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医学和社区实践中的健康艺术
1:45 PM - Themed panel: Improvisation in Arts for Health in Medical and Community Practices Panelists: Bobbi Block, MA Adjunct Faculty, Theater, School of Theater, Film & Media Arts, Temple University Applied Improvisation for Communication & Connection Jessica Jane Julius, MFA Associate Professor of Instruction and Program Head, Glass, Tyler School of Art + Architecture, Temple University What I Say Vanishes: Risk and Resilience in the使CCC-SLP副教授（研究轨道），传播科学和疾病系的生态学，公共卫生学院，Temple University，即兴康复的申请在康复中的申请中，由Mike Zanders博士主持的失语症患者，由Mike Zanders博士主持
文化实践，社会经济水平和环境对尼日尔（西非菲尼克斯·达克利弗拉（Phoenix Dactylifera L.））盈利能力的影响（西非）
亚洲农业和林业研究杂志5（3）：42-52，2020;第56439号文章ISSN：2581-7418文化实践，社会经济水平和环境对尼日尔（西非菲尼克斯·戴克利弗拉（Phoenix dactylifera L.）的盈利能力的影响（西非） ，Oumar Hissein Abba-Mahmoud 3，Nathalie Chabrillange 4，FrédériqueAberlenc-Bertossi 4和Yacoubou bakasso 1 1生物学系，科学和技术学院，尼日尔·尼亚尼市Abdou Moumouni University。2尼日尔Zinder大学科学与技术学院。 3乍得农艺发展研究所，乍得。 4法国蒙彼利埃的开发研究所。 作者的贡献这项工作是在所有作者之间合作进行的。 作者Mlai设计了这项研究，进行了统计分析，编写了协议并写了手稿的初稿。 作者OZ和MMI管理了研究的分析。 所有作者都阅读并批准了最终手稿。 文章信息doi：10.9734/ajraf/2020/v5i330088编辑（S）：（1）Cengiz Yucedag博士，Mehmet Akif Akif ersoy University，土耳其。 审稿人：（1）乌干达布卡拉萨农业学院的化学玫瑰念珠。 （2）巴基斯坦农业大学的阿曼·巴蒂（Aman Bhatti）。 （3）土耳其卡斯塔莫努大学的艾哈梅·西瓦西奥鲁（AhmetSivacioğlu）。 然而，很少有研究量化了西非萨赫勒的日期棕榈种植的驱动因素及其社会经济和环境利益。2尼日尔Zinder大学科学与技术学院。3乍得农艺发展研究所，乍得。4法国蒙彼利埃的开发研究所。作者的贡献这项工作是在所有作者之间合作进行的。作者Mlai设计了这项研究，进行了统计分析，编写了协议并写了手稿的初稿。作者OZ和MMI管理了研究的分析。所有作者都阅读并批准了最终手稿。文章信息doi：10.9734/ajraf/2020/v5i330088编辑（S）：（1）Cengiz Yucedag博士，Mehmet Akif Akif ersoy University，土耳其。审稿人：（1）乌干达布卡拉萨农业学院的化学玫瑰念珠。（2）巴基斯坦农业大学的阿曼·巴蒂（Aman Bhatti）。（3）土耳其卡斯塔莫努大学的艾哈梅·西瓦西奥鲁（AhmetSivacioğlu）。然而，很少有研究量化了西非萨赫勒的日期棕榈种植的驱动因素及其社会经济和环境利益。完整的同行评审历史记录：http：//www.sdiarticle4.com/review-history/56439 2020年2月20日接受接受，2020年4月27日接受于2020年5月6日出版于2020年5月6日摘要phoeniccrulture，或者日期棕榈种植起着主要的社会经济和生态学作用。因此，这项研究评估了人类和环境因素对尼日尔的定量和定性生产的影响。我们进行了一项民族植物学调查，以收集尼日尔的萨哈利亚和撒哈拉派地区的数据。我们使用置换回归测试来评估气候条件的影响，富达
银行业Greentech的收养实践指南
