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Sampoorna Suraksha 策略：一种新的“沉浸式学习”......
作为联合国可持续发展目标 (SDG) 的签署国，印度致力于到 2030 年消除艾滋病毒/艾滋病对公共卫生的威胁。这一承诺在该国的国家卫生政策 (2017 年) 中得到了呼应，并在 2017-2024 年国家艾滋病毒/艾滋病和性传播感染战略计划中得到重申。消除艾滋病毒这一公共威胁必须齐心协力预防新感染。在全球范围内，艾滋病规划署呼吁到 2020 年将年度新增艾滋病毒感染率从 2010 年的基线值下降 75%，到 2030 年下降 90%。根据 2019 年艾滋病毒估计报告，2010 年至 2019 年间，印度年度新增艾滋病毒感染率下降了 37%。虽然这明显高于全球 23% 的平均水平，但显然需要进一步遏制艾滋病毒的蔓延才能实现计划目标。虽然该项目通过有针对性的干预措施 (TI) 在预防重点人群的艾滋病毒方面取得了巨大飞跃，但那些不认为自己属于任何高危人群 (HRG) 的“高危”个体中的新感染病例，以及仍然被忽视的目标受益者，例如：
了解用户沉浸在线短视频互动
简短的视频（SV）在线流媒体流是近年来最受欢迎的互联网应用程序之一。浏览SV时，用户会逐渐沉浸于自己并获得放松或知识。虽然长时间的浏览将导致积极的感觉下降，但由于惯性而继续下降，导致满意度下降。沉浸式被证明是用户积极体验的重要因素，并且与用户在电影，游戏和虚拟现实中的互动高度相关。但是，浸入SV相互作用仍未开发，这与先前研究的方案不同，因为SV的交付是分散的，离散的，并且每个视频的时间有限。在本文中，我们旨在对在线简短视频互动中的用户沉浸式深入了解，包括相关因素，检测可能性和满意度表示。我们对真实SV浏览的三步用户研究，包括在线调查，现场研究和具有EEG信号的实验室研究。用户研究表明，沉浸式是SV互动中的一种常见感觉，它与视频功能，推荐的个性化，用户情绪和互动行为有关。具体而言，延长的浏览会导致浸入量显着减少。此外，对脑电图信号的分析表明，伽马频带的前额叶叶和顶叶与浸入有关。此外，沉浸预测实验取得了令人鼓舞的结果，表明用户沉浸状态是可以预测的，并且脑电图确实有助于提高预测性能。据我们所知，这是第一个构建分析表明，与用户行为相比，预测的沉浸率更代表用户满意度，这揭示了沉浸式的潜力是推荐系统中满意度的指标。
数据中心浸没式冷却技术发展现状
摘要：随着数据中心和信息技术设备的不断发展，数据中心能耗不断增加，我国数据中心能耗已占到全社会用电量的4%，而数据中心冷却系统占数据中心能耗的30～50%。同时，随着新型高能耗芯片的发展，传统的冷却方式已经不能满足IT设备冷却的要求，因此如何降低数据中心能耗，特别是冷却系统能耗，满足高热流密度数据中心的冷却要求成为数据中心领域的研究重点。为了解决数据中心冷却系统的高能耗和高热流密度的需求，浸没式冷却技术应运而生，本文主要对数据中心浸没式冷却技术的研究，及其使用现状进行介绍和说明，对比单相浸没式冷却技术和双相浸没式冷却技术的冷却原理，对其发展现状和使用前景进行阐述，同时对数据中心浸没式冷却系统的余热利用进行探索，为读者提供广泛的数据中心冷却系统知识。同时，对数据中心浸没式冷却系统中余热的利用进行探讨，为读者提供广泛而详尽的数据中心浸没式冷却技术背景知识。
浸入丙烯酸胶粘性能和粘结强度对湿复合材料的影响
本文介绍了针对海洋维修应用开发的基于丙烯酸的粘合剂的研究。单独使用粘合剂陈化了12个月以上，并定期测试拉伸样品，以表征40°C时海水老化的影响。单独的粘合剂可在海水中塑化，在12个月后损失了大约40％的模量和强度，但干燥后很大程度上恢复了这些模量和强度。并行，在相似的衰老时间后测试了粘合的玻璃和碳纤维复合组件。在40°C的天然海水中12个月后，两者都保留了超过80％的未染色明显剪切强度。在粘结之前浸入海水长达12个月的湿复合底物的粘合键合，以确定残留键强度。湿玻璃纤维复合材料组装的断裂强度不受底物浸入长达12个月的影响，而在粘合键后，碳纤维复合组件的强度在延长的底物浸入后的强度下降至约50％。讨论了这种差异的原因。结果表明，这种粘合剂显示出良好的耐用性，应考虑海洋维修应用。
电池组热性能特征的数值研究浸入冷却
抽象电动汽车（EV）具有零排放和高效率的出色优势，这引起了由于化石燃料耗尽和全球全球变暖问题的关注。目前，锂离子（锂离子）电池是电动汽车中的主要能源，这是多种好处，包括高能量密度。但是，锂离子电池的性能特性和安全操作取决于其工作温度，最佳工作温度在25-40 O C之间，电池组内的温度差不超过5 OC。因此，开发有效的电池热管理系统是为了实现电动汽车高性能的有效电池热管理系统。在本研究中，考虑了21700个圆柱体锂离子电池组的热管理的浸入冷却方法。电池组的热性能特性通过电池组中的电池布置不同，电池组和介电液的不同入口/出口配置进行了全面评估。比较结果表明，使用浸入冷却方法的左右两个插座的跨板布置配置和配置和中间和右侧的两个插座可以作为有效的电池热管理系统的潜在候选者。
