XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTranslating
将气候风险评估转化为更有效的适应决策：基于场所的气候风险的社会和政治方面的重要性
气候风险继续以物理，社会经济和/或生态风险来表面上，如2012年和2017年英国气候变化风险评估（CCRA）证据报告所证明的那样。本文认为，以这种方式构架气候风险在科学政策过程中仍然存在问题，尤其是在确保适当的气候风险评估信息转化为更有效的适应决策时。我们争辩说，气候风险评估是如何进一步考虑基于地方气候风险的社会和政治方面的，以确保更有效的适应政策结果。使用CCRA3技术报告方法的话语分析，于2021年6月发布，我们讨论了三个关键主题，涉及在技术报告方法章节中如何在气候风险中构建的三个关键主题。这些是（i）通过“紧迫性得分”评估气候风险的减少方法学框架的过度依赖； （ii）关于“机会”的想法； （iii）通过气候风险镜头的转化适应性话语的框架。总而言之，我们建议，仅在生物物理和社会经济风险方面超越评估风险，更加重视“基于地点”的风险的社会和政治背景对于气候变化的风险评估至关重要。
提高 COVID-19 儿童疫苗接种率的五种做法：将疫情期间的经验教训运用到当前环境中
免疫管理者协会 (AIM) 是一个非营利性会员制协会，由 64 个联邦资助的州、领地和地方公共卫生免疫计划的主管组成。AIM 致力于与全国合作伙伴合作，减少、消除或根除疫苗可预防疾病。AIM 还致力于通过为其计划利益提供支持来确保其成员的成功。自 1999 年以来，AIM 一直致力于促进免疫管理者之间的合作，以有效控制疫苗可预防疾病并提高美国的免疫覆盖率。
帮助土地信托为新的气候做准备：挑战和促进者的经验，以翻译有关加拿大安大略省气候变化适应的知识
在气候变化的影响下，环境正在发生变化，但是许多安大略省土地信托仍然运作，目的是保持生物多样性的历史模式。这种条件和目标的错误对准可能会使这些土地信任的重要工作降低。为了帮助改善这种情况，我们进行了几项知识翻译活动，以告知安大略省土地信托基金会可能的气候变化适应选项。在整个知识翻译活动中，我们收集了参与者的评论，并通过假设和描述性编码进行了检查，以揭示有关挑战和促进因子的数据，我们将其分组为图案编码的主题。结果帮助我们确定了在参与气候变化知识翻译并试图适应气候变化时的挑战和促进者。挑战包括缺乏资源，有限的技术技能和物种知识以及竞争优先级和观点。主持人包括对气候变化的普遍兴趣，使用适应计划的工具以及资源共享。为了提高安大略省土地信托部门的气候变化适应性，我们建议土地信托之间进行更大的合作，适度的修改对现有的保护行动，从被动保护转变为主动保护以及从物种级别到社区和生态系统功能保护目标。
（IJACSA）《国际先进计算机科学与应用杂志》，第 12 卷，第 3 期，2021 年人工智能：机器翻译在法语-印尼语烹饪文本翻译中的准确性
Asriani Abbas 4 哈桑努丁大学 印尼文学研究项目 文化科学系，望加锡，印尼 摘要——机器翻译作为人工智能 (AI) 的使用不断增加，世界上最受欢迎的翻译工具是谷歌翻译 (GT)。该工具不仅用于通过翻译学习和获取外语信息，而且还被用作医院、机场和购物中心互动和交流的媒介。本文旨在探讨机器翻译在翻译法语-印尼语烹饪文本 (食谱) 中的准确性。烹饪文本样本取自互联网。研究结果表明，GT 中机器翻译的符号模型是通过强调源语言和目标语言的概念 (所指) 的等价性，从源语言的能指 (形式) 翻译成目标语言的能指 (形式)。GT 有助于通过单词、短语和句子翻译现有的法语-印尼语烹饪文本概念。烹饪文本机器翻译中遇到的一个问题是文化等值。GT 机器翻译无法准确识别源语言和目标语言的文化背景，因此结果是直译的形式。但是，可以通过从一种语言到另一种语言的单词、短语和句子细化文化等价物的翻译来提高 GT 的准确性。
请求论文第二届UMT国际会议...
The theme ‘ Translating Research into Impactful Solutions ' is focused on research in Life Sciences, such as: Biotechnology & Genetic Engineering, Biochemistry & Metabolism, Microbiology & Immunology, Molecular & Synthetic Biology, IoT & Smart Agriculture, Artificial Intelligence in Life Sciences, Bioinformatics & Computational Biology, Animal & Veterinary Sciences, Plant Sciences, Sustainable农业，结构生物学，分子遗传学，法学，癌症生物学，代谢组学，生物和非生物胁迫耐受性，气候变化，环境可持续性。
《采用脑机接口技术的医疗器械具备闭环功能的植 ...
本文件为制定方法标准，部分内容参考国内现行标准、国外闭环器械监管指南以及科学 研究中的采用脑机接口技术的医疗器械常用测试方法。如 YY 0989.3-2023 手术植入物有源 植入式医疗器械第 3 部分：植入式神经刺激器、美国食品药品监督管理局 Technical Considerations for Medical Devices with Physiologic Closed-Loop Control Technology 、期刊论 文 Translating the brain-machine interface/Brain computer interface: control signals review/Brain computer interface: control signals review/A Comprehensive Review on Brain – Computer
眼睛脑连接 - 斯坦福医学
您的视力不仅取决于我们的眼睛，还取决于从眼睛到大脑的完整视觉途径。在任何时候对这种视觉途径的伤害会导致视力丧失，并且经常导致失去独立性。渴望发现患有这些伤害的患者的治疗方法和诊断方法，玛丽·M·MARY M.的教师和斯坦福大学Byers眼科研究所的Sash A. Spencer视力研究中心正在通过部门和多学科合作进行创新研究。Clinician-scientists have recently discovered a myriad of findings relating to this eye-brain connection with implications that may change the way we diagnose and treat concussion- related vision disorders, strokes of the optic nerve or brain (including non-arteritic anterior ischemic optic neuropathy [ NAION ]), visuo-motor dysfunction, and other diseases, translating their discoveries directly into clinical care优化患者的结果和整体生活质量。（要阅读患者对Naion的经历，请参阅“我的第二次机会：视神经中风之后的患者希望的旅程”，第18页）。
第 20 届阿普尔顿太空会议
13:25 – 14:10 希望的灯塔 Paul Bate 博士，英国航天局首席执行官 14:10 – 14:25 二十周年庆典休息 第四节：将科学和研究转化为商业 主席：Charlie Haire，STFC RAL Space 业务发展主管 14:25 – 14:40 将科学转化为成功 – BioOrbit Sam Moorcroft 博士，BioOrbit 创始人 14:40 – 14:55 将科学和研究转化为商业 – MDA David Jones 博士，MDA Space UK 技术主管 14:55 – 15:10 创业方程式：科学、创新和商业 Shefali Sharma，Oxford Dynamics 联合创始人
Pharma，MedTech和数字健康创新管道
* *昆士兰州埃默里药物发现计划（QEDDI）昆士兰州埃默里药物发现计划（Qeddi）是Iniquest的小分子药物发现和开发小组，是Iniqueest的小分子药物发现和开发小组，专门致力于将学术生物医学研究转化为新药物。有关更多信息，请访问Qeddi.com.au致力于将学术生物医学研究转化为新药物。有关更多信息，请访问qeddi.com.au
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。