能法官更有可能充当助手，依靠实际法官的知识和支持。北京互联网法院推出人工智能法官，CHINA D AILY（2019 年 6 月 28 日），http://www.china-daily.com.cn/a/201906/28/WS5d156cada3103dbf1432ac74.html。
Dagnaw，Gizealew，“面向未来工业机遇和挑战的人工智能”（2020 年）。非洲信息系统和技术会议。16. https://digitalcommons.kennesaw.edu/acist/2020/allpapers/16
工业 4.0 将为我们的社会带来深刻的变化，包括制造业的数字化转型。目前，许多制造公司正试图在其整个供应链中采用工业 4.0 的实践。第四次工业革命及其核心的人工智能正在从根本上改变我们作为公民的生活、工作和互动方式。这种转变的复杂性可能看起来势不可挡，对许多人来说也是一种威胁。最近，新一代信息技术的迅猛发展促使一些国家寻求新的工业革命战略。全球化和竞争迫使企业重新思考和创新其生产流程，遵循所谓的工业 4.0 范式。它代表了过去已经使用的工具（大数据、云、机器人、3D 打印、模拟等）的集成，这些工具现在通过传输数字数据连接到全球网络中。制造过程的数字化和智能化是当今工业的需要。制造业目前正在从大规模生产转向定制化生产。制造技术和工业应用的快速发展有助于提高生产力。工业 4.0 代表第四次工业革命，被定义为对产品生命周期整个价值链的组织和控制的新水平；它面向日益个性化的客户要求。工业 4.0 仍然是一个空想，但却是一个现实的概念，其中包括物联网、工业互联网、智能制造和基于云的制造。工业 4.0 涉及将人严格融入制造过程，以便不断改进并专注于增值活动并避免浪费。这项工作的目的是概述工业 4.0 并了解工业 4.0 的支柱及其应用，确定实施工业 4.0 时出现的挑战和问题，并通过使用灵活的智能方法研究与人工智能相关的工业 4.0 的新趋势和潮流。基于智能和灵活的人工智能方法以及过程工业中复杂的安全关系，我们确定并讨论了与过程安全相关的几个技术挑战：过程安全标签稀缺的知识获取；基于知识的过程安全推理；来自各种来源的异构数据的准确融合；以及动态风险评估和辅助决策的有效学习。
EE 汽车架构和链接 ECU：限制和新需求 El Khamis Kadiri、Eric Fitterer、Bertrand Delord Manson PSA Peugeot Citroën Route de Giz
1. 背景 当前车辆发展的主要趋势是车辆中的电气和电子系统数量不断增加。引入这些系统是为了为客户提供更多舒适性和安全性功能。本文的第一部分通过示例和当前 EEA 解决方案的 ECU（电子控制单元）技术概述介绍了正在进行的 EEA（电气电子架构）解决方案的背景。本描述还介绍了未来几年的市场趋势，其中 ADAS 系统和 HEV/EV 具有更大的 ECU 扩散潜力。但是，为了阻止这种 ECU 增长以应对单纯的车辆集成并控制电子系统成本，本文的第二部分将说明 EEA 设计的目标假设，该假设为汽车行业带来了未来的技术挑战。在当今的车辆中，在 EEA 系统中添加新功能主要是通过添加一个到几个带有自己的传感器/执行器 (S/A) 组件的 ECU 来实现的。 ECU 的构建主要归功于 EEA 结构，在该结构中，当前的 ECU 得以维护以支持车辆在以下阶段的限制：- 开发阶段，设计遗留和强大的集成要求、工具、技术