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Pant, D. 和 Rastogi, A. (2024)。通过积极的教学法培养学校学习者的幸福感。《国际幸福杂志》14 (2)，
摘要：鉴于幼儿的心理问题日益严重，教育界现在认识到积极心理学在帮助儿童学习、发挥他们的优势、提高适应力和为生活做好准备方面的价值。积极教育作为积极心理学的一个应用领域，试图实现这些目标，同时为学校教育各利益相关者之间的合作提供联合机会。本文本质上是分析性的，重点关注积极教育学的概念及其在现有文献中的描述。它还介绍了将两个著名模型（幸福感的 PERMA 模型和体验式学习的 5E 模型）与布鲁克菲尔德的反思性实践模型相结合的想法，以便在课堂上传授富含幸福感的内容。这种整合符合积极教育学的基本原理，并提供了一种将其融入教学和学习过程的系统方法。此外，世界各地各种积极教育计划所使用的不同积极心理干预措施的确定也为积极教育学提供了启示。通过考虑积极教育学理念的现状和相关挑战，本文提出了一些可能指导积极教育领域、更具体地说是积极教育学未来发展的建议。
通过 Nedd4-1 使用小分子降解剂靶向致癌 K-Ras 突变体
2. 厦门大学生命科学学院，福建省厦门市 361102。 3. 厦门大学肿瘤研究中心，福建省厦门市 361102。 § 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 * 通讯作者。 通讯作者： 王红瑞博士 厦门大学生命科学学院，福建省厦门市翔安区 361102，中国 电话：+86-592-2181601 电子邮件：wanghr@xmu.edu.cn 邓先明博士 厦门大学生命科学学院，福建省厦门市翔安区 361102，中国 电话：+86-592- 2184180 电子邮件：xmdeng@xmu.edu.cn
将机器学习与Raspberry Pi集成为遥控器...
预测性健康分析将机器学习与Raspberry Pi集成，以进行远程患者监测，从而革新医疗保健。这种创新的系统旨在通过在遥远或分散的设置中增强患者护理来改变传统的医疗保健模型。Raspberry Pi是一个实时收集和传输患者数据的低成本，节能平台。机器学习算法分析了健康指标，从而早期发现潜在问题并预测了未来的健康趋势。医疗保健提供者获得了对个别患者状况的宝贵见解，优化了护理策略。远程患者监控允许在无频繁的亲自访问的情况下跟踪健康状况，从而促进积极的护理。连续数据流可以在检测到健康参数的异常或关键变化时迅速干预。机器学习功能使系统能够适应和发展，并随着时间的推移提高预测模型，以提高准确性和可靠性。预测性健康分析能使患者具有个性化的，及时的干预措施，从而有助于改善健康结果。该系统代表了预防医学的有前途的途径，促进了一个未来的数据驱动干预措施是整体福祉不可或缺的一部分。引言近年来，将新兴技术集成到医疗保健系统中已大大改善了患者的护理和管理。这样的进步是开发利用物联网（IoT）设备以及机器学习算法的健康监测系统。该项目着重于使用Raspberry Pi作为中央计算单元的全面健康监测监测预测和医学系统的设计和实施。该项目的核心目标是创建一个实时的健康监测系统，该系统可以根据从各种传感器收集的数据来预测患者的健康状况。系统使用三个主要传感器：心率传感器，体温传感器和血氧传感器。这些传感器与Raspberry Pi连接，该覆盆子PI会定期从中收集数据。然后使用机器学习算法处理收集的传感器数据，以分析模式，检测异常并预测患者的健康状况。基于分析，如果检测到任何异常的价值或健康风险，系统可以自动规定适当的药物或提醒医疗专业人员进一步干预。此外，为了增强监视功能，将Raspberry Pi摄像头集成到系统中，以提供患者病情的实时流。此实时视频提要使医疗保健提供者能够在视觉上远程评估患者的状态
使用混合机器学习技术RASHA GAFFER M. HELALI*计算与信息技术学院助理教授
