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美国宇航局的近太空网络使 PACE 气候任务能够“打电话回家”
美国宇航局的 PACE 卫星的海洋颜色仪 (OCI) 可探测高光谱范围内的光，这为科学家提供了区分浮游植物群落的新信息——这是美国宇航局最新的地球观测卫星的独特能力。OCI 发布的第一张图像于 2024 年 2 月 28 日在南非沿海的海洋中识别出两种不同的微小海洋生物群落。该图像的中央面板显示粉红色的聚球藻和绿色的微型真核生物。该图像的左侧面板显示了海洋的自然色视图，右侧面板显示了叶绿素 a 的浓度，叶绿素 a 是一种用于识别浮游植物存在的光合色素。图片来源：NASA
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2017 年至 2021 年参加临床试验的 2 型糖尿病成年人的手机使用差异
尽管智能手机拥有量已变得无处不在，但尚不清楚使用健康应用程序的体验方面是否存在差异，以及在何处存在差异。在 2017-2018 年和 2020-2021 年收集的 2 个不同的 2 型糖尿病成年人样本中，我们研究了按年龄、性别、种族、教育程度、家庭年收入、健康保险状况、健康素养和糖化血红蛋白调整后的智能手机拥有量和健康应用程序使用量的差异。在早期的样本（N = 422）中，87% 的人拥有智能手机，其中 49% 的人曾经使用过健康应用程序。收入较低或健康素养有限的参与者拥有智能手机的可能性降低了 50%。相比之下，在后来的样本（N = 330）中，几乎所有参与者（98%）都拥有智能手机，其中 70% 的人曾经使用过健康应用程序；然而，2017 年至 2018 年健康应用程序使用方面的差异与智能手机拥有量的差异非常相似。我们的研究结果表明，设备所有权是必要的，但不足以假设人们会使用应用程序来支持他们的健康。
使用高级机器学习
在全球范围内，农业对于人类粮食，经济活动和就业机会至关重要。小麦是农业中种植最多的农作物；但是，其年产量面临着各种疾病的巨大挑战。及时，准确地鉴定这些小麦植物疾病对于减轻大坝并提高总体产量至关重要。巴基斯坦由于天气良好和生产丰富的土壤而站在主要的作物生产商中。但是，传统的农业实践持续存在，并且不足以利用技术。农业部门面临的重大挑战，尤其是在巴基斯坦等国家，是对作物疾病的不合时宜和效率低下的诊断。现有的疾病鉴定方法通常会导致不准确和效率低下，从而降低生产率。这项研究提出了有效的小麦作物疾病诊断应用程序，该诊断适用于移动设备和计算机系统作为主要决策引擎。应用程序利用了复杂的机器学习技术，包括决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM）和ADABOOST，并结合了特征提取方法，例如计数矢量化（CV）和术语频率内部文档频率（TF-IDF）。这些高级方法在诊断14种关键小麦疾病方面共同实现了99％的准确性，这对传统方法有了显着改善。该申请为巴基斯坦的农民和农业专家提供了一种实用的决策工具，提供精确的疾病诊断和管理改革。通过整合这些尖端技术，该系统可以发展农业技术，增强疾病检测并支持增加的小麦生产，从而为机器学习和农业实践的领域贡献了宝贵的创新。
通过出院后电话随访提供药物对账，以防止 30 天内因心力衰竭再次入院
推荐引用 推荐引用 Fill, Karolee，“通过出院后电话随访提供药物对账，以防止因心力衰竭 30 天内再次入院”（2024 年）。护理实践博士学术项目。1. https://huskiecommons.lib.niu.edu/nursinghealthstudies-doctornursingpractice/1
个人简历 Pollie Bith-Melander，博士，MSW，ASW 电话：(510) 499-6925；电子邮件: polliebith@gmail.com 教育
CPR、AED、基本急救（成人、儿童和婴儿）Exp。日期：2020 年 1 月 14 日 ASW，BBS 编号 74092 MSW，2016 年 5 月，加州州立大学东湾分校，社会工作系，加利福尼亚州海沃德 硕士论文：旧金山湾区影响 API 的创伤 博士，医学人类学，2004 年 12 月，夏威夷大学，人类学系，夏威夷檀香山 博士论文：“芒果病”：柬埔寨的健康决策以及生物医学和传统疗法的使用 文学硕士，人类学，1998 年 9 月，夏威夷大学，人类学系，夏威夷檀香山 文学士，人类学，1993 年，加州大学伯克利分校，加利福尼亚州伯克利 研究：民族医学、医学多元化、全球健康、东南亚、创伤、少数民族社区、环境/性健康、退伍军人和创伤 学术活动 国际环境研究与公共卫生杂志
在不支持的 VoIP 环境中连接到 Polycom HDX 系统的 Polycom SoundStation IP 7000 电话的用户指南
某些国家、州或省不允许排除或限制默示担保或限制向消费者提供的某些产品的附带或间接损害，或限制人身伤害的责任，因此上述限制和排除可能对您的适用性有限。当默示担保不允许全部排除时，它们将仅限于适用书面担保的期限。本担保赋予您特定的合法权利，具体权利可能因当地法律而异。
斯图加特大学通信网络与计算机工程学院 Pfaffenwaldring 47, D-70569 斯图加特，德国电话：++49-711-68
摘要 — 按需提供各种网络服务需要具有快速适应和重新配置能力的敏捷网络。我们提出了一种基于量子计算 (QC) 和整数线性规划 (ILP) 模型的短期网络优化新方法框架，该框架有可能实现实时网络自动化。我们定义了将近乎真实的资源配置 ILP 模型映射到二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的方法，该问题可以在量子退火器 (QA) 上解决。我们专注于三节点网络，使用最先进的量子退火器 D-Wave Advantage™5.2/5.3 评估我们的方法及其可获得的解决方案质量。通过研究退火过程，我们找到了退火配置参数，这些参数可以获得接近经典 ILP 求解器 CPLEX 生成的参考解的可行解。此外，我们研究了网络问题的扩展，并对量子退火器的硬件要求进行了估计，以便能够正确地将 QUBO 问题嵌入到更大的网络中。我们在 D-Wave Advantage™ 上实现了最多 6 个节点的网络的 QUBO 嵌入。根据我们的估计，一个具有 12 到 16 个节点的实际大小的网络需要至少具有 50000 个量子比特或更多量子比特的 QA 硬件。索引术语 — 整数线性规划、网络自动化、光网络、量子退火、量子计算、资源分配
在不支持 VoIP 的环境中将 Polycom SoundStation IP 7000 电话连接到 Polycom HDX 系统的用户指南
某些国家、州或省不允许排除或限制默示担保或限制向消费者提供的某些产品的偶然或间接损害，或限制人身伤害的责任，因此上述限制和排除可能对您适用有限。当默示担保不允许全部排除时，它们将仅限于适用书面担保的期限。本担保赋予您特定的合法权利，具体权利可能因当地法律而异。