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使用可穿戴技术进行癫痫的自动响应测试：Artie Watch
视频电脑摄影（VEEG）监测以记录患者的习惯性自发癫痫发作（Devinsky等人2018）。可以在癫痫发作的发作和帖子阶段进行癫痫监测单位（EMU）人员通过癫痫监测单位（EMU）人员进行临床电子生理相关性和交互行为评估。此类评估是互动性的，由用于评估语言，方向，记忆和运动功能的一系列命令组成。这些行为评估有助于基于癫痫发作和局灶性缺陷的癫痫发作类型分类。癫痫发作期间行为测试的结果对于诊断和治疗建议很重要（Beniczky等，2016）。但是，目前行为测试存在实质性差异，目前它在很大程度上仅限于接受EMU评估的住院患者的应用（Hamandi等，2017）。缺乏标准化的行为评估限制了我们利用大量行为数据来揭示不同行为表型的能力（Hanrahan等，2021; Toulomes et al。2016; Kinney，Kovac，Diehl 2019）。此外，临床癫痫学的基本差距是癫痫发作的癫痫发作学的客观表征。
北约非机密 RFP-ACT-SACT-19-35
(a) “潜在投标人”是指已填写并返回本 RFP 发送函附件，并在该附件上表明其有意参与本 RFP 的实体（但未作出承诺）。(b) “投标人”一词是指已完成对本 RFP 的投标的投标实体。(c) “承包商”一词是指授予合同的投标实体。(d) “合同官员”是指代表 HQ SACT 执行本 RFP 的官员。(e) “合同官员技术代表”或“COTR”是指根据技术规范确定中标是否合规的官员。(f) “HQ SACT”是指最高司令部盟军转型司令部。(g) 术语“ACT”是指盟军指挥官转型。(h) 术语“NATO”是指北大西洋公约组织。(i) 除非另有说明，本 RFP 中使用的术语“天”应解释为日历天。(j) 术语“惯常居住地”是指 HQ SACT，弗吉尼亚州诺福克，邮编 23511。
放弃一个人的自然态度和智能手机 - ...
抽象的Peirce和Husserl都意识到，尽管对大多数活动的成功至关重要，但我们的习惯和习惯概念仍然遮住了体验式画布的大部分。因此，除非准备工作使我们处于正确的思维方式，否则我们冒着意识到世界的风险，而不是这样 - 而是正如我们所期望的那样。虽然Peirce和Husserl主要关注为科学，符号学和数学等探索提供更好的观察基础，但我借鉴了他们的Phanerospic/现象学工具来打击技术的上瘾和令人难以置信的技术效果。我介绍了几个例子，以说明当我们（试图）摆脱前提和放松效率的追求时，我们如何实现当代的可能性，有助于吹嘘和追求意义。我的总体信息是，在一个越来越依赖智能手机（和即将VR）的设备形成式和单方面的世界观的时代，重新建立了与我们日常环境的无关紧要的接触，可以具有切实的生存益处，从而在Bud Tyrann趋势和浪费。
......形势的综合解决战略
6 1951 年《难民公约》第 1C(5) 和 (6) 条规定：“如果出现以下情况，本公约将不再适用于符合 A 节条件的任何人：[…] (5) 由于承认其为难民的情况已不复存在，该人不能再继续拒绝接受其国籍国的保护；但本款不适用于符合本条 A(1) 节条件的难民，该人能够援引以前遭受迫害的令人信服的理由拒绝接受国籍国的保护； (6) 作为一名无国籍的人，由于承认其为难民的情况已不复存在，他能够返回其以前惯常居住的国家；”。联合国大会，《关于难民地位的公约》，1951 年 7 月 28 日，《联合国条约汇编》，第 14 卷。 189，www.refworld.org/docid/3be01b964.html，第 137 页。7 David Dossou Zounmenou 和 Abdul Rahman Lamin，《科特迪瓦选举后危机》，《非洲选举杂志》，安全研究所，比勒陀利亚，www.eisa.org/pdf/JAE10.2Zounmenou.pdf。
使用自行车测功仪进行运动游戏以进行康复......
