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KDIGO-2022-丙型肝炎指南年鉴概要.pdf
方法：KDIGO 工作组 (WG) 更新了指南，包括审查和分级发现和总结的新证据。与之前的指南一样，工作组使用 GRADE（建议评估、制定和评估等级）方法来评价证据和评定建议的强度，并根据专家判断制定建议。新证据导致 CKD 患者丙型肝炎病毒 (HCV) 感染的治疗（第 2 章）、肾移植前后 HCV 感染的管理（第 4 章）以及 HCV 感染相关肾脏病的诊断和管理（第 5 章）章节中的建议更新。由于缺乏重要的新证据，CKD 中丙型肝炎的检测和评估（第 1 章）和预防血液透析病房中 HCV 传播（第 3 章）章节中的建议未更新。
Jung Yun Bae研究概要
混合现实的组装操作的人类机器人互动开发了可访问的人类辅助机器人组装操作的增强现实和虚拟现实接口。自动机器学习开发的自动数据准备，通过研究优化算法清洁和处理数据，可以自动生成的机器学习模型。使用来自生产中的大数据的多模式解释AI模型开发了使用自然收集的多种大数据来解释AI的框架，这些大数据在混合添加剂/减法机器人系统的生产资格中评估了组合基于机器人的金属3D打印和加工过程的新型计量方法。自动驾驶的测试工件研究测试方法和指标，以评估移动机器人感知技术的HD地图的构建。
Jung Yun Bae研究概要 vinh nguyen研究概要 Major-codes.pdf 分子遗传学和基因组学的研究生助理 主要代码 - 按程度类型 加入微芯片和机器人学习营！解锁... Kuilin Zhang研究概要 Stefka Hristova研究概要 埃文·卢卡斯（Evan Lucas）研究概要
异质自动化导向车辆路线问题的启发式启发式问题解决了异质自动导向车辆（AGV）路由问题，该问题将给定的工作分配给其中一个AGV，并为每个AGV找到一条路线，同时最大程度地减少了旅行成本的总和。多个终端的近似算法，当成本满足三角形不平等时，汉密尔顿路径问题针对多个仓库，多个终端，哈密顿路径问题提出了一种新的2-氧化算法。使用编码的红外光在移动机器人本地化中，使用编码红外光作为人造地标的移动机器人本地化。两个仓库异质无人车路计划的启发式方法计划最小化最大旅行成本为多重仓库异质旅行推销员问题提供了与工作完成时间高度相关的多种仓库的解决方案，并且对无人驾驶汽车有许多申请。
概要 - 华盛顿大学外科系
我想感谢我们的教育团队今年所做的所有顾问和改进。教育团队 - 教育副主席，我们的四个计划董事和助理董事，以及我们的教育人员（与我们的教育部门的Kira Baker担任管理员），以大小的方式改善了该部门对学员的教育经验。我们不断地努力使学员学习环境和经验满足整个居民的需求。我们希望确保他们以最好的外科手术和患者护理技能离开，但我们希望专注于整个人，而不仅仅是他们的技能。在大流行期间烧毁变得太真实了。我们从那个时候学到了，我们的PDS和APD将“整体”居住在我们所做的事情上。
2023 AEP概要
该团队对与将5G移动通信引入美国和国外有关的安全问题进行了研究。5G的主题受到一定程度的炒作，错误示范和误解。这些错误的特征及其对了解5G世界及其安全含义的障碍，激发了团队对5G问题采取调查方法并将其背景化。本文以5G生态系统的发展以及如何成熟的方式开始。出于5G纸的目的，它可以更好地描述为移动技术的第五代投资浪潮。除此之外，本文还要研究对5G技术和5G网络的威胁；这些威胁本质上主要是技术性的。下一节介绍了采用5G技术的威胁。团队研究了与5G相关的更广泛的威胁含义，例如新兴5G环境的社会和政治影响；这包括与人权有关的问题。这些威胁没有像更传统的技术威胁那样广泛讨论。建立了对5G生态系统及其施加的威胁的基线描述，该团队简要介绍了这些问题的国际方面及其监管和政策方面。
《德国联邦劳工与社会事务部》（Bundesministeriumfürarbeit und sozia
Synopsis of the FAQ on the German Supply Chain Act on the German Federal Ministry of Labour and Social Affairs (Bundesministerium für Arbeit und Soziales, BMAS) website status 27 February 2023 compared to status 03 January 2023, status 25 October 2022 and status 28 April 2022 (there was apparently a modified edition on 09 February 2022 and a first edition in November 2021) 1 Find the current link在这里：https：//www.csr-in-deutschland.de/en/business-human-right-riment-right/supply-chain-act/faq/faq/faq/faq.html注释：此处列出的简介代表了2023年5月的官方文本。在2023年5月之前明显的变化和删除来自各自的德国版本，部分是这些德语版本的翻译。从2023年5月开始，此概述（例如德语概述）将基于最新的官方版本。官方注：从2023年1月开始，对II的FAQ进行了调整。2.，iii。4，iv。7，vii。1，xiii。1。和2。[紫色2中显示]。