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探索肾脏病的教育和培训技能...
1医院的屁股，意大利佩鲁吉亚的圣玛丽亚·德拉·米里科迪亚（Santa Maria della Misericordia）2小组培训和研究学会，新特立区护士（Sian），锡安（Sian），奥尔比亚，意大利奥尔比亚3米兰大学，护理学院，“圣保罗”，“圣保罗”校园，阿斯斯特·帕洛洛和卡洛，米兰，米兰，米兰，米兰，大学，大学，纽约。意大利分会的卡拉布里亚（Calabria）5血液透析单元，助理助理，科莫，意大利科莫6创伤部6，墨西哥，墨西哥，意大利医学遗传学单位，博洛尼亚，博洛尼亚，意大利，意大利，意大利，意大利，意大利，意大利，意大利，意大利，临床政府和质量Nephrology and Dialysis Unit, Ramazzini Hospital, Carpi, Italy 10 Department of Medicine and Surgery, Research Unit of Nursing Science, Campus Bio-Medico University of Rome, Italy 11 IRCCS Humanitas Research Hospital, Rozzano, Milan, Italy Corpsontding Author: Dr. Lea Goso UoC Uoc Medical Genetic, medical genetic.博洛尼亚的IRCCS医院大学，通过Massarenti，9，40136意大利博洛尼亚电子邮件：lea.godino@aosp.bo.it
合并技能洞察声明| Accuplacer
技能/知识陈述是基于对数千个接受测试者的表现的分析，不一定描述了个人测试者的知识，技能和能力。他们也是累积的，这意味着在特定乐队中得分的接受者可能知道，并且能够完成该得分频段和较低分数中所描述的事情。
o r i g i n a l r e s a r c h抗菌耐药性监测皮肤和软组织感染：医院范围内的细菌种类和抗体
目的：尽管皮肤和软组织感染（SSTIS）是常见的，但坦桑尼亚的抗菌耐药性（NAP-AMR）的国家作用计划集中于血流感染和尿路感染。这项研究评估了实验室确认的SSTI的比例，鉴定了所涉及的细菌物种，分析AMR表型，并研究了与多药耐药（MDR）SSTI相关的危险因素。患者和方法：分析横断面研究是在2023年1月至6月之间进行的，涉及614例SSTIS患者。患者的信息，并使用标准微生物程序，WHONET和Stata软件程序收集并分析了PUS拭子或脓液或坏死组织。结果：患者的中位年龄（四分位间范围）为34（14-54）年，男性占54.4％。实验室确认的SSTI为72.5％（445/614），得出586个细菌分离株。最常见的SSTIS类型是手术部位感染（30.0％），慢性伤口（27.9％）和创伤性伤口（19.7％）。最常见的病原体是金黄色葡萄球菌（17.1％），大肠杆菌（17.1％）和K.肺炎（16.0％）。鉴定出的AMR表型是金黄色葡萄球菌抗甲氧西林的29.0％；延长的谱β乳糖酶产生革兰氏阴性细菌，47.3％；和碳苯甲基阴性细菌，12.9％。与门诊患者相比，住院患者的总体SSTIS为40.9％（251/614），在住院患者中显着高于[或（95％CI）； p值：1.86（1.33–2.59）; p值<0.001]。结论：大约四分之三的患者已实验室确认的SSTI主要由MDR病原体引起。建议对BMC的SSTIS治疗指南进行重新访问，并建议在坦桑尼亚正在进行的AMR监视中纳入SSTIS。
MEMS高温梯度传感器用于高度湍流中的皮肤摩擦测量
摘要 - 本文介绍并讨论了使用MEMS（微电机电系统）获得的高温梯度传感器获得的结果，以在高度湍流中进行时间平均和波动的皮肤摩擦测量。设计为强大的壁挂式悬挂热线结构，使用传统的微观加工技术制造微传感器，该技术与微电脑兼容用于设计集成的智能系统。成功实施了两条风风隧道，在大量湍流中测试了该传感器，主流速度高达270 m/s（马赫数为0.79），这对应于客机巡游的平均速度。实验证明了微传感器的广泛动态范围，而没有达到其极限。微传感器因此表明了其在空气动力应用中测量湍流的价值，特别适合航空药物。
尽快：对模拟和现实世界进行一致学习敏捷的人形全身技能
