摘要:隐形眼镜(CL)已成为一种非常流行的视力矫正手段,为全球数百万人提供了舒适感。然而,镜头上生物膜形成的持续问题引起了重大问题,导致各种眼部并发症和不适。这篇评论的目的是制定更安全,更有效的策略,以防止和管理CL上的微生物生物膜,从而改善眼睛健康和佩戴者的舒适性。考虑到这些考虑,本研究通过探索微生物粘附,细胞外聚合物物质的产生和透镜材料本身的特性来研究生物膜形成的复杂机制。此外,它强调了所涉及的微生物,包括细菌,真菌和其他机会性病原体,阐明了它们在透镜和其他与医疗器械相关的感染和炎症反应中的影响。超越了生物膜对CL的挑战,这项工作探讨了生物膜检测技术的进步及其临床相关性。它讨论了诊断工具,例如共聚焦显微镜,遗传测定和新兴技术,评估了它们识别和量化与生物膜相关感染的能力。最后,本文研究了当代策略和创新方法,用于管理和防止CL上的生物膜开发。总而言之,这篇综述为眼保健从业者,镜头制造商和微生物学研究人员提供了见解。关键词:假单胞菌,葡萄球菌,显微镜,遗传,微生物角膜炎它突出了生物膜与CL之间的复杂相互作用,为开发有效的预防措施和创新解决方案的基础,以增强CL安全性,舒适性和整体眼部健康。对CL上微生物生物膜的研究正在不断发展,就CL佩戴者而言,探索了几个未来的方向,以应对挑战并改善眼睛健康结果。
在减少医疗保健系统的碳足迹的各种建议中,一个特别有效的策略是通过减少过度处理和过度处方来最大程度地减少低价值护理。据估计,最多三分之一的实验室测试可能是不必要的,并且通过限制这些浪费的测试,医疗保健部门可以在减少其碳排放量方面取得重大进展。每个实验室测试的碳足迹差异很大,从每次测试的0.5克CO 2当量C反应蛋白到每次测试的116克CO 2等效物进行全面血液检查。与实验室测试相关的大多数碳足迹都来自血液样本收集过程,包括用于试管的塑料,而不是试剂或电力使用。仅在美国每年订购的140亿个实验室测试,减少不必要的实验室测试的数量可能会导致大规模医疗保健部门的碳足迹大大减少。这种方法不仅
机器学习中数据集开发的研究要求更加关注使模型开发并塑造其结果的数据实践。许多人认为,档案和数据策划领域的理论和实践的采用可以支持更大的公平,问责制,透明度和更具道德的机器学习。在响应中,本文通过数据策划镜头研究了机器学习数据集开发中的数据实践。我们将机器学习中的数据实践评估为数据策划实践。为此,我们开发了一个框架,以使用数据策划概念和原理来评估机器学习数据集。通过对25毫升数据集的评估结果的混合方法分析,我们研究了在实践中采用的数据策划原理的可行性,并探讨了当前如何形成数据策展。我们发现,机器学习的研究人员通常强调模型开发,难以应用标准数据策划原理。我们的发现说明了这些领域相互之间的困难,例如评估在这两个领域中共享术语但非共享含义的术语,在适应概念的高度解释性灵活性中,在不限制的情况下,障碍,在不限制数据策划的情况下限制了对涉及型号的范围的障碍,并在范围内进行了挑战,并在范围内进行了挑战。我们提出了解决这些挑战的方法,并开发了一个整体框架进行评估,概述了数据策划概念和方法如何为机器学习数据实践提供信息。
今年的研究发现,尽管围绕 RISE with SAP 的讨论甚嚣尘上,但美国的企业客户仍然谨慎地对待 SAP S/4HANA 转型计划。当前的宏观经济逆风使这一转型变得更加复杂,因为客户重新评估了他们的 SAP S/4HANA 实施策略,这些策略现在专注于寻求快速的投资回报并为其 IT 投资制定成本最优的路线图。美国客户希望评估接受 SAP 订阅条款和其 ERP 系统未来扩展的所有风险和影响。为了应对这些挑战,服务提供商继续专注于通过预配置的流程工作流最佳实践、自动化数据迁移和提供增值服务(如云就绪检查、评估服务)来增强其行业特定解决方案。
SUMMA 基金会由已故的 Carl E. Baum 博士于 1973 年创立,是一家注册的慈善组织,旨在促进高功率电磁学 (HPEM)(也称为 HPRF)领域的科学和教育活动。HPEM 领域源于对高空电磁脉冲 (EMP) 的研究,并发展为研究超宽带 (UWB) 辐射源(现称为中波段辐射)和窄带高功率微波 (HPM) 辐射源(现称为低波段辐射)。如今,该领域包括故意电磁干扰 (IEMI) 源,这对民用基础设施以及各国军队都构成了威胁。SUMMA 基金会于 1973 年首次赞助核 EMP (NEM) 会议,该会议于 1978 年成为两年一次的会议。1994 年,会议在欧洲(法国波尔多)举行,并被命名为 EUROEM。1996 年,会议返回北美,并将其名称从 NEM 更改为 AMEREM。2015 年,该会议在亚洲(韩国济州)举行,并被命名为 ASIAEM。2022 年,在 COVID 大流行之后,会议在阿联酋阿布扎比举行,并被命名为 GLOBALEM。所有后续会议都将被命名为 GLOBALEM,其中 GLOBALEM 2024 将于 2024 年 7 月 14 日至 19 日在美国德克萨斯州奥斯汀举行,由 ETS-Lindgren 主办,后续会议将每两年举行一次。本次演讲将介绍 SUMMA 基金会在国际上倡导 HPRF 研究的活动。此外,本次演讲还将讨论 SUMMA 基金会的工作与 HPRF 发展之间的协同作用。
