辅导员,社会工作者和MFT:大脑潜力研究所,提供者编号:1160,被批准为ACE提供者,由社会工作委员会(ASWB)批准的继续教育(ACE)计划提供社会工作继续教育。监管委员会是继续教育学分接受课程的最终权力。ACE提供者批准期:11/11/23-11/11/26。完成本课程的社会工作者获得6个临床继续教育学分。大脑潜力研究所被佛罗里达州临床社会工作,MFT和心理健康咨询委员会以及IL部批准为CE的提供者。专业法规MFT CE赞助商计划,赞助商#168.000183。大脑潜力研究所(IBP),SW CPE被纽约州教育部社会工作委员会认可为批准的有执照社会工作者继续教育的提供商#0341。大脑潜力研究所(IBP)被纽约州教育部门的心理健康从业人员委员会认可为批准的有执照心理健康顾问继续教育的提供商。#MHC-0134。大脑潜力研究所(IBP)被纽约州教育部门的心理健康从业人员委员会认可为持牌婚姻和家庭治疗师继续教育的批准提供者。#MFT-0068。俄亥俄州CSWMFT董事会接受ASWB批准的继续教育计划。该计划提供6个接触小时。
署名4.0国际(CC BY 4.0) 本作品根据知识共享署名4.0国际许可提供。使用本作品即表示您同意受本许可条款的约束(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 署名——您必须引用本作品。 翻译——您必须引用原作品、标明对原文的修改并添加以下文字:如果原作品与译文有任何出入,则仅以原作品的文本为准。 改编——您必须引用原作品并添加以下文字:这是对经合组织原作品的改编。本改编中表达的观点和采用的论点不应被报道为代表经合组织或其成员国的官方观点。 第三方材料——本许可不适用于作品中的第三方材料。如果使用此类材料,您有责任获得第三方许可并负责任何侵权索赔。未经明确许可,您不得使用 OECD 徽标、视觉标识或封面图片,也不得暗示 OECD 认可您使用该作品。根据本许可产生的任何争议应根据常设仲裁法院 (PCA) 2012 年仲裁规则通过仲裁解决。仲裁地点为巴黎(法国)。仲裁员人数为一人。
摘要。由于存在传感器模型,状态对分布网络的感知可以获得更高的RMSE。由于这种情况,该主题打算使用人工智能技术来实现分销网络稳定操作的嵌入式传感系统:前端传感器和无线入口设计。根据分销网络的稳定操作特征,建立了稳定的数据收集系统。提出了基于数据统一和识别的各种算法以感知计算参数。一种自适应动态稳定性检测方法是基于深神经网络设计的。实验表明,可以通过此方法获得0.031的RMSE。此方法可以实现对分布网络运行状态的准确感知。
摘要。本研究的重点是开发基于人工智能的医疗测试设备管理系统。系统集成了高级传感器技术,以实时监测患者的生理特征数据,例如心率,血压,体温等。并通过差分熵分析算法处理数据,以提取关键的健康指标。然后,这项研究构建了一个深度学习的神经网络模型,以预测患者健康状况的变化,并相应地优化了医疗检测设备的配置和使用。本文提出了一种基于神经网络模型的特征提取方法,该方法可以有效地识别生理信号中的异常模式,并为后续预测模型提供高质量的输入数据。仿真结果表明,所提出的神经网络模型在预测患者的健康状况方面具有很高的准确性和实用性。该模型可以帮助医护人员及时确定潜在的健康风险,以改善治疗结果和患者的生活质量。