训练补偿动力不匹配的三角洲（残留）动作模型。然后用Delta动作模型集成到模拟器中，以ASAP微调进行预训练的策略，以有效地与现实世界动力学对齐。我们在三种转移方案中尽快评估了ISAACGYM到Isaacsim，Isaacgym到Genesis和Isaacgym，以及真实世界的G1人类人体机器人。我们的方法显着提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调，与Sysid，DR和Delta动力学学习基准相比，跟踪误差减少了。尽快实现了以前难以实现的高度敏捷运动，这证明了在桥接模拟和现实世界动力学中的三角洲动作学习的潜力。这些结果表明，可以开发出更具表现力和敏捷的人形生物的有希望的SIM到真实方向。
深度学习所需的技能
深度学习作为无人驾驶汽车的支柱，越来越受欢迎，本文旨在为有抱负的开发人员揭开该领域的神秘面纱。作为数据科学博客马拉松的一部分，我们将探索这项技术背后的原因，并提供成为应用深度学习工程师的途径。本文不会过于技术性或正式，所以欢迎在评论部分提问。仅在印度，每年就有超过 70 万名学生毕业，其中许多人渴望从事计算机科学开发工作。深度学习是新兴领域之一，由于其在各个领域的应用，它引起了人们的极大兴趣。然而，许多学生不确定从哪里开始或如何将精力集中在这个领域。深度学习从业者经常担心被自动化取代，但请放心，人类专业知识在一段时间内仍将是必不可少的。如果你擅长数字并对尖端技术感到兴奋，那么深度学习非常适合你。本文将深入探讨深度学习的基础知识，它主要涉及模仿人类大脑行为的神经网络 (NN)。我们还将解决常见的误解，例如需要硕士学位或就读一级大学才能在该领域取得成功。实际上，主要有两个角色：深度学习研究人员和应用深度学习工程师。前者专注于开发新算法和技术，而后者则应用现有解决方案来减少人力。本文旨在为成为一名成功的应用深度学习工程师提供全面的指南，包括必要技能和技术的概述。学习机器学习不仅仅是将算法应用于数据；它是一个从识别问题并理解其要求开始的过程。一个关键步骤是分析问题并确定是否可以将传统算法用作解决方案，从而节省能源和资源。谈到深度学习，选择合适的编程语言至关重要。Python 和 R 是流行的选择，每种语言都有自己的优势和专长。先掌握一种语言将使学习另一种语言变得更容易。学习一门新编程语言的一个常见障碍是获取有助于学习过程的优质资源。建议的方法是一次专注于一种语言，掌握其库后再学习其他语言。此外，计算机科学基础知识和数据结构的知识对于使用机器学习/深度学习算法也是必要的。这包括了解软件工程技能，例如数据结构、软件开发生命周期、Github、算法（排序、搜索和优化）。虽然仅通过视频讲座学习以获得证书很诱人，但获得有助于您成为更好的开发人员的知识至关重要。此外，在处理实际项目时，客户通常需要以服务或应用程序的形式提供解决方案，而不仅仅是机器学习模型。大多数数据科学爱好者都低估了数据结构和软件工程概念的重要性，认为它们对于 AI/ML/DL 工作不那么重要。然而，这些概念对于优化代码和满足项目期限至关重要。要成功使用 SDLC，彻底理解其概念至关重要，这是我通过大学学习和 POC（概念验证）的实践经验学到的。虽然我最初在实际项目中并没有掌握这些概念，但参与几个项目有助于澄清它们。如果您熟悉这些概念但难以在实践中应用它们，请不要担心；当您成为实际项目的一部分时，您会学到东西。对于过渡到机器学习的软件工程师来说，对数学和统计概念有扎实的理解至关重要。这些概念使分析算法并根据特定需求对其进行微调成为可能。基本知识包括梯度下降、距离度量、平均值、中位数和众数，可用于训练和推理。常见挑战：大多数人都忽视了在深入学习深度学习之前学习数学概念的重要性，认为预先实现的算法可以直接应用而无需调整。然而，我发现这些概念在使用深度学习算法时至关重要（95% 的时间）；它们对于根据特定用例调整模型是必不可少的。一旦开发出机器学习解决方案，有效地呈现它就至关重要。这涉及创建非技术人员可以理解的可视化或图表，通常需要了解 Django、Flask 和 JavaScript 等 UI 技术。这些工具通过将机器学习代码与用户友好的前端集成在一起来增强开发过程。开发解决方案后，部署它需要了解 Apache 和 Wamp 等技术。鉴于项目的复杂性日益增加，尤其是在没有专门的前端和后端开发人员的小型团队或组织中，掌握这些技能是必不可少的。云计算的重要性：随着数据继续呈指数级增长，本地服务器已不再足以进行管理。