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通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
用于纳米制造的X射线光刻技术：有未来吗？
在X射线光刻（XRL）过程中，一些对X射线敏感并在特定溶剂中照射后改变溶解速率的材料（称为抗蚀剂）通过掩模暴露于X射线源并被图案化。掩模由重Z元素（Au，W等）组成，用作吸收区，而载体基板由低衰减元素（Si，Be，金刚石，SiC，SiNx等）组成（Tormen等人，2011年）。 XRL 的概念最早由 H. Smith 和 Spears 于 1972 年提出（Spears and Smith，1972；Smith 等，1973），由于其波长更短、穿透深度更大（比传统紫外光刻技术更短），引起了微纳米制造界的关注，为构建具有高深宽比、厚光刻胶和几乎垂直侧壁的微型器件提供了新的可能性（Maldonado 等，1975；Maydan 等，1975）。XRL 是 LIGA 工艺 [德语缩写 Lithographie Galvanoformung Abformung，意为光刻电沉积、成型（Becker 等，1986）] 的基本步骤，包括在显影的光刻胶结构中电沉积金属，以获得模具或电极，用于后续的复制工艺，如成型或电火花加工。 X 射线可分为软 X 射线和硬 X 射线（或深 X 射线），软 X 射线的能量范围为 150 eV 至约 2 keV，硬 X 射线（或深 X 射线）的能量则大于 5 keV。软 XRL 适用于光刻胶厚度有限的高分辨率结构（< 50 nm）。深 XRL（DXRL）通常用于 LIGA 工艺及照射厚光刻胶（数百微米）。目前，同步辐射设备中已有 XRL 技术。半导体行业对 XRL 的兴趣与技术节点的定义有关。该术语指的是特定的半导体制造工艺及其设计规则：最初，节点号定义了栅极长度或半节距（HP），而目前（22 nm 以下）它与采用特定技术制造的特定一代芯片有关。由于波长比紫外线更短，XRL 有可能确保所有技术节点的“分辨率储备”。此外，它不需要像紫外光刻那样在每个技术节点上都使用不同的设备。然而，该技术的潜力尚未得到充分发挥，因为人们首先关注的是紫外光刻，然后是极紫外光刻（Tormen 等人，2011 年）。最近，XRL 引起了 Next 2 节点（10 纳米技术节点以外）及以后的新关注，这主要是由于软 X 射线干涉光刻的潜力（Wu 等人，2020 年，Mojarad 等人，2015c 年）。
博士奖学金：通过使用人工智能增强可持续性指标 (ASMAI) 描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些方面进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗时耗力，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。将人工智能应用于 LCSA 和 MCA 活动并加以整合具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用人工智能是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
博士奖学金：通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗费时间和资源，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。人工智能数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起人们的越来越大的兴趣，并且可以通过区块链技术维护数据的隐私。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术的业务创新 (BI-AIBT)，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率 (97.1%)、产品质量率 (
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新的协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。AI 数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起越来越多的关注，并且数据隐私可以通过区块链技术来维护。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术 (BI-AIBT) 的业务创新，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率（97.1%）、产品质量率（98.3%）、业务发展率（98.9%）、客户行为分析率（96.3%）和客户满意度率（97.2%）。
没有数据就没有人工智能
人工智能 (AI) 改变了所有商业领域的格局。对于工业企业来说尤其如此，因为整个工业价值链都会产生大量数据。然而，人工智能尚未在行业实践中兑现承诺。工业企业的核心业务尚未实现人工智能增强。事实上，数据问题是人工智能应用不足的主要原因。本文将解决这些问题，并基于我们在大型工业企业人工智能支持方面的实践经验。作为起点，我们描述了工业企业人工智能的现状，我们称之为“孤立人工智能”。这导致各种数据挑战限制了人工智能的全面应用。我们特别研究了现实世界人工智能项目在数据管理、数据民主化和数据治理方面的挑战。我们用实际例子说明了这些挑战，并详细介绍了相关方面，例如元数据管理、数据架构和数据所有权。为了应对这些挑战，我们提出了工业企业的数据生态系统。它构成了工业环境中人工智能和数据分析的数据生产者、数据平台、数据消费者和数据角色的框架。我们评估数据生态系统如何应对个别数据挑战，并强调我们在企业级实现数据生态系统过程中面临的未解决的问题。特别是，设计企业数据市场作为数据生态系统的关键点是未来工作的一个有价值的方向。
没有数据就没有人工智能
工业企业业务。工业企业业务包括实物产品的工程设计和制造，例如加热系统或电力驱动装置。为此，工业企业通常运营由各种工厂或业务部门组成的制造网络。工业企业的 IT 格局通常包括不同的企业 IT 系统，从企业资源计划 (ERP) 系统到产品生命周期管理 (PLM) 系统再到制造执行系统 (MES)。24 在工业 4.0 和物联网 (IoT) 应用中，工业企业推动工业价值链的数字化。22 目的是整合整个价值链的数据并利用它来获得竞争优势。因此，流程和产品的 AI 支持具有战略重要性。为此，近年来，工业企业建立了数据湖、引入了 AI 工具并创建了数据科学团队。15
从一开始：美国空军中的女性
名称：Kester，Marissa N.，作者。| 空军大学（美国）。出版社、发行机构。书名：从一开始就有：美国空军中的女性 / Marissa N. Kester。其他书名：美国空军中的女性说明：麦斯威尔空军基地，亚拉巴马州：空军大学出版社，[2021] | 包括参考书目。| 摘要：“自美国空军成立以来，女性就一直在其服役，这是第一个理所当然地获得这一殊荣的美国军事部门。这本专著通过档案研究、其他出版资料和口头访谈探索了那段历史”——由出版商提供。标识符：LCCN 2021027376（印刷版）| LCCN 2021027377（电子书）| ISBN 9781585663101（平装本）| ISBN 9781585663101（Adobe pdf）主题：LCSH：美国。空军——女性——历史。| 女兵——美国——历史。分类：LCC UB418.W65（印刷品）| LCC UB418.W65（电子书）| DDC 355.00820973--dc23 | SUDOC D 301.26/6:W 84 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2021027376 上获得 LC 电子书记录可在 https://lccn.loc.gov/2021027377 上获得
有数字非对准运动的空间吗？
n一个越来越相互联系的世界，围绕网络空间国际规范环境的话语已成为中心舞台。主要世界大国，尤其是美国和中国之间的数字竞争，必须通过许多历史上中立或非对准国家（例如印度，巴西等人）对地缘政治隶属关系进行重新评估，例如印度，巴西等人，当这些国家考虑其国民经济和安全问题。 很明显，在这种越来越大的权力极性的情况下，许多国家正在寻求创建一个替代性的政治空间，使他们能够行使战略自治。 1961年非对准运动的形成是类似欲望的产物，现在存在相同的激励措施，要求对传统的不结盟概念进行重新构成，并且出现了数字时代不结盟的新概念的出现。主要世界大国，尤其是美国和中国之间的数字竞争，必须通过许多历史上中立或非对准国家（例如印度，巴西等人）对地缘政治隶属关系进行重新评估，例如印度，巴西等人，当这些国家考虑其国民经济和安全问题。很明显，在这种越来越大的权力极性的情况下，许多国家正在寻求创建一个替代性的政治空间，使他们能够行使战略自治。1961年非对准运动的形成是类似欲望的产物，现在存在相同的激励措施，要求对传统的不结盟概念进行重新构成，并且出现了数字时代不结盟的新概念的出现。