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外交与安全政策计划...
II 不再完全适用于现代情况。这尤其适用于关于难民的一般协议，这些协议目前的形式使得大规模福利移民从一个大陆到另一个大陆成为可能。然而，这并不是这些协议的初衷。尤其是独裁国家以相当有创意的方式解释人权协议，这也增加了国际政治的不可预测性。这些变化不可避免地会对欧洲和芬兰产生影响。天真而乐观地相信非欧洲国家愿意像芬兰一样认真遵守国际协议是不现实的。与此同时，联合国安理会在其成员包括中国和俄罗斯的情况下运作的能力受到了阻碍。
发射率光谱与温度分离算法...
尽管成像光谱技术是环境数据采集、分析和建模的有力工具，但热红外遥感的应用和研究还不够完善。随着遥感技术的发展，越来越多的单光谱或多光谱传感器卫星被发射，热红外数据受到越来越多的关注。从热红外数据中反演的发射率和温度对于科学研究和业务应用具有极其重要的意义。地表发射率是一个重要参数，发射率光谱通常用于区分目标特征和解释特征。地表温度是理解地表过程的重要参数。通过测量与特定景观和生物物理成分相关的地表温度，然后将地表温度与特定景观现象或过程的能量通量关联起来（sobrino，
RDF知识图上的机器学习有关药物安全：Reactome Data
我们的研究旨在使用应用于使用Reactome数据库构建的KG的ML技术来发现信号通路中的新节点和/或链接。目的是在不良药物反应的机制中进行互联，并确定潜在的新相关途径。这种方法增强了我们对途径动态的理解。我们的初步发现显示了与ADR相关的途径的有希望的提示。我们提出的方法是基于使用基于描述的推理的使用，并通过MOWL库嵌入生成。解释我们的发现强调了ML在公斤药物安全研究中的潜力。与药理学家和生物学家等领域专家的合作对于进一步的验证和研究至关重要。需要解决诸如数据异质性和模型性能优化之类的挑战。可以在我们的github存储库2上找到一个详细的描述，图形摘要和可执行的笔记本。
Passclaim1 - 肠道健康与免疫力
被认为是正常健康的肠道和免疫功能的东西。因此，虽然可以衡量消化和社会性的许多方面，但很难在被认为是正常范围内的变异者中互相互相益处。尽管如此，重要的是要为消费者，行业和与公共卫生有关的人设定最佳功能标准。消化道最常是功能和健康主张的对象，并且在全球范围内已经存在着大型的肠道食品。旨在降低肠道和免疫系统的正常功能，并描述可用的测量方法。我们已经定义了正常的肠习惯和过境时间，并将其作为疾病风险因素以及如何表现出来的作用。同样，我们试图从主要的属及其代谢方面定义什么是健康的肠道菌群，并列出了确定这些参数的许多，多样化和新颖的方法。事实证明，对于最佳或改进的胃排空，肠道运动，营养和吸收的最佳或改进的界限以及肝脏，肝脏，gallbladder和pancreas等器官的功能。评估食品主张的科学支持的1个过程。
参考文献列表-BUCK 照明
A01-奥地利萨尔茨堡A02隧道 - 卡林西亚隧道 - 奥地利，奥地利A02-隧道 - 奥地利A02- Lendorf，隧道链Nordumfahrung-klagenfurt，奥地利A02-tunnel falkenberg，隧道链Nordumfahrung-klagenfurt，Carinthia，奥地利A02- 9 -Lainbergtunnel，St.Pankraz，Pyhrn Auto -Bahn，上奥地利A09 -Rossleithentunnel，St.Pankraz，Pyhrn Auto -Bahn，上奥地利A09- Schölmbergtunnel，Pyhrn Auto -Bahn，上奥地利A09 -Krenngrabentunel，Pyhrn Auto -Bahn，上奥地利A09 -ROTTERMANNTUNNEL，UPERTAIL AUSTIRIA A09 -WALDTUNNEL，UPERIA OUTHIA OUTHIA ofter Authnel aupter autia auptria autia a Outia a Outia a pretellia a pretenter a 10-奥地利萨尔茨堡奥伯威斯堡A10-奥地利卡林西亚隧道TREBESING A10-隧道Katschberg，卡林西亚，奥地利A10 -St.AndräTunnel，Carinthia，奥地利A10 A10 -Oswaldiberg SchönbergGallerie，Tyrol，奥地利A22-隧道伊斯兰中心，Donauufer Auto -BahnGrünbrücke，维也纳，奥地利