摘要。为了满足在混合云设置中对跨域身份验证的需求,该研究的重点是启动各种密码系统的身份验证方案,作者提出了一项有关云环境中异构跨域身份身份认证和控制的研究。基于PKI引入多个中心身份验证管理机制,以控制和跟踪不同密码系统安全域中用户的匿名身份。在用户和云服务提供商之间的双向身份验证过程中,该方案成功协商了会话键,并在不同的密码系统上转换了匿名身份。结果表明,没有证书签名的基于云的跨域身份身份身份验证方案涉及用户注册过程中的三个指数操作,在最初的跨域身份验证期间进行了四项指数操作和三个双线性操作,以及在随后的跨跨阶段期间的三个双线性操作。同时,基于PTPM和无证书的公共密钥的身份身份验证方案需要在用户注册期间进行三项指数操作,在重复的跨段阶段期间,在初始跨域验证期间进行了五项指数操作和三项双线操作,以及最初的跨域验证过程中的三项双线操作。该方案在异质系统中实现了跨域身份验证,并使用较低的计算时间进行点乘法和哈希操作。这种方法有效地保护了反对重播,替换和中间攻击,从而确保了各种密码系统之间安全的跨域身份身份验证。与其他方案相比,它在完成异质系统中完成跨域身份验证的同时,它可以实现更好的计算效率,而与EIMAKP方案相比,它具有更好的计算效率。它可以平衡强大的安全措施与计算效率,从而增强了整体系统的可靠性和完整性。
这是一个在伊斯兰法框架内及其奥斯曼帝国机构和运作的国家。思想,政策和实施过程是朝这个方向构建的。必须考虑有关奥斯曼帝国,伊斯兰法,时期限制和条件的研究。在这方面,本研究旨在揭示如何在实践中采用经济思想的反思。可以从其建立到毁灭的情况下看到不同的政策和活动。已经确定,在实践中反映了与当今条件大不相同的经济政策。传统主义,原始主义和财政主义是经济思想的基本原则,导致政治经济学的完全以人为导向的结构。在强调这一点的人中,借鉴了当前的研究和评论,Reya-Sipahi的关系和基础系统尤其强调。关键词:经济政治,奥斯曼制度主义,奥斯曼帝国思想,奥斯曼经济,基金会,Rayah
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
摘要。为了科学而合理地监测城市居民区绿色空间的土壤环境,研究了居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样方法,包括选择代表性居民区的选择,确定监测点采样位置以及确定点数的确定。作者根据多源数据收集和大数据可视化,对城市居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样进行了研究。通过使用多源大数据可视化方法,选择了某个城市的代表性住宅区来监测其居民区绿色土壤中的重金属(镉,汞,砷,铅,铜,铜,铬,铬,锌和镍)。这项研究揭示了不同建筑年龄的居民区跨土壤中重金属浓度的变化。为了确保对居民区的土壤环境条件进行彻底监控,建议包括不同建筑年龄的社区作为监测地点。我们的发现表明,在这些区域内的采样位置的选择不会显着影响土壤样品中的重金属含量。因此,最好是优先考虑从居民区域进行采样,而不是仅专注于它们内部的大绿色空间,在同一居民区域内不同监控点的样品中存在差异,并且在每个居住区中应在每个居民区域中建立至少3-4个监测点,以代表该居民区域的土壤环境条件。多源大数据的应用对城市土壤监测点的分布具有积极作用和优势。
摘要。为了提高智能语音互动机器人的准确性,作者提出了一种基于深度学习的研究意图识别方法。通过介绍GloveBibgru自己的注意分类预测模型,构建了意图识别功能模块,并采用ROS分布式体系结构来整合系统功能模块,从而实现了人与机器之间的智能语音交互。模拟结果表明,使用该方法的语音意图识别具有更高的精度。与基于DCNN模型,CNN-LSTM模型和GRU自我注意力模型的意图识别方法相比,识别精度高于8。02%,4。06%和2。分别为13%,并且在特征提取方面具有更好的识别效果,与基于Bilstm模型的传统提取方法相比,BigRU的训练时间缩短了四倍,从而导致了较高的训练能力。根据实验发现,使用建议的意图识别方法开发了语音交互系统,在理解用户英语语音命令方面保持了高度的准确性和效率。平均准确率为89.72%,识别时间始终低于0.35秒,很明显,该方法适用于现实世界中的语音相互作用。基于手套的意图识别方法可以将注意力用于智能语音机器人中的英语语音互动。