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第 4 章 用于追踪森林景观中的水文和生物地球化学途径和过程的数字地形分析方法
数字地形分析 (DTA) 包括一组使用数字高程模型 (DEM) 来模拟各种尺度的地球表面过程的工具。DEM 及其衍生产品是数字地形模型 (DTM) 的更大集合的一部分，用于各个领域，以模拟能量和物质在表面的流动。水文学家工具包中 DTM 的普遍性导致地形属性（例如坡度和上坡贡献区域）被广泛使用，以表征水和相关营养物质在景观中的移动方式。计算地形属性的算法现在已被编入所有商业地理信息系统 (GIS) 软件（例如 ArcGIS、Idrisi），用户只需按一下按钮即可绘制潜在地表水文流模式。虽然派生图层总是看起来很刺激，但现场水文学家经常提出这样的问题：DTM 通常只是有趣的空间模式，与预测实际水文行为没有太大关系吗？本文通过讨论 DTA 对于 21 世纪森林水文学从业人员的意义，批判性地回答了这个问题。自从早期的集水区降雨径流理论提出以来，人们就开始利用地形信息来更好地了解集水区的水文功能（Horton 1945 ；Hewlett 和 Hibbert 1967 ）。然而，在桌面计算出现之前，人们使用集水区规模的属性（例如集水区的面积、长度、周长和地形起伏比（最大地形起伏除以最长流路长度））来研究水文行为，因为只有这些属性才能轻松地从等高线图中得出（Schumm 1956 ）。虽然这些指标有助于解释不同流域之间水和泥沙产量的差异（Garcia-Martino´ 等人 1996 ），
课程计划：我们周围的微生物（没有显微镜）
课程计划：我们周围的微生物（无显微镜）的课程计划日期创建：2024-06-10课程计划日期上次编辑：2024-06-10实施的课程计划日期：创建的课程计划：Danielle Condry，PhD受众/年级：中学：中学（6-8年级） - 可以将其转移到K-5或9-1-12或9-12或NOTE。主题：我们各地的微生物：环境科学目标：本课程计划旨在让学生参与动手科学，并更深入地了解影响我们日常生活的微生物世界。步骤1目标（我希望我的听众/学生在本课后能够做什么？）：学生将：1。描述微生物在环境中的无处不在。2。练习环境抽样方法来收集微生物。3。观察微生物生长的结果，并推断出在各种环境中微生物的存在。4。讨论微生物对健康和环境的影响。第2步评估计划（我将如何知道我的听众/学生实现目标？）：直接评估： - 学生将创建并提交一份实验室报告，详细介绍他们在所选环境中有关微生物存在的抽样方法，观察结果和结论。- 参与有关他们发现的小组讨论和演讲。间接评估： - 活动期间的非正式观察，以衡量学生的参与和理解。- 学生自我反思和反馈形式，涉及他们对微生物的了解。第3步活动（我将如何帮助我的听众/学生实现目标？）：材料： - 无菌拭子 - 带琼脂（预先准备）的培养皿 - 永久标记 - parafilm条封闭板
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prologue沟通的基本问题是在另一点或在另一个点选择的消息中重现的问题。经常有意义。- 1948年之后的Claude Shannon（1948年），这是至关重要的一年，人们认为他们可以看到启发克劳德·香农（Claude Shannon）的工作的明确目的，但这是事后看来。他看到了不同的看法：我的思想四处徘徊，我昼夜想到了不同的事情。像科幻作家一样，我在想：“如果是这样，该怎么办？” ♦碰巧的是，1948年是贝尔电话实验室宣布发明微型电子半导体的发明，这是一种“惊人的简单设备”，可以做真空管可以做的事情，更有效地进行。这是一个结晶的片，很小，以至于一百只适合手的手掌。5月，科学家成立了一个委员会来提出一个名字，委员会向新泽西州默里山的高级工程师发了纸选票，列出了一些选择：半导体Triode…iotatron…iotatron…晶体管（变种和跨导能的混合体）。