菌群的当前方面及其与妊娠的关系
总结，微生物群在人体体内稳态中起着基本作用。 div>据信，在怀孕期间，这些生物壁ches的稳定性阻止了与妊娠有关的病态过程的发展，它们甚至会影响生育能力，因此对文献进行了审查，以了解与菌群和怀孕有关的当前方面，以及可能导致的不良结果。 div>The terms used for the indexed search on the network were the following: microbiota and pregnancy, genital microbiota, vaginal microbiota, microbiota of the endometrium, microbiota and hypertensive disorders of pregnancy, microbiota and threat of preterm, microbiota, microbiota and premature breakage of membranes, placental microbiota, microbiota and obesity, leaving a sample made在2010年至2024年对女性生殖器微生物群的第一次研究有关的26篇评论文章和2项基本临床试验中。关键字：菌群，妊娠，生物生物学，营养不良，体内平衡，阴道微生物群，胎盘，子宫内膜，母体微生物群。 div>
3 轴数字磁力计 IC -BM1422GMV-
名称 地址 位宽 R/W 功能 INFO 0x0D/0x0E 16 R 信息（0x0101） WIA 0x0F 8 R 我是谁（0x41） DATAX 0x10/0x11 16 R X 输出值 DATAY 0x12/0x13 16 R Y 输出值 DATAZ 0x14/0x15 16 R Z 输出值 STA1 0x18 8 R 状态1（DRDY） CNTL1 0x1B 8 R/W 控制设置1 CNTL2 0x1C 8 R/W 控制设置2 CNTL3 0x1D 8 R/W 控制设置3 PRET 0x30 8 R/W 预设时间 AVE_A 0x40 8 R/W 平均时间设置 CNTL4 0x5C/0x5D 16 R/W 控制设置4（LV复位释放） TEMP 0x60/0x61 16 R 温度值 OFF_X 0x6C/0x6D 16 R/W 偏移 X 值 OFF_Y 0x72/0x73 16 R/W 偏移 Y 值 OFF_Z 0x78/0x79 16 R/W 偏移 Z 值 FINEOUTPUTX 0x90/0x91 16 R 根据 OFFX 的 DATAX 值 FINEOUTPUTY 0x92/0x93 16 R 根据 OFFY 的 DATAY 值 FINEOUTPUTZ 0x94/0x95 16 R 根据 OFFZ 的 DATAZ 值 SENSX 0x96/0x97 16 R 灵敏度调整 X 值 SENSY 0x98/0x99 16 R 灵敏度调整 Y 值 SENSZ 0x9A/0x9B 16 R 灵敏度调整 Z 值GAIN_PARA_X 0x9C/0x9D 16 R 轴干扰 X 值 GAIN_PARA_Y 0x9E/0x9F 16 R 轴干扰 Y 值 GAIN_PARA_Z 0xA0/0xA1 16 R 轴干扰 Z 值 OFFZEROX 0xF8/0xF9 16 R 无磁场时偏移调整 X 值 OFFZEROY 0xFA/0xFB 16 R 无磁场时偏移调整 Y 值 OFFZEROZ 0xFC/0xFD 16 R 无磁场时偏移调整 Z 值
深度学习 A - 开放研究在线
摘要：近几年，使用机器和深度学习算法的信号处理领域取得了显着增长，在脑电图 (EEG) 中具有广泛的实际应用。经皮电针刺激 (TEAS) 是传统针灸方法的一种成熟变体，也受到越来越多的研究关注。本文介绍了使用深度学习算法对 EEG 数据进行研究的结果，以研究在刺激前、刺激期间和刺激 20 分钟后立即对 66 名参与者的手部施加不同频率的 TEAS 对大脑的影响。小波包分解 (WPD) 和混合卷积神经网络长短期记忆 (CNN-LSTM) 模型用于检查这种外周刺激的中心效应。使用混淆矩阵分析分类结果，以 kappa 作为度量。与预期相反，EEG 与基线的最大差异发生在每秒 80 个脉冲 (pps) 的 TEAS 或“假”刺激 (160 pps，零幅度) 期间，而最小的差异发生在 2.5 或 10 pps 刺激期间 (平均 kappa 0.414)。