2020 年出现了一种不寻常的现象：新型冠状病毒引发的流行病，会导致呼吸道损伤，甚至导致死亡。该病毒以指数曲线传播，造成了令人担忧的局面。鉴于感染率和传播率较高，人们正在采取以社会隔离为基础的针对 COVID-19（新型冠状病毒引起的疾病）的保护措施，大多数人都待在家里。因此，在其他活动中，物理治疗和康复课程受到了影响，因为隔离使锻炼变得困难，因为这些锻炼需要物理治疗师的密切监督，此外，这些锻炼通常被认为是重复和无聊的。
k-nearest-neymen-nighbor学习基于糖果 - 糖 -
如今，EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域，该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供，以在本地，区域和全球改善卫生服务。 通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者，而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务，有效的疾病风险预测模型。 在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。如今，EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域，该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供，以在本地，区域和全球改善卫生服务。通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者，而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务，有效的疾病风险预测模型。 在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。有效的疾病风险预测模型。在本文中，我们特别关注预测和分析糖尿病，这是一种日益普遍的慢性疾病，是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。k-nearest邻居（KNN）是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。为了实现我们的目标，我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居（OPT-KNN）。此方法确定了误差率较低的最佳邻居数，以在结果模型中提供更好的预测结果。该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。
社论：诊断和管理睡眠呼吸的新技术
SDB包括从习惯打s到OSA的严重案例，以及影响全世界大部分人口的各种条件（Benja Filederd et al。，2019）。这些疾病不仅破坏了睡眠，而且会导致一系列负面的健康后果，例如白天嗜睡，认知障碍和心脏代谢疾病的风险增加。传统的诊断方法，包括Inslab Olymenography，通常需要专业的睡眠中心，是劳动密集型的，并且不容易获得。当前的诊断方法在预测长期健康的影响方面也缺乏，强调了对诊断方法和定制疾病管理的指标的迫切需求。同样，SDB的管理也处于迅速前进的睡眠医学领域的变革连接。虽然连续的正气道压力（CPAP）治疗仍然是SDB治疗的基石，但其在解决SDB相关的健康问题方面的有效性是有限的（Patil等，2024）。这种情况强调了对替代治疗方式的关键需求。机器学习，先进的诊断技术和新型治疗策略的整合预示着朝着更个性化的护理和改善患者的结果迈进（Korkalainen等，2024）。
电视观看习惯和学生的认知发展......
摘要 电视是教育教学中使用的视听资源。它是儿童最感兴趣的视听资源之一，因为它包含多个儿童节目。这些节目包括故事时间节目、几个州立网络、儿童戏剧/游戏等。当儿童看电视成为习惯性行为时，可能会被滥用。适度观看电视会对儿童的认知发展产生积极影响。在研究过程中，对其他研究人员对儿童看电视习惯的看法进行了多项研究。在审查几项研究的过程中，研究结果表明，适度看电视的人比看电视时间长的人更能获得基本的语言推理能力，其次是看电视时间短的人。分析还表明，适度看电视有助于基本算术技能的发展。强烈的观看习惯似乎对基本算术技能的发展非常有害。因此，建议父母和监护人应努力控制或尽量减少学生看电视的时间和频率。关键词：电视，电视观看，视听资源，认知发展，习惯等。引言
质疑“ chatgpt成瘾”构建体 - serval
生成人工智能（AI）聊天机器人（例如Chatgpt）在许多日常生活领域都迅速获得了知名度，甚至引发了有关潜在的“ Chatgpt成瘾”的学术辩论。”在整个历史上，新的技术科学一直与广泛的关注和“道德恐慌”有关，尤其是当他们的采用突然采用并涉及日常功能的重大变化时。因此，研究人员检查了对Chatgpt的大量使用是否可以被视为令人上瘾的行为也就不足为奇了。到目前为止，已经开发了至少四个测量Chatgpt成瘾的量表，所有这些都在使用药物使用障碍标准后构建。绘制与以前病态行为的病例相似之处，我们警告不要标记并定义密集或习惯性聊天机器人作为成瘾行为。要将行为标记为上瘾，必须有令人信服的证据表明负面后果，控制障碍，心理困扰和功能障碍。但是，现有关于使用ChatGPT或其他对话AI机器人有问题的研究未能提供如此强大的科学证据。因此，有必要谨慎行事，以避免（过度）病理学，侵害性或不必要的治疗方法，并过度调节工具，这些工具在以正念和调节的方式使用时具有许多好处。
未来无人机交通中的人类自主性 - DiVA
由于计算机系统的智能化和自主性增强，人类操作员的角色正在发生变化。人类将在更宏观的层面上或仅在特定情况下与系统交互。这涉及学习新实践和改变习惯性的思维和行为方式，包括重新考虑人类与自主系统之间的自主性。本文介绍了未来城市无人机交通自主管理系统的设计案例，我们将其称为布鲁塞尔的计算机。我们为人类与自主系统协作而设计的方法建立在基于场景的设计和计算机模拟促进的认知工作分析的基础上。我们使用一种称为联合控制框架的时间方法，在标记为认知控制中的自主性级别的抽象层次中描述人类和自动化工作。我们使用分数符号来分析跨越抽象层次结构的时间发展模式，并讨论交通管理中人机通信的影响。我们讨论了较低级别的自主性如何阻止较高级别的自主性，反之亦然。我们还讨论了在每分钟的操作工作中自主性的时间性。我们的结论是，与自主系统相关的人类自主性基于自动化技术机会与人类参与者认为有意义的价值观之间的基本权衡。