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现代软件体系结构中的域驱动设计最佳实践和模式
最近的域驱动设计（DDD）已超越了其软件开发领域。在新领域（例如物联网（IoT）和云计算）上标记。将DDD与结构相结合，可以有效地开发处理和分析大量数据的系统。优先考虑域特定模型的优先级使开发人员能够创建可以适应现实世界设置条件的解决方案。这种方法可以确保物联网系统保持强大而灵活，以随着进步和不断发展的业务需求而变化。在云计算中，分布式域驱动设计（DDD）有助于创建分布式系统，以利用云资源来增强性能和适应性。通过集成云服务，与业务部门公司可以最大程度地利用资源使用。增强系统兼容性。随着物联网（IoT）和云技术随着时间的推移分配数据管理（DDM）的紧密结合，提供了一种方法，以应对与跨不同位置管理数据的挑战，并以
T.E. 2019模式时间表 DR的测试和咨询服务实验室（TCS实验室）。 ...
•在检查时不允许进行侧规由的交换，考试厅中使用的其他材料的绘制工具。候选人必须携带自己的工具，并且在任何情况下都不会互相借用。
征文工作和组织中的时空模式
工作和组织性质的不断演变，在各种组织领域和职业中催生出多种前所未有的时空模式，尤其是在疫情加速数字技术的采用之后。人们越来越认为，当代某些形式的工作是一种“随时随地”发生的“短暂而不稳定的连接活动”（de Vaujany 等人，2021 年，第 688 页），而其他形式（如护理工作和建筑工作）则相反，仍然受到时间和空间的高度限制。与此同时，疫情进一步刺激了人们从事白领/专业工作的方式的变化，尤其是在组织中。这挑战了传统的以时间和空间为基础的工作理解，例如在办公室，工作量和日程安排以时钟为标志（Gregg 和 Kneese，2019 年）。相反，生产力与物理位置和规定的时间脱节，增加了“组织的地形”（Beyes 和 Holt，2020 年）。尽管我们最近目睹了工作结构、实践和关系以及工作模式和人们在工作中互动方式的深刻变化（例如，Bertolini、Fullin 和 Pacetti，2022 年；Cappelli 和 Keller，2013 年；Eurofound，2023 年），但这些转变尚未在理论和实证上得到充分探索和理解。例如，在传统的从属就业环境（例如，公共部门）中，远程工作的普及和更短的工作周的采用，以及在自由职业和按需工作中发现的其他混合形式的空间和时间管理，这些最终导致了“数字游牧主义”的概念（例如，Aroles、Granter 和 de Vaujany，2020 年）。或者，再考虑一下协作或共享工作空间的兴起和正常化（例如，Resch、Hoyer 和 Steyaert，2021 年）（包括联合办公空间、晶圆厂实验室、办公室咖啡厅，还有火车和地铁），其基础是这样的理念：组织在流动的环境中运作，处于新旧组织实践的交汇处（Schreyögg 和 Sydow，2010 年），跨越不确定的行动领域（Child 和 McGrath，2001 年），以及在瞬态关系的动态中（O'Mahony 和 Bechky，2008 年）。在这样的框架下，技术可以发挥核心作用，但甚至可以——相当矛盾的是——被视为理所当然（Sorrentino、Tirabeni 和 Toraldo，2022 年），这一考虑值得进一步思考。此外，生活与工作、生产与消费、自主工作与从属工作、有偿工作与无偿工作之间的传统界限正在变得模糊，这正在改变工作实践，重新定义工作场所互动的框架（Fineman，2012 年）。与更传统的工作方式不同，新的工作模式经常在既定的制度化就业框架之外实施（OECD，2018 年），从而导致工作多样化
在Tezonapa的云森林中，墨西哥Veracruz云森林中的兰花丰度和多样性的模式