CNN-LSTM 的 kappa 平均值和 CV 明显高于多层感知器神经网络 (MLP-NN) 模型。据我们所知，从已发表的文献中，似乎没有进行过人工智能 (AI) 研究来研究不同频率的电针型刺激 (无论是 EA 还是 TEAS) 对 EEG 的影响。因此，这项开创性的研究为文献做出了重大贡献。然而，与所有 (无监督) DL 方法一样，一个特别的挑战是由于算法的复杂性和对底层机制缺乏清晰的理解，结果不易解释。因此，还有进一步研究的空间，即使用 AI 方法探索 TEAS 频率对 EEG 的影响，最明显的起点是混合 CNN-LSTM 模型。这将使我们能够更好地提取信息以了解外周刺激的中枢效应。
一种用于调节横向流动免疫分析动态范围的新型比率荧光方法
在过去的几十年中，横向流动检测 (LFA) 已被证明是在临床和环境应用中最成功的即时诊断检测之一。[1–4] 纸基生物传感器具有几个重要优势，例如成本效益、可持续性、免清洗操作性和高度可调性。[5,6] 此外，由于易于使用、速度快、操作简单，LFA 常用于需要大规模测试和定性评估的应用。[2,7,8] 例如，LFA 通常用于在家中诊断怀孕 [9]，或者最近用于在药房和移动检测站快速识别 COVID-19 特异性抗体和抗原的存在。[7,10,11] 尽管如此，它们公认的低灵敏度 [12] 和难以解释微弱带状 [13] 仍然阻碍其在需要定量检测目标分析物的具有挑战性的临床应用中的使用。 [14] 为了克服这一限制，研究人员开发了不同的策略来提高 LFA 的灵敏度 [12,15–18] 并实现现场定量分析。[19–21] 然而，这些方法仍然大多局限于学术实验室，因为它们很复杂，而且成本可能很高，会影响 LFA 在现实环境中的可负担性和可用性。[22] 因此，迫切需要简单且经济有效的策略来克服 LFA 的上述局限性，使其能够在广泛的临床场景中实施。目前，大多数 LFA 都采用比色标记（例如金纳米粒子和聚苯乙烯珠）[23,24]，可以方便地进行肉眼或基于智能手机的检测。前者仍然是 LFA 的首选检测模式，因为它不需要设备并且具有成本效益，因此非常适合资源有限的环境。 [25] 相反，后一种方法正在兴起（这要归功于智能手机的普及），并且倾向于提高测试的可重复性（即消除了肉眼检测的主观部分）。 [26–30] 然而，在这两种情况下，使用比色标签都会将 LFA 的读数限制为单色信号的识别/测量。不幸的是，这可能会产生不确定的情况，因为微弱的条带的存在可能不
解释人工智能辅助决策中的不确定性
输入值，以便将模型预测更改为期望输出，这在可解释人工智能 (XAI) 中越来越多地用于促进人类与人工智能模型的交互 (Miller 2019)。我们通过扩展先前的反事实模型 (Russell 2019) 来形式化置信度的反事实解释。表 1 解释了 Russell (2019) 的模型与我们提出的方法之间的区别。然后，我以两种不同的呈现形式生成这些解释：(1) 基于示例的反事实和 (2) 基于可视化的反事实。为了评估解释，我们进行了用户研究，因为人们越来越接受可解释性技术应该建立在哲学、心理学和认知科学的研究之上 (Miller 2019)，并且解释的评估过程应该涉及用户研究。我们为两个不同的领域招募了总共 180 名参与者。为了评估理解，我们使用任务预测（Hoffman 等人，2018 年，第 11 页）。参与者会得到一些实例，他们的任务是决定 AI 模型会为哪个实例预测更高的置信度分数。因此，任务预测有助于评估用户对他们对模型置信度的理解的心理模型。为了评估信任，我们使用了（Hoffman 等人，2018 年，第 49 页）的 10 点李克特信任量表。对于满意度，我们使用了（Hoffman 等人，2018 年，第 39 页）的 10 点李克特解释满意度量表。结果表明，与没有解释的基线相比，这两种形式的反事实解释都增加了信任和理解。值得注意的是，基于可视化和基于示例在提高理解、信任和满意度方面几乎没有差异。使用定性分析，我们观察到这两种方法的一些局限性：•人们使用基于案例的推理来理解基于示例的解释。也就是说，他们在基于示例的演示中找到最接近的例子，而忽略了置信度得分和特征值之间的线性相关性。这个结果表明，我们在使用基于示例的解释来解释连续变量时应该小心谨慎。•虽然使用基于可视化的解释更容易解释相关性，但是当并非所有反事实点都显示在解释中时，人们不愿意推断出最低值和最高值之外的相关性。因此，应该在解释中显示所有反事实点以缓解这个问题。