使用混合机器学习技术进行 rasha gaffer M. Helali *计算机和信息技术学院助理教授，沙特阿拉伯比沙大学（rashahilal@ub.edu.sa） *通讯作者摘要网络安全已成为互联网上的8届互联网用户的新数字，并获得了更多的数字化。用户到2024年。 根据这些数字，需要安全系统来保护公众免受网络钓鱼骗局的影响，这些骗局不仅对财务资源产生了负面影响，而且对人们的心理健康产生了负面影响，使他们害怕使用互联网或冲浪。 这推动了为该问题找到有效解决方案的努力。 网络钓鱼攻击模式的快速改变需要对现有的网络钓鱼检测系统的不断改进，以便有效地应对新的和即将进行的网络钓鱼尝试。rasha gaffer M. Helali *计算机和信息技术学院助理教授，沙特阿拉伯比沙大学（rashahilal@ub.edu.sa） *通讯作者摘要网络安全已成为互联网上的8届互联网用户的新数字，并获得了更多的数字化。用户到2024年。根据这些数字，需要安全系统来保护公众免受网络钓鱼骗局的影响，这些骗局不仅对财务资源产生了负面影响，而且对人们的心理健康产生了负面影响，使他们害怕使用互联网或冲浪。这推动了为该问题找到有效解决方案的努力。网络钓鱼攻击模式的快速改变需要对现有的网络钓鱼检测系统的不断改进，以便有效地应对新的和即将进行的网络钓鱼尝试。
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
使用Raspberry Pi
摘要 - 能够在没有人工干预的情况下运行的车辆的出现彻底改变了汽车行业，从而提供了更安全，更有效的运输系统的前景。现在有几天，事故正在增加，并且没有特定的道路安全程序。在这个项目中，我们提出了一个在Raspberry Pi平台，自动驾驶汽车，车道检测，功能上实施的自动驾驶系统。系统使用覆盆子Pi，与PI配对，相机模块可以轻松捕获图像视频以实时捕获和处理。车道检测，以检测道路上的车道标记，从而使车辆能够在车道内保持并安全行驶。拟议的系统旨在提供全面的自动驾驶解决方案，该解决方案可以在低成本硬件和轻量级深度学习模型上实施，从而使其可用于研究，教育和原型设计。该系统展示了自动驾驶汽车的潜力，旨在在其自己的现实环境中安全，智能地导航。关键字 - 自动驾驶，Raspberry Pi，车道检测，实时系统，开放式简历。
使用Raspberry Pi和虚拟现实耳机
摘要：现代信息和通信技术（例如虚拟和混合现实）的使用提供了控制和监视物联网设备的新选择。例如，头部安装显示器（HMD）已成为提高用户生产力和享受的工具。这种开发也与计算机技术的最新进步以及该技术价格下降有关：HMD现在更具功能性，同时在市场上也更广泛地使用。本文提供了两轮机器人汽车，可以使用HMD实时远程控制。遥控器是在统一3D的帮助下在虚拟现实中完成的。开源游戏引擎减少了成本和开发时间。有用于方向盘，变速箱，屏幕和停止按钮的单独对象。控制器和用户的手都可以用作输入操纵器。Oculus耳机的外部摄像头使用手识别来实现此功能。Raspberry Pi 4具有三个主要功能：首先是用GPIO引脚控制直流电动机，其次是将视频流从相机发送到HMD，第三个是接受HMD的控制信号并执行它们。虚拟现实耳机和远程操作车辆（ROV）的数据传输是通过服务器客户通信完成的。Raspberry扮演服务器的角色，该角色写在Python编程语言的烧瓶框架上。该服务器使用异步原理和OPENCV库来使用图像。GPIO引脚由服务器控制，并且也接收请求。VR耳机是客户，该客户端是在Unity Game Engine上写的。用户执行任何操作并实时将视频流传输到屏幕时，设备与服务器进行交互。输入系统的配置是在官方Oculus软件开发套件的帮助下完成的。
Rasch分析及其与心身医学的相关性
多年来，心理疗法和心理学家已经发表了有关许多新的心理措施的论文[1]，最值得注意的是，用于心理学研究[2]和心理社会指数[3]的诊断标准[3]，但同时的同种异体负载[4，5]，素肌疗法[6] [6]和精神疼痛[7]。所有这些措施的特征是它们旨在检测和量化无法直接测量的临床重要概念。此类概念可以称为潜在特征。这些措施均使用临床方法和标准[8-11]制定。临床测量法是临床研究人员和临床人员的一种特殊方法，是针对临床研究和实践的专门制定和评估评估措施的一种方法。在社会科学和心理学中，习惯性地制定措施从大量项目开始，然后使用统计方法将池减少为最终措施。这种方法是经典测试理论的一部分，当研究人员旨在使用其数据发现新的潜在特征时，这是有用的。但是，问题可能并且确实是出于以这种方式识别的特征的有效性[12]。