摘要目的：分析墨西哥韦拉克鲁斯Tezonapa热带山地云森林（TMCF）的海拔梯度中的兰花丰度和多样性。设计/方法论/方法：在100×20 m临时样带中采样兰花，随机分布在海拔梯度中（T1800-900，T2 901-1,000，T31,001-1,100，T4，T41,101-1,200，和T5 1,101-1,200，和T5 1,101-1,300 M）。每个标本都是地理参数，鉴定了物种，并确定了保护状态。结果：该地区的多样性达到了16个属的26种兰花。记录了204个标本的护照数据。研究局限性/含义：T3记录了最大的丰度，丰富性和多样性。此结果符合TMCF中兰花发展所需的有利温度和湿度条件。发现/结论：Stanhopea Tigrina有灭绝的危险。因此，迫切需要以下方案：体外繁殖，个人释放到环境中以及野生种群的随访，以改善遗传改善。
审查心脏肌动病的心电图模式和心律不齐：从诊断到治疗管理 - 叙事评论
摘要：与疾病的其他方面相比，心脏淀粉样变性（CA）的电生理方面仍然很差。然而，心电图（ECG）异常在CA诊断和预后中起重要作用，心律不齐是CA治疗的关键部分。低电压和伪造模式在前端铅中较差的R波进展尤其是常见的发现。这些对于CA诊断和风险地层很有用，尤其是与临床或超声心动图发现时。心室和室性心律不齐在CA中很常见，尤其是在甲状腺硬化蛋白淀粉样变性（ATTR）中，其患病率与疾病进展有关。持续和非持续的心室心动过速的预后作用仍在辩论中，迄今为止，缺乏针对可植入的心脏脱落符号（ICD）的特定指示。另一方面，心房效果（AF）是最常见的上心律失常，患病率高达88％。抗凝应视为抗凝分析。此外，即使AF似乎不是CA中的独立预后因素，它的症状控制治疗仍然至关重要。最后，传导障碍和心律不齐也很常见，需要多达40％的患者的起搏器植入。
人类遗传多元化教育材料的模式
•讨论人类特征和特征有时会使人们不舒服。每个教室可能会有不同的氛围，对这种讨论的兴趣，兴趣或厌恶。对于学生来说，以尊重的方式参加这些讨论很重要，以便每个人都可以在支持性的环境中探索思想和学习。•您可能想提醒该课程在这些关于人类差异的对话中的不适感，因此经历不适并不一定意味着事情是错误的。要注意那些感到不适的人。如果您确实有对讨论的一些主题感到不舒服的学生，请确保下课后跟进他们。•如果您认为班级会受益，请在讨论可能引起文化争议的这些和其他主题时考虑使用课堂协议或指南。在此资源的网页上提供了带有后续问题的“课堂协议”的示例“课堂协议”。
Lobish：使用基于通道的变换和模式解释语言检测中的脑电信号的符号语言
摘要：脑电图 (EEG) 信号包含有关大脑状态的信息，因为它们反映了大脑的功能。然而，手动解释 EEG 信号既繁琐又耗时。因此，需要使用机器学习方法提出自动 EEG 翻译模型。在本研究中，我们提出了一种创新方法，以实现高分类性能和可解释的结果。我们引入了基于通道的变换、通道模式 (ChannelPat)、t 算法和 Lobish（一种符号语言）。通过使用基于通道的变换，EEG 信号使用通道的索引进行编码。所提出的 ChannelPat 特征提取器对两个通道之间的转换进行编码，并用作基于直方图的特征提取器。采用迭代邻域分量分析 (INCA) 特征选择器来选择最具信息量的特征，并将所选特征输入到新的集成 k 最近邻 (tkNN) 分类器中。为了评估所提出的基于通道的 EEG 语言检测模型的分类能力，收集了一个包含阿拉伯语和土耳其语的新 EEG 语言数据集。此外，还引入了 Lobish，以便从所提出的 EEG 语言检测模型中获得可解释的结果。所提出的基于通道的特征工程模型被应用于收集的 EEG 语言数据集，实现了 98.59% 的分类准确率。Lobish 从大脑皮层提取有意义的信息以进行语言检测。
量子电路切割模式