据 Forbes.com 报道，采用云计算平台不仅可以简化从数据准备到模型开发的操作，还可以获得最先进的基于深度学习的解决方案。AWS 和 Azure 是专业人士的首选，Google Cloud 也值得探索。作为一名深度学习工程师，掌握这些技术至关重要 - 尽管学习其他技术也会有好处。从事云计算工作时，一个显著的挑战是同时处理多种技术。然而，对于那些有兴趣扩展技能的人来说，这绝对与深度学习工程有关。要开始使用这些技术，请使用提供的资源： - 编程语言： - 数据结构： - 机器学习数学： - 前端技术： - 云技术：本文讨论了深度学习所需的核心技能，这是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学能力也至关重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了重大发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习- 机器学习的数学： - 前端技术： - 云技术： 本文讨论了深度学习所需的核心技能，深度学习是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些想要从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作技能和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。熟练掌握统计学也很重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法也是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，因此它是一项必备技能。数据科学也至关重要，它涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习- 机器学习的数学： - 前端技术： - 云技术： 本文讨论了深度学习所需的核心技能，深度学习是机器学习的一个重要方面，涉及像人脑一样运作的复杂神经网络。深度学习使人工智能系统能够从大数据中学习和适应，做出预测并随着时间的推移改善结果。深度学习在语言处理、视觉识别、医疗保健甚至儿童发育迟缓检测方面都有广泛的应用。它对人类未来的影响是巨大的，尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些想要从事这一领域的人选择。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作技能和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，尤其是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。熟练掌握统计学也很重要，尤其是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，扎实的微积分理解对于掌握机器学习算法也是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，因此它是一项必备技能。数据科学也至关重要，它涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人学习。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，特别是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学的熟练程度也很重要，特别是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，对微积分的扎实理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了在世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习尤其是考虑到计算能力的进步。当深度学习工程师在开发系统的平台上工作时，他们的目标是创建利用人工智能服务中类似大脑功能的程序。我们列出了 15 门最好的在线深度学习课程，供那些希望从事这一领域的人学习。