24 财年人力资源在职采购专业人员 (HR ISPP) 推荐委员会结果 1. 祝贺以下申请人入选 24 财年 HR ISPP 推荐委员会。 入选： PS1 Abdul-Razak Amadu PS1 Carlos Calvo PS1 Gran Gil Gonzalez YNC Keenan Johnson PS2 Skyler Kim PSC Jonathan Mortimer NCC Kevin Negron Figueroa RS1 Rashida Robe NC1 Jason Williams 候补： PSC Joshua Borromeo PSC Lauren Diaz Veguilla RSCS Youdline Adam RS1 Tommie Davis 2. 59 名合格申请人提交了极具竞争力的薪酬方案，但只获得了 9 个名额。 未被选中的申请人只要符合资格要求，就鼓励他们在下一届委员会上重新申请。 3. 入选人员需持续表现出色，同时至少有 18 个月的担任指挥部薪酬和人事管理员 (CPPA)、指挥部职业顾问 (CCC) 或招聘人员的工作经验，这可以通过 CO 的认可、评估报告、面试和 PRIMS PFA 结果摘要来证明。4. 小组成员评估了申请的各个方面，包括教育、经验和表现，以评估成功的潜力并客观地选择最优秀、最合格的申请人。未来的机会将基于社区要求，并且必须有配额
24 财年人力资源在职采购专业人员 (HR ISPP) 推荐委员会结果 1. 祝贺以下申请人入选 24 财年 HR ISPP 推荐委员会。 入选： PS1 Abdul-Razak Amadu PS1 Carlos Calvo PS1 Gran Gil Gonzalez YNC Keenan Johnson PS2 Skyler Kim PSC Jonathan Mortimer NCC Kevin Negron Figueroa RS1 Rashida Robe NC1 Jason Williams 候补： PSC Joshua Borromeo PSC Lauren Diaz Veguilla RSCS Youdline Adam RS1 Tommie Davis 2. 59 名合格申请人提交了极具竞争力的薪酬方案，但只获得了 9 个名额。 未被选中的申请人只要符合资格要求，就鼓励他们在下一届委员会上重新申请。 3. 入选人员需持续表现出色，同时至少有 18 个月的担任指挥部薪酬和人事管理员 (CPPA)、指挥部职业顾问 (CCC) 或招聘人员的工作经验，这可以通过 CO 的认可、评估报告、面试和 PRIMS PFA 结果摘要来证明。4. 小组成员评估了申请的各个方面，包括教育、经验和表现，以评估成功的潜力并客观地选择最优秀、最合格的申请人。未来的机会将基于社区要求，并且必须有配额
摘要。 Sugiana IP，Prartono T，Rastina，Koropitan AF。 2024年。来自三个属主导的MANG的生态系统碳库存和年度隔离率
摘要。Sugiana IP，Prartono T，Rastina，Koropitan AF。2024。来自印度尼西亚巴厘岛贝诺阿湾的三个属主导的红树林区的生态系统碳库存和年度隔离率。生物多样性25：287-299。红树林生态系统是一种具有生态生产的湿地系统，可作为碳汇。然而，在计算生态系统碳库存和红树林生态系统中的隔离率时，各种因素导致了值的变化。存在不同环境条件的存在导致对不同种类的红树林进行了分类，这可能导致生态系统碳量和隔离率的变化。在这项研究中，我们旨在评估印度尼西亚巴厘岛贝诺阿湾红树林生态系统的生态系统碳库存和隔离率。生态系统已根据主要的属分为三个区域：Bruguiera，Rhizophora和Sonneratia。这项研究旨在研究红树林分区对生态系统内碳库存价值和隔离率变化的影响。使用点火损失（LOI）方法获得的异态计算技术和净初级生产力和土壤有机碳百分比值用于估计每个区域的生态系统碳储备和隔离率。我们研究的发现表明，不同区域的生态系统的碳库存存在显着变化。但是，我们没有观察到年度碳固相率的任何实质性变化。Sonneratia区显示生态系统碳储备和隔离率的最大价值（1,570.9±248.0 TCO 2 HA -1和81.8 TCO 2 HA -1 YR -1），而Bruguiera区域则显示最低的值（1,029.6±130.9 tco 2 ha -1 y-1 y-1 y-1 y5.6 y5.6 y5.6三个区域的平均碳库存和隔离率估计为338.2 TCHA -1（1239.9 TCO 2 HA -1）和21.5 TCHA -1 YR -1（78.9 TCO 2 HA -1 YR -1）。总共碳的储存和吸收能力为421,149 TC（相当于150万TCO 2），年率为25,769.4 TCYR -1（相当于94,573.6 TCO 2 yr -1）。我们建议未来的生态系统碳股票评估考虑到红树林的分区特性，这是由于发现的各种红树林区域的显着价值波动。