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引用出版物情感（APA）：Rossel，I。M. A.的Scaik J.，Shiver-evases，N。Y. N.，Irish，L.，C.，Bo
摘要 - 冥想已被证明可以通过改善情绪调节来帮助管理情感障碍。在这里，我们开始通过创建集中注意力冥想的计算认知模型来发展冥想理论。我们的模型是在Prims中创建的，Prims是ACT-R认知体系结构的衍生物。我们基于对冥想体验如何随着时间的流逝而进行的广泛文献综述实施了模型。然后，我们在持续的关注任务中测试了Prims模型，打算捕获可以接受冥想实践训练的教师。该模型在冥想练习后比以前更好地保持了焦点。这些结果与一项纵向研究对2010年冥想作用的经验发现一致。在模型中增加任务相关重点的中心机制似乎是一个反馈循环。冥想和思维过程的过程加强了自己并削弱了对方。然而，这种加强措施更多地散布在更精致的思维过程中，这会导致它随着时间的流逝而减少。我们推测，在冥想后观察到的观察到的情绪调节的改善是由维持注意力的能力引起的，因为它允许从业者避免情绪失控。
转移学习用于使用RNN-LSTM混合模型的汇款流入预测国内生产总值增长：冈比亚的案例研究
对经济的规模和表现的见解至关重要，而实际GDP的增长率经常用作经济健康的关键指标，强调了国内生产总值（GDP）的重要性。此外，近年来，汇款引起了全球的巨大兴趣，尤其是在冈比亚。这项研究介绍了创新模型，即复发性神经网络和长期记忆（RNN-LSTM）的混合体，以基于冈比亚的汇款流入来预测GDP的增长。该模型集成了来自世界银行发展指标和冈比亚中央银行（1966-2022）的数据。Pearson的相关性用于检测和选择与GDP和汇款最牢固的变量。此外，还采用了一种参数传输学习技术来提高模型的预测精度。通过随机搜索过程对模型的超参数进行了细调，并使用RMSE，MAE，MAPE和R 2度量来评估其有效性。研究结果首先表明，它具有良好的概括能力，并且在基于汇款流入的GDP增长方面具有稳定的适用性。第二，与独立模型相比，所建议的模型超过预测准确性的最高R 2分数为91.285％。第三，预测的结果进一步表明汇款与短期经济增长之间存在牢固和积极的关系。本文通过采用人工智能（AI）技术来解决基于汇款流入的GDP的关键研究差距。
高级热电材料和微/纳米级传热
热电能量转化引起了人们日益增长的兴趣，这是一种潜在的浪费收集，发电和冷却应用的技术。微型/纳米级传热效应由于对声子和电子传输的影响而在热电能量转化的效率中起着重要作用。微/纳米级传热对于一系列新兴技术，例如微/纳米技术，信息技术，生物技术和低碳能源应用也至关重要。本期特刊旨在全面概述热电材料和微型/纳米级传热的最新进展。本期特刊欢迎原始的研究文章和评论。潜在的研究领域包括（但不限于）以下主题： - 热电发电； - 热电冷却； - 微/纳米级热电材料； - 微/纳米级的多相流和传热； - 微/纳米级的热物理特性 - 微/纳米结构中的界面热传输； - 低维材料； - 声子和电子传输； - 电子 - Phonon相互作用。
研究开发和技术转移年度报告
在阿拉斯加运输与公共设施部的数据现代化和创新部（DOT＆PF）的数据现代化和创新部门内的研究开发和技术转移（RD＆T2）部分提供了研究管理，维护在线图书馆，为DOT＆PF提供技术援助，培训和技术实施服务，当地运输机构及其合作伙伴。RD＆T2在很大程度上通过联邦公路管理局（FHWA）的协作关系和财务支持提供服务。通过利用资源并与各种运输组织，专业人士和大学建立合作伙伴关系，RD＆T2 TAPS成为庞大的专业知识网络，并消除了重复的努力。rd＆t2还为州机构网络提供了多学科支持的途径。这是DOT＆PF及其合作伙伴进行的研究，开发和技术转移活动的报告。本报告涵盖了2024年的联邦财政年度，从2023年10月1日开始，截至2024年9月30日。有关其他信息，请联系：Cristina DeMattio，P.E。Acting Program Manager Research, Development, & Technology Transfer Division of Data Modernization and Innovation Alaska Department of Transportation & Public Facilities 2301 Peger Road Fairbanks, AK 99709 (907) 451-5382 cristina.demattio@alaska.gov Editorial/Writing: Cristina DeMattio DOT&PF Research, Development & Technology Transfer Section http://www.dot.state.ak.us/stwddes/research/
一种基于迁移学习的新型肺炎治疗方法...
