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引用出版版本（APA）：Anson，M.，Henney，A。E.，Broadwell，N.，Zhao，S.S.，Ibarburu，G.H.，Lip，G。Y. H.
一项糖尿病与内分泌研究研究，生命课程与医学科学研究所，利物浦大学和利物浦大学医院NHS基金会信托基金会信托基金会，英国利物浦，英国B Manx Care，英国曼斯群岛C肌肉骨骼研究中心，穆斯科骨骼和皮肤病学科学院子，生物学科学，面具科学，人工化科学，人口科学学院美国马萨诸塞州剑桥市曼彻斯特市学术健康科学中心，美国美国剑桥市E利物浦心血管科学中心，利物浦大学，利物浦约翰·摩尔斯大学和利物浦Heart＆Chest Hospital and Liverpool Hospital＆Liverpool，英国英国F丹麦卫生服务中心，Aalborg Universition，Aalborg Interslic，Aalborg Internation，Aalborg Insper，Aalborg Insper，Aalborg Inspricher，Aalborg Inserve，Aalborg Inspribrg a visition，Aalborg Inspribit Technologies，斯塔福德郡大学，英国特伦特河畔斯托克
电动机轴承故障检测的监督对比度学习 /作者=张，亨格鲁伊； Wang，Bingnan /CreationDate = 2024年9月4日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
抽象的各种故障会导致电动机故障，从而导致停机时间和资产损失。故障检测技术在行业中非常需要预测和防止此类故障。机器学习的最新进展已启用数据驱动的模型，这些模型可以从电动机中监视的信号中识别故障。但是，这些信号可能很复杂，并且表明故障的特征是微妙的。因此，需要提取与信号故障相关的信息特征的有效方法。在本文中，我们探讨了对比度学习在检测相位电流信号的轴承断层中的使用。我们开发了一个模型架构，该模型结构由两个部分，一个特征提取器和一个分类器组成，其中特征提取器使用监督的对比度学习进行了预训练。在Pader-Born University轴承故障数据集上进行了测试，我们的模型达到了87％的高故障分类精度，这表现优于常规机器学习模型。我们还进行了消融测试，以证明该模型中基于对比的学习培训的重要性。通过研究模型的分类结果和提取的特征，我们进一步探讨了对比度学习在提取区分不同类别的特征中的效果。我们预计对比度学习可以奠定更准确的故障检测模型的基础，并将其扩展到其他实际的故障检测任务。
使用亨利的气体溶解度优化和粒子群优化的机器学习技术估算桩结算
确保建筑项目是安全的，例如堆叠结构，需要考虑在此期间免疫结构。桩定居点（PS）是一个重要的项目问题，并且正在引起广泛关注，以防止在施工开始之前发生故障。几个用于估算桩运动的项目可以帮助了解加载阶段的项目的观点。在PS模拟中使用了最聪明的策略用于桩运动的数学计算。因此，在本文中，考虑了精确的桩运动计算，考虑了开发的框架操作支持向量回归（SVR）以及亨利的气体溶解度优化（HGSO）和粒子群优化（PSO）。优化器的使用是调整SVR的一些内部设置。选择了使用已发达的SVR-HGSO和SVR-PSO结构的陆地岩石特征来研究基于土地岩石特征的桩的运动。使用五个指标来评估每个模型的性能。这项研究的主要目的是以两个开发模型的形式评估人工智能方法，以使用混合优化的框架模拟桩沉降速率。建模的R 2在0.99水平上类似地获得。SVR-PSO的RMSE分别出现超过两倍的SVR-HGSO，分别为0.46和0.29 mm。此外，测试阶段结果显示，SVR-HGSO的性能较高，MAE指数为0.278，比另一个索引低57.10％。OBJ通过0.283mm级别计算的SVR-HGSO证明了准确的建模。
2024 年亨利·庞加莱奖 布鲁诺·纳赫特盖勒 赞扬基塔耶夫 我很高兴也很荣幸今天为阿列克谢·基塔耶夫颁奖。我学到了
2024 年亨利·庞加莱奖 基塔耶夫荣誉奖 布鲁诺·纳赫特盖勒 我很高兴也很荣幸今天为阿列克谢·基塔耶夫颁奖。我从他的工作中学到了很多东西。很难夸大他对我研究的影响，我知道这对无数其他人也是如此。阿列克谢·基塔耶夫毕业于莫斯科物理技术学院，于 1986 年获得硕士学位，并毕业于著名的兰道理论物理研究所，于 1989 年在瓦列里·波克罗夫斯基的指导下获得博士学位。从那时起，他一直与加州理工学院有联系，并于 2002 年成为该校的正教授。二十世纪九十年代中期，量子计算作为一个多学科研究领域出现，迅速吸引了物理学、数学和计算机科学领域一些最聪明、最具创造力的人才。阿列克谢·基塔耶夫是其中之一，但不仅仅是“其中之一”。很快人们就发现，他是独一无二的。很难想象还有谁能像 Kitaev 一样，做出如此多的基础性贡献，产生如此广泛而持久的影响。他一次又一次地成为这个新领域的开拓者。让我简要回顾一下一些亮点。我所知道的 Kitaev 的第一个成果是 1997 年的 Solovay-Kitaev 定理，该定理通过从生成集中获取的不长单元序列（量子计算语言中的门）的乘积，提供了对任意单元的受控近似。因此，只需使用一小组单元门，就可以在量子计算机上执行任意量子算法。Kitaev 被广泛认为是量子复杂性理论的创始人。他引入的量子复杂性类 QMA（量子 Merlin-Arthur）在他与 Shen 和 Vyalyi 合著的书中有所描述。它是经典复杂度类 NP 的量子类似物，描述了可以在多项式时间内在量子计算机上验证以量子态表示的解决方案的问题。与经典的 NP 完全可满足性问题类似，Kitaev 证明了 k 局部汉密尔顿问题是 QMA 完全的。物理量子计算机并不完美，也永远不会完美。因此需要量子纠错。Kitaev 在量子纠错和量子编码理论（尤其是稳定码）方面做出了开创性的工作。他与合著者 Dennis、Landahl、Preskill 和 Aharonov 和 Preskill 一起证明了所谓的阈值定理，该定理确定了给定纠错方案和噪声模型的最大允许错误率。