该初步版本已经被调整如下：与2022年10月的FAQ前版本相比，2023年1月的初步版包含对问题VI的调整。1。到VI。 13，xiii。 1。到XIII。 2。和XIV。 1。 [红色3]。 比较了2022年4月的FAQ当前预先审议版本与2022年10月的FAQ的先前版本，对问题III进行了调整。 4。至iii。 8，iv。 2，iv。1。到VI。13，xiii。1。到XIII。 2。和XIV。 1。 [红色3]。 比较了2022年4月的FAQ当前预先审议版本与2022年10月的FAQ的先前版本，对问题III进行了调整。 4。至iii。 8，iv。 2，iv。1。到XIII。2。和XIV。1。[红色3]。比较了2022年4月的FAQ当前预先审议版本与2022年10月的FAQ的先前版本，对问题III进行了调整。4。至iii。8，iv。2，iv。3，iv。7，ix。1 to IX。 3。和xvii。 1 [绿色4]。 以及2022年2月9日的Pre-Pre-Pre-Premiriminal Edition，2022年10月的先前版本的常见问题被扩展到包括以下问题：II。 第四，iii。 1至3，iv。 6th，iv。 12th，V。第三到第四，vi。 7至13，VIII。 2，viii。 6和X。 1st [蓝色5]。1 to IX。3。和xvii。1 [绿色4]。以及2022年2月9日的Pre-Pre-Pre-Premiriminal Edition，2022年10月的先前版本的常见问题被扩展到包括以下问题：II。第四，iii。 1至3，iv。 6th，iv。 12th，V。第三到第四，vi。 7至13，VIII。 2，viii。 6和X。 1st [蓝色5]。第四，iii。1至3，iv。6th，iv。12th，V。第三到第四，vi。7至13，VIII。 2，viii。 6和X。 1st [蓝色5]。7至13，VIII。2，viii。6和X。1st [蓝色5]。1st [蓝色5]。
慢性肾脏疾病中的糖尿病管理：Kdigo 2022临床实践指南更新
方法：Kdigo工作组更新了指南，其中包括审查和分级新的证据，这些证据已识别和总结。与以前的指南一样，工作组使用等级（建议评估，开发和评估）方法来评估证据并评估建议和专家判断的强度，以开发共识实践点。新证据导致糖尿病患者和CKD患者（第1章）和T2D和CKD患者（第4章）患者（第1章）和葡萄糖降低疗法的综合护理的建议更新。新证据没有改变糖尿病和CKD患者（第2章），糖尿病和CKD患者的生活方式干预措施（第3章）的血糖监测和目标的建议（第3章），以及糖尿病和CKD患者管理的方法（第5章）。
硕士论文概要：利用人工智能作为工具来支持教师和学生
人工智能 (AI) 在我们日常生活中的应用日益广泛。现在，我们的智能手机、网站、个人设备等都使用了人工智能。从过去执行复杂任务到现在执行最简单的练习，我们可以看到人工智能将继续存在。人工智能在教育领域的应用是前景光明的领域之一，它有可能成为解决当前教育中一些主要问题的解决方案 (Pedro 等人，2019)。人工智能在教育领域的应用前景广阔，但值得注意的是，它的使用也带来了挑战，例如人工智能对教师和学生角色的影响。几乎没有证据表明如何将为教育开发的人工智能工具与教育理论结合使用，以加强和深化两者之间的协同作用 (Chen 等人，2020)。这项研究将与奥尔堡大学 (哥本哈根)、古卢大学 (乌干达) 和 CanopyLAB 公司 (丹麦) 合作进行。本论文的范围侧重于评估古卢大学教师和学生在 CanopyLAB 平台上通过该平台提供的 AI 功能创建和使用教育内容时在高等教育中对人工智能的实际应用。本论文报告旨在调查在全球北部（CanopyLAB - 丹麦）开发但在全球南部（古卢大学 - 乌干达）环境中使用的 AIED 工具的使用情况。本研究的局限性在于它没有涵盖 CanopyLAB 人工智能的开发或部署方式，并且不会根据用户反馈重新设计 CanopyLAB 平台。此外，不会与 CanopyLAB 公司直接合作，而是作为 CanopyLAB 平台的案例研究。人工智能不再是一个似乎只能在遥远的未来实现的领域。我相信这个项目具有重要意义，因为最近越来越多地使用人工智能来解决复杂和简单的问题和任务。本研究中使用的方法是案例研究。实施的方法是使用在线研讨会作为从参与者收集数据的方法。从文献综述和从古卢大学参与者收集的数据的分析来看，人工智能教学工具是一种教育软件或数字工具，教师可以使用它来教学、识别知识差距、开发和发布课程等。教学工具也可以有一个学生或学习者部分，学生可以使用。根据这篇论文的研究，性别和弱势群体的边缘化是导致不平等和偏袒的主要问题，因为 AIED 开发人员可能没有在确实需要的时候让这些社区参与进来，以产生良好的结果。为了缓解上述问题，让 AIED 的利益相关者参与进来是不可或缺的，因为需要他们的意见、反馈和关注。根据古鲁大学的研究，主要的障碍或瓶颈是全球南方国家在教育人工智能发展中的参与程度极低
慢性肾脏疾病中的糖尿病管理：Kdigo 2022临床实践指南更新
方法：Kdigo工作组更新了指南，其中包括审查和分级新的证据，这些证据已识别和总结。与以前的指南一样，工作组使用等级（建议评估，开发和评估）方法来评估证据并评估建议和专家判断的强度，以开发共识实践点。新证据导致糖尿病患者和CKD患者（第1章）和T2D和CKD患者（第4章）患者（第1章）和葡萄糖降低疗法的综合护理的建议更新。新证据没有改变糖尿病和CKD患者（第2章），糖尿病和CKD患者的生活方式干预措施（第3章）的血糖监测和目标的建议（第3章），以及糖尿病和CKD患者管理的方法（第5章）。