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NASA的Nancy Grace Roman Space Telescope NASA的新系外行星猎人
目前，检测系外行星的地面和空间仪器只能看到明亮，年轻的系外行星比他们的寄宿明星几倍。罗马冠冕将能够比这比这比这更详尽地发现行星。，它将能够检测到与迄今为止检测到的任何其他Coronagraph相比，绕着其宿主星的旋转距离距离宿主明星要近得多。
尼日利亚的疫苗犹豫：克服文化，语言和宗教障碍1 Grace Temiloluwa Agbede 2 Dominica Emezirinwune 1 Theophilus
Vaccine Hesitancy in Nigeria: Overcoming Cultural, Linguistic and Religious Obstacles 1 Grace Temiloluwa Agbede 2 Dominica Emezirinwune 1 Theophilus Adedokun 3 Patricia Idowu-Collins 1 Research and Postgraduate Support, Durban University of Technology, South Africa 2 Department of Business Administration, University of Lagos, Nigeria 3 World Health Organization, Taraba State Field Office,尼日利亚墨西哥jal虫抽象疫苗犹豫对尼日利亚的公共卫生努力构成了重大挑战，尼日利亚是一个以巨大的文化和语言多样性为特征的国家。在本文文章中研究了语言障碍，文化和宗教信仰以及导致尼日利亚许多种族疫苗的疫苗犹豫的历史因素之间的相互作用。它分析了尼日利亚父母关于儿童疫苗接种的决策过程和信息需求。本文评估了现有的疫苗推广干预措施和沟通策略的有效性，突出了成功，局限性和改进领域的有效性。通过巩固研究结果，该评论旨在告知在文化上适当和特定于上下文的方法，以解决疫苗犹豫不决并增强尼日利亚的疫苗摄取。建议强调形成性研究，社区参与，卫生保健工人的能力建设以及通过量身定制的疫苗接种信息和支持来吸引各种沟通渠道的战略使用。关键字疫苗犹豫，疫苗，犹豫的决定因素，促销干预措施，疫苗促进，预防，
颤音属的定量分析。以及菲律宾邦板牙的Minalin的罗非鱼长大池塘的环境质量评估1 Michelle Grace
摘要。一般而言，弧菌是众所周知的病原体，导致水产养殖行业的高鱼死亡率和经济损失。这种细菌属在水生环境中普遍存在。当环境参数不在适当的范围之外，导致鱼类的压力与颤动的病原体（如Vibrio spp）的攻击时，在水生环境中发生细菌疾病爆发。在先前的研究中，这种细菌菌群引起了罗非鱼的疾病并记录了死亡率。因此，本研究量化了假定的颤音属。在尼罗河罗非鱼（Oreochromis niloticus）和在邦板牙Minalin的长大土池塘中获得的环境样品。大多数环境水质参数都在水产养殖的推荐水平之内，除了盐度，SECCHI椎间盘可见性，总溶解固体，电导率和沉积物pH。观察到的推定弧菌属的患病率。在鱼类和水样中均为100％，而沉积物样品中只有65％。进一步的分析表明，从10 8 CFU G -1的沉积物中获得了最高计数。推定弧菌属。鱼类和水中的数量范围为10 6至10 7 CFU G -1
一种线性可扩展的多伪影去除方法，用于改进基于上肢脑电图的运动想象解码 Mojisola Grace Asogbon 1,2 , Oluwa
图 1：使用国际 10-20 系统从 (a) 矢状面和 (b) 轴平面 (c) 头皮角度看到的 64 个电极配置表示。注意：A= 耳垂，C = 中央，Pg = 鼻咽，P = 顶叶，F = 额叶，Fp = 额极和 O = 枕叶。
-开始记录- 今天，我们将深入研究，为您带来 1982 年时任海军上校 Grace Hoppe 向 NSA 员工发表的演讲
-开始抄录- 今天，我们将为您带来 1982 年时任海军上校 Grace Hopper 向 NSA 员工发表的演讲，题为“未来的可能性：数据、硬件、软件和人员”。Grace Hopper 是一位美国计算机科学家和数学家，也是计算机编程的先驱。在她的成就中，Hopper 是第一个设计出机器独立编程语言理论的人。她最终晋升为美国海军少将，并于 2016 年被追授总统自由勋章——美国最高的平民荣誉。她对领导力的见解和富有远见的预测在四十多年后的今天仍然具有影响力。我喜欢这个介绍是有原因的。因为它让我有机会提醒你，美国第一台大型数字计算机是
在心脏手术术后患者的移动健康应用程序Renata Savian Colvero de Oliveira 1，Sriram Iyengar 2，Grace T M
摘要有证据表明，数字技术可以对心血管疾病（CVD）产生积极贡献，例如总胆固醇，体育锻炼，健康饮食和药物依从性。为此，MHealth是一个可以提供CVD自我管理的盟友，例如医疗建议，医疗咨询，提醒和疾病监测通知。该硕士论文项目的主要目标是在心脏手术术后开发数字健康支持应用程序，并根据用户的经验评估其可用性标准。这将是对定量性质的技术，创新的研究。移动应用程序原型的设计将遵循设计科学研究方法的原理。它还将考虑有说服力的系统设计，通过利用社会支持并鼓励人们继续使用它来激发用户。，我们将在巴西南部的一家医院的心脏手术期间对医生，护士，程序员和患者进行可用性测试。关键字1移动应用程序，术后护理，心脏手术程序，有说服力的系统设计。