跨设备社交XR的普遍访问：沉浸式对非对称虚拟协作体验的影响
本文研究了输入/输出设备特征和沉浸度对特定扩展现实（XR）效应的用户体验（UX）的影响，即存在，自我感知，其他感知和任务感知。它针对进入社交XR的通用访问，在该社交XR中，专用XR硬件无法使用或无法使用，但参与是可取的甚至是必要的。我们将三种不同的设备配置比较：（i）桌面屏幕与鼠标，（ii）带有跟踪控制器的桌面屏幕，以及（iii）带有跟踪控制器的头部安装显示器（HMD）。87个参与者参与了特定开发的社交XR中与不对称设备配置的协作二元相互作用（分类任务）。与先前的研究一致，桌面设置的存在感和界面的感觉明显降低。但是，我们仅发现任务负荷上的差异很小，并且条件之间任务的可用性和享受没有差异。另外，无论使用什么设备，对他人的人性和虚拟人类的合理性都不会受到影响。最后，对自己或其他人的沉浸水平的共同存在和社会存在没有影响。我们得出的结论是，社交XR中的设备对于自我感知和存在很重要。但是，我们的结果表明，这些设备不符合重要的UX和可用性方面，特别是在协作场景中社交互动的素质，为通用社交XR相遇的普遍访问铺平了道路，并显着促进了参与。
使用玻璃珠作为临时浸入生物反应器中植物微繁殖的支撑矩阵的可能性
引言植物组织培养是一种无菌技术，用于快速对健康，无病原体和真实型植物的微繁殖。1目前，在商业植物组织培养实验室中常规大量批量生产及其方案是通过器官发生或胚胎发生建立的。然而，这种方法仍然面临一些局限性，例如微繁殖过程的耗时性质和每个生产的植物的成本高成本。导致成本增加的主要因素是劳动力，材料和化学物质。2此外，许多小型文化船的清洁，归档和处理需要更多的时间和劳动。此外，在适应和转移到土壤期间可能会丢失一些植物。已努力降低成本并提高再生植物的质量和数量。3最有希望的方法是光自养微繁殖（带有无琼脂培养基）和生物反应器。琼脂是昂贵的成分之一，它被添加为胶凝剂，用于凝固培养基并防止外植体浸没。在植物组织培养中测试了不同的支撑矩阵作为琼脂的替代品，例如木薯粉，玉米粉，煮土豆，
通过浸入式巴氏杀菌
AIM：这项研究深入研究了精酿啤酒的巴氏杀菌过程，探索了其对容器和关闭的影响。专注于小型啤酒厂，已经评估了各种治疗方法，并发现散布后的批处理巴氏杀菌是最佳的。商业冠可以承受巴氏菌，而不会改变内部塑料材料，这对于延长精酿啤酒的保质期至关重要，尤其是非酒精饮料。方法：评估可用方法后，进行了精酿啤酒批次的手工巴氏杀菌。鉴于缺乏关于精酿啤酒巴氏杀菌的文献，这项研究为手工啤酒领域提供了基本见解。使用差分扫描量热法（DSC）和傅立叶变换红外光谱（FTIR）对冠状软木塞进行分析。还进行了巴氏灭菌啤酒的有机疗法分析。结果：DSC结果表明膜的玻璃过渡温度（T G）约为62°C，而在66°C的巴氏杀解30分钟不会降解聚合物。压力保留和FTIR光谱显示参考，巴氏杀菌和未经封闭的样品之间没有明显的差异。在66°C下用分析的牙冠浸入巴氏杀菌，适用于瓶装啤酒，而不会影响聚氯乙烯（PVC）。结论：研究得出的结论是，所选的巴氏杀菌过程不会影响Crown PVC，从而确保其适合精酿啤酒装瓶。严重的巴氏杀菌可以改变啤酒的品质，但是在66°C时，在有机益生类分析中未观察到这种影响。
通过深钢筋学习和两相浸入冷却
到目前为止，统治计算范式一直是云计算，其设施集中在大型和偏远地区。具有关键潜伏期和带宽约束的新型数据密集型服务，例如自主驾驶和远程健康，将在一个令人饱和的网络下进行。相反，边缘计算使计算设施更接近最终用户，即在边缘数据中心（EDCS）中的OAD工作负载。然而，Edge compling compling combut compland compling compland complos 诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。 本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。 为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。 这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。 我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2