XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemScholar
定性研究-Scholar Commons
摘要：Covid-19-19疫苗的高吸收是控制大流行的最有希望的措施之一。但是，由于错误或虚假信息，一些非裔美国人（AA）社区犹豫不决。重要的是要了解访问可靠的Covid-19疫苗信息的挑战，并根据AA社区的声音开发可行的健康通信干预措施。我们在10月8日和2021年10月29日从南卡罗来纳州的3个县招募的18个社区利益相关者进行了2个焦点小组讨论（FGD）。FGD是通过缩放会议在线进行的。使用NVivo 12进行了管理和主题分析FGD数据。参与者主要在大学，教堂和卫生机构工作。我们发现，在AA社区中访问可靠的疫苗信息的挑战主要包括结构性障碍，信息障碍和缺乏信任。社区利益相关者建议招募受信任的使者，使用社交活动来达到目标人群，并通过利益相关者之间的公开对话进行健康沟通运动。针对COVID-19的卫生交流干预措施应基于持续的社区参与，信任建设活动以及有关疫苗开发的透明沟通。对不同群体的健康沟通干预量身定制可能有助于减少误导性传播，从而促进南部各州的AA社区的疫苗接种。
范围评论 - 学者共识
背景：在整个早期儿童进行免疫，可防止传染病的传播，并降低与许多可预防疫苗的疾病相关的发病率和死亡率。在线搜索允许个人快速访问健康信息。目的：本审查的目的是了解对父母在线健康信息寻求行为的现有文献的理解，以告知他们为孩子的疫苗接种选择，并确定文献中有关父母使用在线健康信息和疫苗接种选择的差距。方法：对来自加拿大和美国的同行评审文献进行了范围审查。使用以下数据库进行搜索：PubMed，Cinahl，护理和联盟健康数据库，Scopus和Psycinfo。本次审查的目的是研究父母使用与疫苗信息相关的在线信息，并了解父母如何利用此信息来为有关接种孩子的决定提供信息。在审查中包括的34篇论文中，确定了4个相关主题和子主题：寻求信息，在线信息资源，在线疫苗内容以及对医疗保健提供者的信任。结果：文献的检查揭示了有关父母使用社交媒体和在线资源的矛盾信息，以告知有关接种孩子的决定。有证据表明在线疫苗风险存在严重的错误信息。父母的数字健康素养水平尚不清楚，可能会影响他们评估在线疫苗接种信息的能力。结论：父母正在在线来源寻求疫苗信息。但是，在线疫苗信息对父母疫苗实践的影响仍然不确定。
未来工厂入门 - 语义学者
摘要：在一个充满活力且快速变化的世界中，客户经常相互冲突的需求不断发展，超出了传统工厂应对现代生产挑战的能力。为了解决这些挑战，已经提出了几种制造模式。其中一些有智能工厂、智能工厂、数字工厂和基于云的工厂等绰号。由于对一般术语缺乏共识，本文使用未来工厂（或未来工厂）一词作为这些范式的集体委婉说法。未来工厂是多种技术、技巧和能力的创造性融合，代表了当前生产能力、模式和实践的重大变化。作者结合半叙述研究方法和滚雪球法，回顾了公开文献，以了解最常见的智能制造范式背后的组织原则，以期开发一个创造性的参考文献，在一个集体通用语言下阐明它们的共同特征和特点，即未来工厂。作为一篇评论文章和参考专著，本文详细介绍了现代工厂及其各种内涵的含义、特点、技术框架和应用。除其他目标外，它还描述了下一代工厂，并概述了指导其结构化开发和部署的参考架构/模型。讨论了三种能够推进未来工厂目标并快速扩大该领域进步的先进通信技术。确定下一代工厂将是数据丰富的环境。其最终价值的实现将取决于利益相关者开发适当基础设施以提取、存储和处理数据以支持决策和流程优化的能力。
报告文档页面 - AFIT Scholar
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至华盛顿总部服务部。信息运营和报告司，1215 Jefferson Davis Highway，Suite 1204，Arlington，VA 22202-4302，以及管理和预算办公室文书工作减少项目（0704-0188），Washington，DC 20503。
Google Scholar：学术经济平台化