疫情条件下牛肉食品供应链的经济动态 Grace Melo a、Luis Peña-Lévano b 和 Kori Luengo c
1 新冠疫情期间的美国牛肉市场截至 2020 年 5 月，肉类行业面临新冠疫情造成的严重经济扭曲。从需求方面来看，由于封锁期间餐馆和学校等主要客户停止运营，需求下降 (Peña-Lévano、Burney 和 Adams 2020a；Cowles 2020；Reuters 2020)。此外，由于人们认为经济衰退迫在眉睫，预计 2020 年家庭牛肉需求将下降 (Corkery 和 Yaffe-Bellany 2020)。部分原因是收入受限的消费者通常会在经济衰退期间放弃反刍动物肉制品，转而选择鸡肉、火鸡或植物蛋白等更便宜的商品 (Plumer 2020)。从供应方面来看，随着工人感染新冠的人数增加，大型加工厂纷纷关闭。农民无法出售他们的动物，这迫使农民将它们关押比原计划更长的时间（Plumer 2020）。
![GRACE, Jamie 和 BAMFORD, Roxanne (2020)。“人工智能正义理论”：使用罗尔斯方法更好地为政府的机器学习立法。法庭之友。[文章]](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c2198d55ef11638e64693034d757bb4c81053a45.png)
GRACE, Jamie 和 BAMFORD, Roxanne (2020)。“人工智能正义理论”：使用罗尔斯方法更好地为政府的机器学习立法。法庭之友。[文章]
SyRI 法律没有规定那些在 SyRI 中处理其数据的人有告知义务，因此可以合理地认为相关人员知道其数据正在或已经用于该处理。SyRI 立法也没有规定在适当情况下单独通知数据主体已进行风险报告的义务。只有一项法律义务，即提前在政府公报上公布 SyRI 项目的启动情况，并在之后根据要求访问风险报告登记册。可以在实践中使用的示范信……不是基于“挨家挨户”通知相关人员的法律义务，而法院无法根据现有信息确定市政当局之间是否存在实施法律的固定做法。相关人员事后也不会自动收到通知。只有在对风险报告进行审计和调查时才会发生这种情况。这并非易事。
宽限期风险评分在患有非ST高程急性冠状动脉综合征（UKGRIS）的患者中的有效性：平行组群集随机对照试验
结果3050名参与者（1440 GR，1610个标准护理）在38个英国集群中招募（20 GRS，18个标准护理）。平均年龄为65.7岁（标准偏差12），男性为69％，平均基线宽限分数为119.5（标准偏差31.4）和GRS和标准护理的125.7（34.4）。GRS的指南推荐过程的吸收为77.3％，标准护理的摄取为75.3％（优势比1.16，95％置信区间为0.70至1.92，p = 0.56）。GRS没有显着改善第一个复合心脏事件的时间（危险比0.89，95％置信区间0.68至1.16，p = 0.37）。基线调整后的EQ-5D-5L实用程序在12个月（差异-0.01，95％置信区间-0.06至0.04）和12个月内住院持续时间（平均11.2天，标准偏差18天V 11.8天，19天，19天）与GRS和标准护理相似。
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nookaraju 2，N。JagadeshBab
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nooka Raju 2，N。Jagadesh Babu 2，P。Ashok Kumar 3和Vempalle 3和Vempalle Rafi 4 1 Ecm 4 1 Ecm eCM，Vignan的Ecect of Information of Information of Information of Information of Technology，eec eec ecem ecem ecem eec。印度的Visakhapatnam 3 ECE，Vignan妇女工程研究所，印度Visakhapatnam，印度4号EEE系，JNTUA工程学院，印度Pulivendula，印度E-邮件：vempallerafi@gmail@gmail.com摘要摘要摘要包括智能世界，智能汽车和其他技术。智能车辆的开发必须能够检测和确定交通标志以确保交通安全。为了控制自动驾驶汽车的速度，环境感知至关重要。交通标志上列出的交通法规必须作为自动驾驶汽车的投入。但是，交通监管是自动驾驶汽车的基本因素之一，但是需要考虑更多的因素。在本文中，用于停车符号检测，交通符号检测的机器学习技术以及避免障碍物和距离计算的对象检测对于调节自动驾驶汽车的纵向速度起着至关重要的作用。停车标志在汽车接近时从相机的视野中消失，这使得在所需的距离距离距离距离的距离挑战。要确切地知道在哪里停止车辆，对停车线的位置的了解至关重要。避免障碍物和对象的检测是分析潜力的其他具有挑战性的因素。HAAR级联分类器方法是此处使用的优化方法。色调饱和值的特征灰度缩放空间具有更快的速度检测能力和低照明痛苦。使用设定基准的印度交通标志评估所提出的技术。所提出的方法提供了几乎80％的精度。关键字：巷道跟踪对象和标志标识，机器学习，图像处理，HAAR级联，自动驾驶汽车的控制。