1德国波恩大学医院波恩大学医院眼科科,德国波恩的生命与医学科学研究所3.萨尔茨堡癌症研究所免疫学和分子癌研究(SCRI-LIMCR);奥地利萨尔茨堡的帕拉塞尔斯医科大学,奥地利的癌症集群4 Helmholtz中心慕尼黑 - 德国环境健康研究中心,计算生物学研究所,德国Neuherberg,德国Neuherberg 5眼科和视觉科学系,约翰·A·莫兰眼中中心,犹他州犹他州犹他州和犹他州梅雷克尔河畔犹他州的摩尔群岛,斯特拉斯91,巴塞尔,瑞士1德国波恩大学医院波恩大学医院眼科科,德国波恩的生命与医学科学研究所3.萨尔茨堡癌症研究所免疫学和分子癌研究(SCRI-LIMCR);奥地利萨尔茨堡的帕拉塞尔斯医科大学,奥地利的癌症集群4 Helmholtz中心慕尼黑 - 德国环境健康研究中心,计算生物学研究所,德国Neuherberg,德国Neuherberg 5眼科和视觉科学系,约翰·A·莫兰眼中中心,犹他州犹他州犹他州和犹他州梅雷克尔河畔犹他州的摩尔群岛,斯特拉斯91,巴塞尔,瑞士
二元优化是指下场景,在该方案中,低级能量功能的最佳解决方案是感兴趣的高级目标的输入功能。这些最佳特征通常取决于低级能量的可调参数,以使整个二合一管道可以端到端训练。尽管通常不这样做,但本文展示了如何将多种图形学习技术重新铸造为特殊的二聚体优化或简化的案例。简而言之,在先前的工作中建立,我们首先得出了一个更弹性的能量功能,当与各种下降步骤配对时(例如,梯度降低,近端方法,动量等。),形式图神经网络(GNN)消息传递层;至关重要的是,我们还仔细地将任何残留近似误差都相对于基本构成消息传播函数而仔细包装。然后,我们探究了该框架的几个简化,以通过基于非GNN的图形学习方法得出密切的连接,包括知识图嵌入,各种形式的标签传播以及有效的图形调查MLP模型。最后,我们提出了经验结果,这些结果证明了所提出的双杆镜头的多功能性,我们称之为bloomgml,表明双光线优化提供了更多的图形机器学习。我们的代码可在https://github.com/amberyzheng/bloomgml上使用。令ML绽放。
在一个越来越多样化和庆祝多样性的世界中,对于HCI而言,重要的是要接受不断发展的方法和技术来改造其用户的多样性并以能力为中心。相互依存理论是这种发展的一个例子,突出了人类与技术之间的人际关系以及如何设计技术来满足人们的共同目标和成果,无论他们的能力如何。这需要当代对“能力多样性协作”的理解,这激发了这一评论。在这篇评论中,我们对过去二十年来来自ACM数字库中的117篇论文进行了分析。我们贡献(1)独立的分类法和能力多样性的协作框架,(2)对当前设计空间进行的曲面讨论和映射,以及(3)未来的研究机会和挑战。最后,我们发布了我们的数据和分析工具,以鼓励HCI研究社区为这一持续的Efort做出贡献。
摘要:尽管辅助系统由于固有技术的日益成熟而具有更大的潜力,但自动语音识别在工业环境中面临着独特的挑战。语音识别使沉浸式辅助系统能够在双手操作工作期间免提处理输入和命令。基于平衡的受试者内设计进行的研究(n = 22 名参与者)的结果证明了 HMD HoloLens 2 的性能(字错误率和信息传输率)与工业噪声的声压级的关系。工业噪声对听写的字错误率的负面影响高于对语音命令的信息传输率的影响。与预期相反,在平稳和非平稳噪声之间没有发现性能的统计学上显着差异。此外,这项研究证实了错误的语音交互会对用户接受度产生负面影响的假设。此外,错误的语音交互对工作量或生理参数(皮肤电导率和心率)没有统计学上显着的影响。可以总结一下,自动语音识别还不是一种适合工业环境的交互范例。
摘要:镜头阵列是一种多功能的光学元件,可以调节入射光,例如DI FF使用,光束塑形,灯光分裂和光聚焦,从而实现较大的视角,低像差,小失真,高时间分辨率,高时间分辨率和无限景点。同时,它具有重要的应用潜力,其形式,智能和集成电子设备和光学系统。在本文中,引入了镜头阵列的光学原理和发展历史,并审查了镜头阵列制造技术,例如墨水喷气式印刷,激光直接写作,丝网印刷,照片光刻,照片聚合,热融化回流和化学蒸气的沉积。显示了镜头阵列在成像传感,照明光源,显示和光伏字段中的应用进度。和本文提出了镜头阵列的开发方向,并讨论了新方向的发展趋势和未来挑战,例如弯曲镜头,叠加的复合眼系统以及镜头和新的OP到电子材料的组合。