许多通常会接受标准推荐接种的人拒绝接种 COVID-19 疫苗,而这种预防手段在当前疫情中是有效、安全且可以挽救生命的。我们的任务是了解这种令人费解且危险的现象,因为它存在于美国和英国公民中,而在其他方面,他们的情况会被视为相当常见。我们将讨论疫苗拒绝与两种更容易理解的现象:成瘾和意志薄弱,以及与人类行为、意图、能动性、意志和身份相关的问题。我们认为,疫苗拒绝似乎会得到“信息强化”的奖励,从而导致兴奋度提高,同时由于“逆势而行”、坚持自己的“优越”理解和“部落身份”而导致的自尊心增强,违背社会规范。这些因素提供了总体奖励,相当于满足感,超过了众所周知的 COVID-19 感染后果。我们的调查还将使我们得出关于这里讨论的两种疫苗拒绝者亚型的一对认识论假设。
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信息革命对当代世界实施了许多变量和趋势,其中最突出的是将努力融合到实现未来愿景责任的努力的重要性,以面对社会的利益面对问题和挑战;这是通过在不同专业之间建立混合和集成来完成的,利用在使用科学方面的大量知识,通过在所谓的跨学科研究中建立两个或更多领域的领先或实践知识领域的融合。跨学科计划代表了一种或多个相关或无关专业之间的相互作用而产生的一种专业化。它们代表了基于知识统一的原则及其在不同科学和专业方面达到共同概念的原则,试图理解科学与知识之间的关系的科学。跨学科计划和研究证明了它们在解决社会科学问题和问题方面的重要性。尽管如此,研究的结果证明了科学课程与所有教育水平的其他专业课程缺乏整合,并通过建立综合课程来解决这些问题来解决这一问题。互操作性计划实施面临的互操作性和挑战。关键词:跨学科课程的制作 - 科学教育因此,本文旨在通过解决跨学科研究和计划的概念,其目标,维度,重要性,类型,组织水平,跨学科课程,设计步骤,设计步骤,设计策略,全球全球模型应用跨学科的培训和研究和研究与研究和研究相关的概念,以提出有关如何在科学教育中进行跨学科课程的愿景。
2025 年春季课程目标:本课程全面、跨学科地介绍情感计算:即与情感相关、由情感产生或有意影响情感的计算。它概述了人类情感理论(它如何由认知、身体和社会环境产生并影响认知、身体和社会环境)、识别和合成情感行为的技术,并说明了如何将这些技术应用于应用程序设计。本课程适合对计算方法有一定了解的非计算机科学专业学生。学生将获得以人为本的计算理论和实践方面的坚实背景,因为它与决策、健康、娱乐和教育学有关。
多学科护理团队模型或心脏团队方法已成为心血管护理的中心宗旨。最初适用于心脏移植和随后复杂的冠状动脉疾病的方法,但现在在心血管疾病中广泛使用,包括治疗瓣膜疾病,肺栓塞,心脏源性休克,高风险的心脏病患者心脏病患者疾病和成人心脏疾病的患者。心脏团队模型改善了专业之间的跨学科合作,遵守社会准则,并与患者和家庭共享决策。在这篇评论中,我们强调了支持心脏团队模型的发展和理由,应对实施多学科护理团队的挑战,并讨论继续建立,优化和实施这种方法的最佳方法。
摘要。有效的科学对情绪和其他影响现象进行了跨学科研究。目前,由于缺乏用于描述,表现和报告个人情感经历的术语的共同定义以及对这种经验的科学研究的结果,因此对此类研究进行了影响。高质量的本体论为现实中的实体类型和此类实体之间的关系提供正式的定义,这些定义可用于跨不同学科跨不同的数据进行分析和统一数据。迄今为止,几乎没有针对这种有效现象的正式代表,部分原因是在定义和分类事务上有效的科学社区中广泛的辩论。为了确定这一要求,我们正在发展情感本体(EMO)。可从https://emotion-ontology.googlecode.com/svn/trunk/下载完整的OWLDOC文档和生成的OWLDOC文档。
本教师培训指南深入研究了为教师提供针对气候教育的强大专业发展机会的重要性。通过投资教师培训,我们不仅使教育者能够驾驶复杂的科学概念,还使他们能够在学生中培养批判性思维,同理心和行动。支持教师以这种身份增强了他们在解决课堂内环境问题方面的信心和功效。超过4个会议,教师将了解气候教育的3支支柱,并将框架嵌入其课程中。
Nayeth Solorzano , Lissenia Sornoza, Michael Arce, Josue Tomala, Mercedez Mawyin 417‐Advancements in Histopathologic Cancer Detection: A Deep Learning Odyssey Kanwarpartap Singh Gill, Rahul Chauhan, Nagendar Yamsani, Rupesh Gupta, Hani Alshahrani, Adel Sulaiman, Mana Saleh Al Reshan,Asadullah Shaikh 76研究无人机ptz视觉系统的目标跟踪命令,基于模式识别后获得的图像Jieh -Shian Young
摘要 数字技术创新,尤其是人工智能 (AI) 创新,为农业部门带来了巨大利益。人们越来越期望农业能够在考虑环境因素的同时确保粮食安全和食品安全。农业领域的人工智能有可能养活不断增长的全球人口,同时仍有助于实现联合国的可持续发展目标 (SDG)。尽管人工智能有诸多好处,但它在农业中的应用仍然有限。我们认为,由于农业部门的食品、供应链、气候和土地的多样性,人工智能对农业食品行业的影响方式多种多样,因此应用缓慢。我们认为,人工智能使用引发的道德问题、技术发展和技能的不同程度以及农业人工智能的经济影响也加剧了这种情况。对农业人工智能的多个学科(经济、环境、社会、道德和技术)的文献综述和专家焦点小组。农业中的人工智能系统引发了多个学科的各种担忧,需要协调一致才能为农业领域提供可持续的人工智能解决方案。我们的研究表明,在开发农业人工智能时,采用跨学科方法非常重要。农业人工智能应该通过跨学科合作来开发,因为它更有可能变得稳健、具有经济价值和社会吸引力,这可能会让农民在使用它时获得更大的接受度和信任度。
一词全面的教育意味着在英语,阅读或语言艺术,写作,科学,技术,工程,数学,外语,公民,公民和政府,经济学,历史,历史,地理,计算机科学,音乐,音乐,音乐,职业教育,健康,健康,健康,健康教育,以及由州教育机构访问,以及各个方面的学生访问方面,将各个方面的学生访问, 经验。2音乐教育被认为是ESSA核心课程的一部分。这个