也有潜力通过促进令牌技术来进一步推进绿色债券市场的发展，并鼓励AIS和发行人在资本市场交易中采用此类技术。除了分别由HKSAR政府于2023年和2024年发行的两个令牌绿色债券外，HKMA于2024年11月启动了数字债券赠款计划（DBGS）。DBGS旨在支持数字债券，包括绿色，社会，可持续性，可持续性挂钩或过渡债券，只要它们符合相关资格要求。HKMA认为，象征性有可能帮助促进绿色债券的发行和交易，提高效率，透明度和可及性，并最终提高对投资者和发行人的吸引力。
如何引用本文Sandougah K，Alsywina N，Alghamdi H K等。 （2025年2月17日）评估Arti
系统需要大量数据（也称为大数据）进行培训[2]。高质量的标签和代表性现实生活数据需要创建机器学习或深度学习算法以防止系统偏见。未能遵循这一基本规则可能会产生不可靠的发现[3]。这类似于基于合成数据的使用[4]，对癌症患者的护理建议的建议类似。由于可以检索和用于训练的许多诊断成像方式（例如X射线，超声，CT，MRI等）的大量数据（例如X射线，超声，CT，MRI等），因此放射学在AI算法的开发中起着至关重要的作用。因此，预计AI不仅会影响传统的放射学过程（例如图像解释），还会影响临床决策支持系统和结构化报告[2]。可以改善放射科医生的实践，因为基于AI的工具可用于更有效地完成费力，重复性的活动和阅读时间[1]。为了使放射科医生对AI的基本理解，欧洲放射学会（ESR）产生了一份白皮书[5]。这些进步的其他用途包括在紧急情况下自动鉴定气胸，出血，肾结石和异物的病例，可帮助放射科医生在诊断过程中进行诊断，并提高其准确性[6]。人机互动将成为所有医生的关键能力，必须纳入医学教育。根据文献上发表的几项研究，基于AI的应用程序不会代替放射科医生目前的角色。相反，它们将增强放射学服务和放射学家的表现[1]。将来医学的问题是在使用AI工具时可以进行质量检查[3]。然而，正如人工神经网络的著名杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）所说，AI的使用是放射学领域的发展领域，这可能是对专业诊断放射学家[7]的威胁[7]，因为远程放射学，3D印刷，在放射学中实施人工智能训练和其他放射性训练[7]，并且是训练有素的测试。至关重要的是要确保当前的临床从业人员鉴于正在进行的AI革命，对这项技术的状态和潜力了解。关于AI将如何影响临床实践的错误信息可能导致不利的态度和不明智的职业决定。因此，在整个过渡期间，至关重要的是，为临床医生提供准确，公正和当前的信息至关重要。从这个角度来看，评估临床医生对AI的潜在应用的感觉至关重要。因此，这项研究的目的是评估医师在放射学中使用AI的感觉[8]。
在发展中国家国家石油公司实施有效的供应链管理实践：综合BWM- Aroman方法
这项研究介绍了一种评估有效供应链管理实践（SCMP）的方法，这是任何国家经济的重要组成部分。提高行业的绩效需要有效实施SCMP，以可持续地解决与绩效相关的问题。为此，最优惠的方法（BWM）确定了四个确定的行业有效SCMP的挑战的权重，随后，替代排名顺序的方法考虑了两步归一化（AROMAN）评估了四个替代方案，以克服这些挑战。为了显示我们方法的适用性，肯尼亚国家石油公司被视为案例研究。结果表明，供应链行为者在提供运输和分销方面的合作是国家石油公司有效的SCMP的最合适替代方案。
确保牙科实践中的感染控制
有效的灭菌和消毒对于牙科实践中的感染控制至关重要，减少了与医疗保健相关的感染并确保患者的安全。本综述探讨了牙科中使用的各种灭菌和消毒方法的原理，应用和局限性，包括热灭菌（蒸汽和干热），化学灭菌（氧化物氧化物，过氧化氢）和辐射方法（紫外线（UV）（UV）和γ射线）。重点是每种方法针对一系列病原体的有效性，它们对不同牙科仪器的适用性以及技术的进步，例如汽化的过氧化氢系统和抗菌涂层。高压灭菌灭菌仍然是基石，因为它的可靠性，而紫外线和臭氧等方法具有创新的，材料友好的替代品。通过生物学指标验证灭菌功效的重要性并维持适当的储存方案以确保也突出显示无菌性。通过将传统技术与新兴技术整合在一起，牙科实践可以增强感染控制标准，同时适应现代挑战。
在信息和通信技术工作场所推进女性：领先实践的审查 - 未来技能中心•中心兼容期货
ICT中妇女的代表性不足是社会，组织和个人力量的功能。在社会层面，政府政策，计划，立法和媒体表现形式可以塑造刻板印象和价值观，并影响谁拥有ICT角色。组织级政策和实践也是决定性的。组织可以通过例如其人力资源实践或劳动力开发活动来创建或取消抵押机会。在个人层面上，障碍可能包括态度，性别刻板印象和偏见，家庭义务等等。例如，研究表明，在同一级别上，女性比男性更有可能质疑自己的判断，使自己的技术能力贬值，被言论，并被标记为“困难”，以表现出对男性鼓励的同样的自信行为。这些微侵略会阻碍妇女的信心和职业发展，并增加妇女离开STEM专业的可能性。