学习从事深度学习职业需要奉献精神和正确的心态。许多深度学习工程师都具有共同的特质，例如团队合作能力和分析能力，这使得来自不同背景的个人都能取得成功。深度学习的基本先决条件包括编程专业知识，特别是 Python 或 R 等语言，因为它们具有灵活性和功能。统计学的熟练程度也很重要，特别是在数据科学和人工智能应用中，专注于数据可视化和理解数据之间的复杂关系。此外，对微积分的扎实理解对于掌握机器学习算法是必要的，从而能够创建准确表示数据的模型。概率在微调深度学习模型进行预测和分析方面起着重要作用，使其成为一项必备技能。数据科学也至关重要，涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了在世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习涉及数据分析和操作以创建深度学习模型和算法。从历史上看，获取深度学习的教育资源是一项挑战，尤其是对于那些无法使用图书馆或传统交通工具的人来说。然而，互联网已经发生了巨大的发展，为个人提供了从世界任何地方学习深度学习的机会，而行业本身在创造这些机会方面发挥了重要作用。通过实践项目和研究学习深度学习
Kathryn Ann Moler（KAM）
A.个人陈述在我的本科和研究生研究期间，我对理解癌症，糖尿病和心脏肥大等分子机制产生了深厚的兴趣。我的科学旅程始于微生物学的本科，这使我攻读病毒学硕士学位。在浦那大学的硕士学位期间，我纯化并描述了基孔肯雅病毒的解旋酶活性。i有机会在国家免疫学研究所在树突状细胞开发中发挥干扰素调节因素的作用，并使用使用维生素D进行临床试验，以增加印度转化健康科学和技术研究所的免疫反应。在这个形成期间，我学到了几种为我的博士学位做好准备的方法，并且对进行研究的重要性产生了深刻而持久的印象，该研究的重要性转化为患者的治疗方法。在我寻找一个学习蛋白质生物化学和疾病的细胞信号传导的环境时，我在西班牙CNIC的一个实验室进行了心肌炎，然后加入了Suny Poly博士的实验室，从而在心脏疾病和癌症中从事氧化还原信号的新兴领域的工作。我在Boivin博士实验室的研究生研究重点是了解蛋白酪氨酸磷酸酶（PTP）如何在细胞中氧化，以及我们是否可以找到重新激活PTP的方法，这些PTP高度氧化并在疾病中被灭活。Boivin博士是一位出色的蛋白质生物化学家，它已经开发出已将氧化还原领域向前发展的技术，我从他的科学见解和技术专长中学到了很多东西。B.一起，我们在测试是否可以在细胞中重新激活PTP的方法提出了各种假设。这些研究使我们能够识别14-3-3是PTP1B的新型相互作用伙伴，并证明这种新型相互作用对于稳定PTP1B的“ OFF”形式至关重要。我们最近发表了自然化学生物学的工作。我还与Boivin博士一起编写了两次后续手稿，并从事最终的后续研究项目，我们在其中确定了PTP上酶促氧化转移的机制。该项目将涉及大量的RNA工作，因为我们将研究NRF2下游的mRNA转录本，NRF2是K-RAS G12D和B-RAF V619E驱动的癌症的抗氧化剂的主要调节剂。获得RNA奖学金将是一个学习最先进的RNA技术和知识的绝佳机会，这将直接受益于我的博士学位。在进行科学独立之旅中计划并支持我。职位和荣誉
技能开发和就业中心在大坝地区
基于共同特征（概况，目标等）组织组会议的可能性也是预见的，目的是交换经验和观点，以最大程度地利用与JDT领域的利益相关者（例如，商会，地方当局，地方当局，雇主组织，雇主组织，专业联合会，专业联邦，劳动中心和其他关联行动和启动行动的代表，）。
自动加固学习：探索开放式环境中技能获取的内在动机
收到：2024年11月18日修订：2024年12月26日接受：2025年1月13日发布：2025年1月30日摘要 - 本文介绍了自动增强学习（RL）的全面概述，强调了内在动机在技能撰写的开放式形成中的作用。我们描述了基于知识和基于能力的内在动机之间的区别，并说明了这些概念如何为能够产生和追求自定义目标的自主剂的发展提供了信息。探索了本质上动机的目标探索过程（IMGEP）的类型，重点是对多目标RL和发展机器人技术的影响。自动学习问题是在无奖励的马尔可夫决策过程（MDP）中构建的，在该过程中，代理必须自主代表，产生和掌握自己的目标。我们应对评估此类代理的独特挑战，提出各种指标，以衡量复杂环境中的探索，概括和鲁棒性。这项工作旨在促进对自动RL代理的理解及其在各种动态环境中增强技能获取的潜力。