量子计算有可能为传统计算机无法解决的复杂问题提供更快、更精确的解决方案。然而，目前量子设备的量子比特数量有限，错误率高，限制了可以成功执行的计算规模。解决这一问题的一种方法是量子电路切割，它将量子计算划分为多个可在现有量子设备上执行的较小部分，并以经典方式组合它们的结果以获得原始计算的结果。即使量子设备成熟，由于现有计算基础设施中增加了量子比特数量有限的量子设备，电路切割的重要性甚至可能增加。然而，目前缺乏对当前电路切割技术的全面比较，更不用说为量子软件工程师提供应用这些技术的抽象指导了。此外，为了促进合作，量子软件工程师需要对电路切割有共同的理解。在这项工作中，我们介绍了三种专注于量子电路切割的模式，这些模式描述了经过验证的解决方案策略，这是提供抽象指导和促进该领域共同理解的第一步。这些模式被集成到现有的量子计算模式语言中，从而支持量子软件工程师对量子电路切割的理解和应用，并促进其实际实现。
是什么使XR黑暗？通过专家共同设计在增强和虚拟现实中检查新兴的黑暗模式
黑暗模式是欺骗性的设计，影响用户与接口的交互，以使用户以外的其他人受益。先前的工作已经确定了窗户，图标，菜单和指针（WIMP）界面和Ubicomp环境中的黑暗图案，但是黑暗模式如何在增强和虚拟现实中表现出来（统称XR）需要更多的关注。因此，我们与20位XR和欺骗性设计专家进行了10次共同设计研讨会。我们的参与者基于最近的HCI/XR文献中介绍的应用原型共同设计了42个包含黑模式的方案。在共同设计的方案中，除了39个现有的情况外，我们还确定了10种新颖的黑暗模式，以及10个示例，其中与XR相关的特定特征可能会扩大了黑暗模式对用户的影响。基于我们的发现和先前的工作，我们提出了XR特异性属性的分类，这些属性促进了黑暗模式：感知，空间性，物理/虚拟障碍和XR设备感测。我们还介绍了专家对共同设计的场景的可能性和严重性的评估，并突出了他们考虑的这项评估的关键方面，例如，技术可行性，易于提高和分发恶意实现，以及应用程序的使用背景。最后，我们讨论了减轻XR黑暗模式并支持调节物体以减少潜在危害的方法。
使用聚类自动编码器技术识别气候模式
摘要：在不同投影场景下，气候模拟的时空分辨率的复杂性产生了多种气候模式。本文通过一种无监督的深度学习技术提出了一种新的数据驱动的气候分类工作，该技术可以在尺寸上降低大量时空数值气候投影数据中的大量紧凑表示。我们旨在确定捕获多个气候变量的不同区域以及在不同气候变化方案下的未来变化。我们的方法利用卷积自动编码器与K-均值聚类（标准自动编码器）和在线聚类相结合，基于sindhorn - Knopp算法（群集自动编码器），整个Conterminous美国（CONUS）（CONUS）（CONUS）捕获来自数据驱动的气候型号的独特气候式的goldement offeration Androm intery Demplyicals todlement todlement todlemant througation dynerical offer -Gromys toym intery dynerical demancortial dynerical ofderational dynerical officolt offer。 （GFDL-ESM2G）。开发的方法在多个变暖方案下以0.125 8的0.125 8将70年的GFDL-ESM2G仿真压缩为较低维空间的空间分辨率为660000倍，然后在150年的GFDL-ESM2G仿真数据中测试了150年。结果表明，五个气候群体捕获了与人类专家定义的已知气候类别相匹配的物理合理和空间稳定的气候效果。结果还表明，与使用标准自动编码器相比，使用群集自动编码器可以将聚类的计算时间限制为9.2倍。我们五个独特的气候模式是由深度学习引起的 - 基于较低维空间的聚类，从而使我们能够在整个综合美国立即提供有关水力气学及其空间异质性的见解，而无需下载大量的大气候数据集。