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练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了解决当前传输线的实时监控的问题，本文提出了一种基于事物互联网技术的传输线的基于信息的监视系统。该系统利用了强大的可伸缩性，良好的容错性，低功耗和物联网成本低的特征。以超低功率消耗MSP430微控制器和CC2430射频模块为核心，设计了基于物联网的线监视系统。拟议的设计使用由太阳能提供动力的Zigbee无线传感器网络技术。实现了该行的各种环境参数的收集，传输，处理和判断。通过GPRS将数据信息传输到上计算机的监视中心。当异常情况时，它可以向负责人发送手机简短消息以及时反馈异常内容。分销网络的负载对称性允许开发多个定位过程。对于三相对称方案，采用了基于线供应特征的故障位置方法，对于三相不对称方案，提出了基于线阻抗的断层位置技术。物联网最重要的用途之一是减轻电力传输线故障和灾难。由于物联网的最先进的感应和通信技术，可以提高电力传输可靠性，减少财务损失和更少的停电。这项研究介绍了物联网在电力传输线的在线监视系统中的使用，重点是智能电网的构建和开发特征。结果表明该系统的最高温度差为0.31°C，而最大湿度差为1.38％。该系统提高了电力传输的安全性和可管理性，同时还促进了智能电网和物联网的广泛采用和技术整合。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。本研究的重点是开发基于人工智能的医疗测试设备管理系统。系统集成了高级传感器技术，以实时监测患者的生理特征数据，例如心率，血压，体温等。并通过差分熵分析算法处理数据，以提取关键的健康指标。然后，这项研究构建了一个深度学习的神经网络模型，以预测患者健康状况的变化，并相应地优化了医疗检测设备的配置和使用。本文提出了一种基于神经网络模型的特征提取方法，该方法可以有效地识别生理信号中的异常模式，并为后续预测模型提供高质量的输入数据。仿真结果表明，所提出的神经网络模型在预测患者的健康状况方面具有很高的准确性和实用性。该模型可以帮助医护人员及时确定潜在的健康风险，以改善治疗结果和患者的生活质量。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了科学而合理地监测城市居民区绿色空间的土壤环境，研究了居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样方法，包括选择代表性居民区的选择，确定监测点采样位置以及确定点数的确定。作者根据多源数据收集和大数据可视化，对城市居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样进行了研究。通过使用多源大数据可视化方法，选择了某个城市的代表性住宅区来监测其居民区绿色土壤中的重金属（镉，汞，砷，铅，铜，铜，铬，铬，锌和镍）。这项研究揭示了不同建筑年龄的居民区跨土壤中重金属浓度的变化。为了确保对居民区的土壤环境条件进行彻底监控，建议包括不同建筑年龄的社区作为监测地点。我们的发现表明，在这些区域内的采样位置的选择不会显着影响土壤样品中的重金属含量。因此，最好是优先考虑从居民区域进行采样，而不是仅专注于它们内部的大绿色空间，在同一居民区域内不同监控点的样品中存在差异，并且在每个居住区中应在每个居民区域中建立至少3-4个监测点，以代表该居民区域的土壤环境条件。多源大数据的应用对城市土壤监测点的分布具有积极作用和优势。
http://erc.europa.eu 03/12/2024 第 1 页，共 9 页
古代海上依附关系：贸易、地理和冲突之间的关系。锡拉丘兹的海上历史和案例研究结合了历史、考古学、海洋学、船舶和经济理论。
实践与经验，ISSN 1895-1767，http://www.scpe...
摘要。在可扩展计算领域，对皮肤癌的早期检测的追求进入了一个新维度，需要能够处理大量数据的强大而高效的算法。本文深入探讨了新兴的智能计算领域，其中可扩展的解决方案对于处理每天生成的大量皮肤病变图像至关重要。利用尖端的深度学习和机器学习技术，研究人员努力开发能够快速分析病变特征（如对称性、颜色、大小和形状）的自动化系统。通过全面的文献综述，本文探讨了皮肤病变检测方面取得的进展，重点介绍了适应不断增长的医学成像数据量的可扩展计算方法。通过确定分类和分割方法中的重大贡献，本文不仅揭示了最新的进展，还为有抱负的研究人员提供了指导，帮助他们应对复杂的皮肤病变分析。最终，可扩展计算和智能算法的融合有望彻底改变早期检测工作，通过在皮肤癌发病初期迅速识别和治疗，有可能挽救无数生命。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了提高智能语音互动机器人的准确性，作者提出了一种基于深度学习的研究意图识别方法。通过介绍GloveBibgru自己的注意分类预测模型，构建了意图识别功能模块，并采用ROS分布式体系结构来整合系统功能模块，从而实现了人与机器之间的智能语音交互。模拟结果表明，使用该方法的语音意图识别具有更高的精度。与基于DCNN模型，CNN-LSTM模型和GRU自我注意力模型的意图识别方法相比，识别精度高于8。02％，4。06％和2。分别为13％，并且在特征提取方面具有更好的识别效果，与基于Bilstm模型的传统提取方法相比，BigRU的训练时间缩短了四倍，从而导致了较高的训练能力。根据实验发现，使用建议的意图识别方法开发了语音交互系统，在理解用户英语语音命令方面保持了高度的准确性和效率。平均准确率为89.72％，识别时间始终低于0.35秒，很明显，该方法适用于现实世界中的语音相互作用。基于手套的意图识别方法可以将注意力用于智能语音机器人中的英语语音互动。