自 20 世纪中叶尤金·加菲尔德 (Eugene Garfield) 开发引文索引作为一种自动组织科学信息的方法以来 (Garfield, 1955)，文献计量学一直是学术出版的重要组成部分。引文索引为评价性文献计量学铺平了道路，而评价性文献计量学的核心地位长期以来在学术界一直存在争议 (例如参见欧洲委员会，2019 年；Nygaard & Bellanova，2017 年；Crane & Glozer，2022 年)。尽管长期以来存在担忧，但研究评估人员和管理者（如资助者和大学招聘委员会）仍在继续使用指标来快速估计研究和研究人员的质量，商业学术出版行业也在继续开发评价指标和分析作为下一代产品。本文不会增加大量批评学术指标和学术工作计量化的文献，而是探讨 Alphabet 等平台企业通过 Google Scholar 等服务提供的学术指标的后果。
非洲的 COVID-19 疫苗接种 - Scholar Commons
非洲拥有 13 亿人口，其中 56% 居住在农村地区，似乎没有做好分发 COVID-19 疫苗的准备。此外，非洲成功开展 COVID-19 疫苗接种活动所需的能力超过了当地和州卫生机构的可用资源。因此，建议非洲各国政府协调资源、卫生官员和疫苗接种人员，包括当地卫生从业人员、医疗技术人员和药剂师，以开展非洲有史以来规模最大的疫苗接种活动。尽管正如预期的那样，SARS-COV-2 疫苗在许多非洲国家的推广进展缓慢，而且还不足以覆盖非洲的整个人口，但非洲的大规模疫苗接种活动必须继续确保疫苗接种的优先范围扩大到前线人员（医护人员）和特定的高危人群之外，而这在一些非洲国家基本上是这种情况。本文重点介绍了我们认为需要优先考虑的总体领域，以提高非洲大规模 COVID-19 疫苗接种计划的有效性和覆盖率。 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
探索对AFIT学者的弹性
生成的对抗网络（GAN）由于能够捕获复杂的高维数据分布而无需广泛的标签，因此近年来受到了极大的关注。自2014年的受孕以来，已经提出了各种各样的GAN变体，其中包含替代体系结构，优化器和损失功能，目的是提高性能和训练稳定性。本手稿着重于量化GAN结构对特定图像降解模式的弹性。我们进行系统的实验，以经验确定10个基本图像降解模式的影响，该模式应用于训练图像数据集，对条件深度卷积GAN（CDCGAN）产生的图像的Fréchet距离（FID）。我们在𝛼 = 0处找到。05水平，亮度，变暗和模糊在统计学上比完全删除降级数据的统计学意义更大，而其他降解通常可以安全地保留在训练数据集中。此外，我们发现，在随机部分遮挡的情况下，所得的GAN图像的FID接近降级训练集的闭塞水平，这令人惊讶的是，GAN FID的性能等于训练集的75％下降。
量子转译器优化 - AFIT 学者
2.2.1 希尔伯特空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ...
博士后学者机会 - 适用的应用...
博士后学者机会 - 威斯康星大学 - 淡水科学学院的牛顿实验室小组（http://www.newtonlabuwm.org/）申请申请，淡水科学学院的申请正在寻求研究后的抗生素及其抗生素及其抗生素及其抗生素及其抗生素及其抗生素的研究。预期的开始日期是在2025年初，但可以容纳以后的开始日期。理想的候选人将在宏基因组学，微生物社区动态，抗生素耐药性和环境微生物学领域担任主题专家和研究领导者。博士后学者将指导并为旨在量化抗菌耐药载荷的大型多机构项目做出贡献，并通过市政废水处理过程确定耐药性基因变异动力学，并进入植物外流量。该职位还将与该地区其他大型抗菌抗性监测项目进行交往，并将有机会为专注于城市供水系统的多个项目做出贡献。这是将微生物原理应用于城市水问题并与水产工业中的其他人合作的绝佳机会。首选微生物，微生物生态学，环境工程或生物信息学的强大背景。这是一个全职的12个月职位，将包括以下职责：
UIET、KUK 博士生详情
30 姓名：Aarti Sharma 学历：B.Tech、M.Tech 研究领域：使用卸载机制对云计算进行性能评估 电子邮件：Asaarti.sharma512@ gmail.com 31 姓名：Vijay Hasanpuri 研究领域：使用大数据进行性能测试 学历：B.Tech、M.Tech 电子邮件：Uietphd2124vijayhasanpuri@kuk.ac.in