在甘蔗植物土壤系统中受到印度印度倾向平原下营养融合实践的影响
在植物和土壤中的盈余大气CO 2的必须沉没，在这种情况下，甘蔗种植在利用CO 2方面起着关键作用，因为它是C 4植物在光合作用过程中具有很高的利用CO 2的植物。 另一种干预措施可能是通过改变养分管理实践来增强CO 2的捕获，从而通过提高甘蔗的氮效率来增强叶绿素的合成。 不同的处理组合物增强了捕获更多CO 2的光合作用。 因此，甘蔗作物和根际土壤在大气的脱碳中充当重要的碳沉水量，最终降低了碳水平并导致全球冷却。 土壤特性和碳储存：结果表明，由于对控制的不同有机修订，治疗中的土壤物理特性和化学特性在处理之间存在显着差异。 分析了土壤有机碳（SOC），范围为0.47至0.67％。 不同的有机修订治疗对土壤的密度和孔隙率有很大影响，并显着改善了土壤碳储存。 植物碳储存：不同甘蔗植物部分中的碳库存，包括根，芽和叶子。 甘蔗生物量中的总碳存储，包括地上部分和地下部分，即 根，在不同的治疗中有显着差异。 关键字：甘蔗；碳存储；气候变化；光合作用；碳固存。 1。 甘蔗主要用于糖生产。必须沉没，在这种情况下，甘蔗种植在利用CO 2方面起着关键作用，因为它是C 4植物在光合作用过程中具有很高的利用CO 2的植物。另一种干预措施可能是通过改变养分管理实践来增强CO 2的捕获，从而通过提高甘蔗的氮效率来增强叶绿素的合成。不同的处理组合物增强了捕获更多CO 2的光合作用。因此，甘蔗作物和根际土壤在大气的脱碳中充当重要的碳沉水量，最终降低了碳水平并导致全球冷却。土壤特性和碳储存：结果表明，由于对控制的不同有机修订，治疗中的土壤物理特性和化学特性在处理之间存在显着差异。土壤有机碳（SOC），范围为0.47至0.67％。不同的有机修订治疗对土壤的密度和孔隙率有很大影响，并显着改善了土壤碳储存。植物碳储存：不同甘蔗植物部分中的碳库存，包括根，芽和叶子。甘蔗生物量中的总碳存储，包括地上部分和地下部分，即根，在不同的治疗中有显着差异。关键字：甘蔗；碳存储；气候变化；光合作用；碳固存。1。甘蔗主要用于糖生产。在T 6下发现了最高的碳库存量（877.08 kg ha -1），其次是T 2中的根（668.74 kg ha -1），而在t 2中，碳库存（422.77 kg ha -1）在t 5中（422.77 kg ha -1）中的碳（422.77 kg ha -1）在t 5中显示了30.41％和107.58％的碳含量更多，而摄入量则更多的碳含量与摄影相比。与射击相比存储。储存在地上部分（叶和茎）中的碳的平均值明显高于地下植物部分（621.73 kg ha -1）（根）（根）（根）。结果表明，甘蔗种植实践对碳的隔离具有有希望的效果，从而增强了气候变化影响的缓解。引言甘蔗是一种多年生草，在90个国家 /地区的商业上耕种，全球广泛的面积约为26×10 6公顷，全球收获18.3亿个调子[1]。它也用于牲畜喂养和产生乙醇作为生物燃料[2]。然而，甘蔗作物是C4植物将碳螯合到植物和土壤中的能力至关重要。气候变化的主要原因是温室气体（GHG），包括二氧化碳（CO 2），主要是从人类不可持续的活动中散发出来的[3]。某些干预措施有助于增强CO 2营养作为政府间的气候变化[4]报道说，由于温室气体的排放和全球变暖，地球表面的温度预计将在本世纪末升高到5.8°C，因此，为了稳定全球温度，为了稳定全球温度，必须稳定人类学的co 2，在众多的范围内，在这种情况下，这是众多的含量，众多的含量是众多的，这是众多的含糖，并有糖2，是弥漫的，是在弥漫的范围内，占地2，是弥漫的，众所周知的是，这是众多的，众所周知的是，这是众多的，众所周知的是，这是众多的，众所周知的是，这是众多的，众所周知的是，这是众多的，众多的含量是众多的。自从大气中使用CO 2在使用CO 2方面发挥了关键作用，这是一种C 4工厂，在光合作用过程中使用太阳辐射的效率很高，并且消耗了更多的CO 2。
从数据到基层倡议：利用基于变压器的模型来检测社交媒体中的绿色实践
绿色实践是支持人与环境之间可持续关系的日常活动。在社交媒体中进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。 本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。 我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。 与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。 由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。 这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。