1 计算机科学与工程学院，洛夫利专业大学，旁遮普省 144411，印度；vikashcode1997@gmail.com (VC)；sanjayksingh.012@gmail.com (SKS)；aditya.khamparia88@gmail.com (AK) 2 玛哈拉贾阿格拉森理工学院，新德里 110034，印度；deepakgupta@mait.ac.in 3 帕多瓦大学信息工程系，意大利帕多瓦 35131；prayag.tiwari@dei.unipd.it 4 信息系统学院、科学与工程学院，昆士兰科技大学，昆士兰州布里斯班市 4000，澳大利亚； catarina.pintomoreira@qut.edu.au 5 西里西亚理工大学应用数学学院，44-100 格利维采，波兰 6 福塔莱萨大学应用信息学研究生课程，福塔莱萨 60811-905，CE，巴西；victor.albuquerque@unifor.br * 通信地址：robertas.damasevicius@polsl.pl
有效的量子遗漏转移协议
遗忘转移（OT）是保存密码原始的两个重要方面的隐私。ot涉及一个具有多个信息的发件人和一个具有选择位的接收器。选择位代表重新提升者想要作为OT输出获得的信息。在协议末尾，发件人对选择位的遗忘和接收器仍然忽略了未选择的信息的内容。它具有从安全的多方计算，隐私权协议到安全连接的加密协议的应用程序。大多数经典的OT协议都是基于数字理论的基础，这些理论是不是量子安全的，现有的量子OT协议并不那么有效且实用。在此，我们介绍了简单而有效的量子OT协议的设计和分析，即QOT。QOT是通过使用Gao等人提出的不对称键分布而设计的。[18]作为构建基块。设计的QOT仅需要单个光子作为量子状态的来源，并且使用单个粒子射影测量计算状态的测量值。这些使QOT有效且实用。我们提出的设计可抵抗量子攻击。此外，QOT还提供了长期的安全性。
在开阔的海洋上层中的中尺度和子尺度运动之间转移动力学的能量
海洋与地球科学，南安普敦大学，南安普敦，英国B海洋科学学院 Sciences, University of California, Los Angeles, Los Angeles, California f Department of Geosciences, Tel Aviv University, Ramat Aviv, Israel g Woods Hole Oceanographic Institution, Woods Hole, Massachusetts h National Oceanography Centre, Southampton, United Kingdom i British Antarctic Survey, Cambridge, United Kingdom j NOAA/Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Princeton, New Jersey k Program in Atmospheric和海洋科学，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学
朝着靶向肿瘤的超质纳米颗粒的临床转移
超质纳米颗粒（USNS）（纳米颗粒具有流体动力直径<10 nm）的临时发展，并在过去十年中开始在临床试验中出现。这些USN的大多数都显示出相同的特征，包括在血液中短暂的保留时间，快速肾脏清除率以及对达到肿瘤的被动靶向策略的缓解。通过这篇综述，Aguix USN的发展侧重于它们的临床用法，因为它们是被动靶向USN的临床用法，而且由于它们可能在各种前临床前肿瘤模型中验证的肽和单克隆抗体的生物功能化。结果，作者审查了所有当前可以采用和确认的生物功能化策略，这些策略是基于对文献的荟萃分析，即生物功能化的USNS药代动力学和生物分布材料是由USN所决定的，而不是由USN和活跃的靶向靶向小组决定的。另外，与被动靶向的Aguix USN相比，这种主动靶向策略可以改善靶向靶向的肿瘤效率，但也增加了其肿瘤的保留时间，这可能会导致减少注射量/支出的机会。
先决条件：简介第1部分：明文文件传输
要模拟本地计算机上的Traưic，请打开两个Python IDE Windows（或两个终端会话），一个用于服务器，另一个用于客户端。此外，我们将使用网络协议分析仪Wireshark检查网络TRAWIC。下载（https://www.wireshark.org/download.html），如果还没有，请从其Oưicial网站安装Wireshark。这将使您能够捕获和分析文件传输过程中传输的数据包。整个任务流量如下：
学习者对计算机化认知训练转移到 L2 学习的看法：COVID-19 的适应性案例
摘要 认知训练 (CT) 是指通过练习和/或有意识的指导来提高认知和大脑机制效率的程序。计算机化认知训练 (CCT) 领域的一个极具争议的问题是它可能转移到非训练领域；一门尚未涉及的学科是第二语言 (L) 学习。因此，由于注意力的促进作用和工作记忆在 L 发展和理解中的预测强度，CCT 对英语学习者来说似乎是必要的。此外，很少有研究调查过用户对其认知功能潜在改善的看法。为了填补这些固有的空白并克服在 COVID 大流行期间进行干预研究所面临的障碍，本研究采用跨学科方法来探索英语学习者自我感知的远程自适应多领域计算机化认知训练 (RAMCCT) 在一般认知功能和 L 特定认知功能中的远迁移 (FT) 效应。因此，对完成了八周 RAMCCT 的中级 EFL 学习者进行了 L 接受技能课程（阅读和听力）的在线观察和同步半结构化访谈。主题分析 (TA) 显示，在一般认知功能中，工作记忆、注意力、多任务处理、处理速度、手眼/耳协调性都有所提高，在注意力和理解力以及速度方面，L 接受技能中的一项或两项都有所提高。通过注意力、工作记忆和多任务处理之间的相应联系以及核心认知过程的自动化讨论了结果。其含义涉及游戏设计师、L 教师、教师培训项目和研究人员。关键词：计算机化认知训练、远迁移、L 接受技能、主题分析、COVID-。