在线访问http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i12.19原始研究文章治疗和临床生物学意义
目的：研究CREB3L4表达在原发性前列腺癌（PCA）中的治疗，临床病理学和生物学相关性，并确定PCA中CREB3L4表达放松管制的机制。方法：CREB3L4表达在两个同类群体中的治疗，临床病理学和生物学意义，以及使用TCGA数据对CREB3L4表达进行放松的机制，该机制使用TCGA数据确定了使用综合计算的临床基因组和DEUTSCHES KREBS KREBS KREBS KRES KRES KRES KRES KRES KRES KRES KRES KRES kRE的综合计算分析来确定的CREB3L4表达（DFKZ）。结果：基因集富集分析（GSEA）显示了基因组的富集，这些基因集预测了对CREB3L4表达较低的PCA亚群中对一系列认可的抑制剂的生物学反应，分别在p <0.05和p <0.25的标称和错误发现率下。此外，TCGA PCA队列中的CREB3L4表达较低，在雄激素剥夺治疗后显示出较差的结果。此外，GSEA表明细胞增殖，上皮 - 间质转变，血管生成，炎症反应和凋亡基因集富含CREB3L4表达较低的PCA子集。低CREB3L4表达与PCA的不良临床病理特征有关，以调整后的P <0.05。CREB3L4的甲基化，microRNA表达和拷贝数数据的多元回归分析鉴定了甲基化基因座和miRNA表达，这些表达独立地预测了CREB3L4在PCA中的表达。结论：这项研究证明了CREB3L4在原代PCA中的潜在治疗相关性和临床生物学意义。关键词：前列腺癌，CREB3L4表达，基因集富集分析，药物签名数据库（DSIGDB），肿瘤生物学
在线访问http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i12.15原始研究文章对知名度，感知和
目的：确定医疗学生（HCS）对人工智能（AI）的观点，知识和观点。方法：旨在评估HCS对AI的意识，看法和意见的横断面调查是在2023年4月至6月之间进行的。一份经过预先测试的，经过验证的结构化问卷是通过电子方式分配给沙特阿拉伯不同大学的HCS的。使用5点李克特量表编制了响应。Cronbach的Alpha评分为0.80来确定问卷的可靠性。平均分数是通过计算汇编的感知中的每个项目来确定的。结果：大多数HCS对医疗保健的AI有积极的看法，并同意AI可以提高诊断准确性（73.4％），减少医疗实践中的错误（65.2％）并促进患者教育（70.8％）。然而，一些担忧表明，AI对医疗保健从业者与患者的关系和潜在的道德意义有害（44.3％），并且还使患者可以增加对健康的控制（51％）。大多数学生（85％）认为，如果AI纳入医疗保健，就有失业的风险。The analysis of multiple linear regression shows that course of study (B = 0.311; SE = 0.132; t = 2.360; p = 0.019; CI = 0.052 to 0.570), awareness of AI (B = -1.822; SE = 0.785; t = -2.320; p = 0.021; CI = - 3.366 to -0.279) were predictors of perception人工智能得分。结论：医疗保健学生对AI表现出积极的看法，并同意AI在医疗保健的各个方面有帮助。但是，学生透露了对AI的一些担忧。因此，解决与道德，劳动力影响和患者隐私有关的问题对于成功实施医疗保健领域至关重要。关键字：人工智能，医疗保健，学生，感知，意识
http://erc.europa.eu 11/04/2024 第 1 页，共 7 页
MAYER Günter Rheinische Friedrich- Wilhelms-Universität Bonn 波恩大学 DE IntraMAP 内聚体介导的信号通路多平行映射 LS9
有效的平面外数学 xmlns="http://www.w3. ...
半导体量子点 (QD) 是可扩展自旋量子比特操作的有前途的平台[1– 13]。虽然许多研究都使用了硅基电子 QD，但锗中的空穴表现出许多相同的理想特性，但也有一些有益的不同：不存在简并谷态[14]，原子 p 轨道特性可以自然抑制超精细引起的退相干[15–18]，大自旋轨道耦合[14, 19]，允许使用电偶极自旋共振控制量子比特[15]。由于这些潜在的优势，应变 Ge QD 近期一直在研究中[20, 21]。值得注意的是，应变 Ge/SiGe 异质结构中的空穴自旋量子比特已从 QD 演示迅速发展到量子比特逻辑[22– 25]。这种材料中重空穴和轻空穴子带之间的巨大分离因 Ge 阱内的应变和约束而增大。这导致重空穴空间单带模型中有效非对角项减少。± 1 / 2 态的能量分裂超过了这些空穴应经历的自然自旋 3/2 塞曼项，从而减少了外部磁场 (B) 对 ± 3 / 2 态的混合。这导致对平面内排列的 B 场的响应较弱，表明 g 因子各向异性较大[26]。这已在一维中得到证实