蓝色经济对国民经济增长的影响 Mariyatul Qibtiyana 1* , Istianingsih Sastrodiharjo 2 , Yayan Hendayana 3 1 Bhayangk
蓝色经济对国民经济增长的影响 Mariyatul Qibtiyana 1* , Istianingsih Sastrodiharjo 2 , Yayan Hendayana 3 1 Bhayangkara Jakarta Raya University，印度尼西亚雅加达，电子邮件：mariyatulqibtiyana4@gmail.com 2 Bhayangkara Jakarta Raya University，印度尼西亚雅加达，电子邮件： Istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 Bhayangkara Jakarta Raya 大学，印度尼西亚雅加达，电子邮件：yayan.hendayana@dsn.ubharajaya.ac.id 通讯作者：mariyatulqibtiyana4@gmail.com 1 摘要：经济增长是国家发展的主要焦点，特别是通过国内生产总值 (GDP) 来衡量。就印尼而言，由于海洋资源潜力巨大，蓝色经济概念是一项很有前景的战略。本研究旨在分析蓝色经济对印度尼西亚经济增长的影响。通过文献综述，揭示了政府已经实施了各种创新政策和金融手段来支持蓝色经济。研究结果表明，蓝色经济对经济增长有显著的影响。然而，在保持环境可持续性的同时最大限度地利用海洋资源的效益仍然是主要关注点。通过保持海洋资源的可持续性，印度尼西亚可以建立强大而可持续的蓝色经济，为其人民提供长期的经济和社会效益。关键词：经济增长、国内生产总值 (GDP)、蓝色经济、商业模式创新、人类福利、环境可持续性引言
亨内平县 2024 年固体废物管理计划
是一个由亨内平、拉姆齐和华盛顿县组成的联合权力委员会，旨在解决废物管理和能源问题。该伙伴关系旨在消除废物、促进可再生能源，增强我们所服务社区的健康和恢复力，同时促进公平并应对气候变化的挑战。PWE 县支持许多重要的政策变化，包括建立一个全州联盟来制定包装产品管理法案。他们还投入了时间和金钱来研究和解决大都市木材废物问题，并正在共同努力提高有机物处理能力。• 城市在实施方面发挥着重要作用
与曲妥珠单抗相关的过敏性紫癜报告
他从 2021 年 9 月开始继续使用曲妥珠单抗单药治疗 5 个周期，直到 2021 年 11 月，当时他提到复发性胸腰椎疼痛，脊柱磁共振成像 (MRI) 描述 T11 椎体前部有一个 9×9 毫米的局灶性溶骨性病变；然而，全身骨扫描并没有描述这个水平或其他骨骼的受累。鉴于诊断的不确定性，要求进行氟脱氧葡萄糖 (FDG) 正电子发射断层扫描 (PET-CT)，结果检测到 T11 体有一个广泛的孤立性溶骨性病变；经皮活检的免疫组织化学报告 CKA1/AE3 和 Gata3 呈阳性，Mamaglobin 呈低阳性，LCA 和 CD138 呈阴性；结果符合寡转移性乳腺癌。神经外科认为由于没有不稳定骨折或脊髓压迫，不适合手术治疗，因此决定在此位置开始姑息放射治疗，随后患者症状得到缓解。此外，决定于 2021 年 12 月将治疗改为 T-DM1，患者对此具有足够的耐受性。
锌作为抑郁症的助理治疗 - 临床益处和生化机制的书目回顾Henrique Seiji Arashiro，Lucas DA
结论：补充锌是对抑郁症治疗的有希望的干预措施，尤其对耐对传统治疗的患者有益。结果表明，锌可以通过一系列生物学机制来改善抑郁症状。但是，需要进行更多的研究来定义出色的剂量和治疗持续时间，并完全阐明锌具有其治疗作用的机制。通过适当补充和早期治疗预防可以是改善患者生活质量的有效策略。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
引用：Melisew W Wuchew，Ashenafi A Yirga，Sileshi F Melesse，Henry Mwambi（2024），影响时间返回到正常水平的HBA1C的因素
结果：糖尿病患者期望返回正常HBA1C的生存时间平均为52.678周，标准误差为0.144。与54岁以上的患者相比，低于18岁的患者的HBA1C水平降低了91.7％。同样，与54岁以上年龄的患者相比，年龄组18-36岁和36-54岁的患者的恢复时间分别降低了44.1％和55.6％。此外，与没有药物副作用的患者和恶心/呕吐，头痛，疲劳和胃部不适的患者相比，有43.8％，57.3％，44.1％和64.3％的时间更长的时间恢复正常的HBA1C水平。此外，与高依从性相比，患者依从性低的患者增加47.8％的时间恢复到正常的HBA1C水平。