晶体管赢了。“它在电子和电通通信中可能具有深远的意义，”贝尔实验室在新闻稿中宣称，一旦现实就超过了炒作。晶体管引发了电子产品的革命，将技术置于其小型化和无处不在的道路上，并很快以其三位首席发明者赢得了诺贝尔奖。对于实验室来说，这是皇冠上的珠宝。，但这只是当年第二重要的发展。晶体管只是硬件。发明更加深刻，更基本的是在7月和10月的《贝尔系统技术杂志》的七十九页的专着中。没有人会打扰新闻稿。它带有一个简单且宏伟的标题，即“交流的数学理论” - 很难总结一下信息。但它是
原创研究美国亚裔美国人、夏威夷原住民和太平洋岛民退伍军人窒息自杀情况（2012 年至 2018 年）
摘要 背景 亚裔美国人、夏威夷原住民和太平洋岛民 (AANHPI) 退伍军人的自杀率大幅上升，他们比总体退伍军人更有可能使用窒息作为自杀方式。本研究调查了因窒息自杀而死亡的 AANHPI 退伍军人的人口统计、医疗保健和伤害特征，并研究了这些死亡的背景。分析进一步检验了死于窒息自杀的 AANHPI 和非 AANHPI 退伍军人之间是否存在差异。 方法 这种混合方法分析使用了来自 AANHPI (n=44) 和非 AANHPI (n=3090) 退伍军人的国家暴力死亡报告系统 (NVDRS) 数据（2012-2018 年）。 结果 几乎所有的窒息死亡都是上吊，尽管勒死的类型差别很大。与匹配的非 AANHPI 退伍军人样本相比，住宅是 AANHPI 退伍军人受伤和死亡的最常见地点，地下室是家中更常见的死亡地点。AANHPI 死者中女性比例明显更高。此外，与非 AANHPI 死者相比，AANHPI 死者获得紧急医疗服务的可能性明显较小。大多数 AANHPI 死者是被家人或亲密伴侣发现的。结论解决 AANHPI 退伍军人中的勒死自杀问题对于确保公平的自杀预防方法是必不可少的。对于这一人群，有必要采取考虑到显著背景因素（例如死亡地点、亲人发现）的致命手段安全举措和事后干预策略。考虑到勒死和勒死点的普遍性，解决自杀风险驱动因素的上游自杀预防方法对于预防 AANHPI 退伍军人自杀尤为重要。
人工智能系统中的情感伦理
科幻小说叙事中。与人类情绪表达有关的心理和行为数据的计算分析历史悠久 [31]，方法的多样性未被充分重视 [16, 108]，并且在社交机器学习 (ML) 应用中发挥着越来越重要的作用 [28, 114]。社交媒体平台经常使用人工智能/机器学习技术来建模和预测人类的情绪表达，作为人际互动和个人偏好的信号 [22]。在心理健康护理 [20]、个人健康和保健 [28]、教育 [124]、招聘 [129]、汽车设计 [123] 和国家安全 [119] 等领域，情绪检测和分析是人工智能/机器学习系统快速增长的一个领域 [75]。虽然机器学习/人工智能系统的公平性、问责制以及伦理和社会影响已成为公众讨论和学术辩论的主要话题 [8, 13, 18, 35, 60, 81]，但在这些对话中，用于分析人类情感和情绪表达的人工智能/机器学习的伦理层面在很大程度上没有得到充分理论化 [3, 27, 44, 75, 114]。鉴于这些系统越来越普及，情感/情绪识别的伦理，以及更广泛的所谓“数字表型” [57] 必须在当前围绕人工智能/机器学习的政治、伦理和社会层面的辩论中发挥更大的作用。在这里，我们对人类情感和情感表达的代理数据的相关概念模型进行了分类；然后，我们概述了情感模型和根据这些模型收集的代理数据如何影响创建人工智能/机器学习系统的技术人员做出的设计决策，以及这些决策如何引发有关这些技术的社会影响的更广泛问题。我们不会轻信计算机科学家的言论，认为他们内部开发的以及从其他领域改编而来的人类情感范式应该天真地被视为基本事实：相反，我们会问，人类情感的不同概念化如何影响人类价值观融入人工智能/机器学习系统和通过人工智能/机器学习系统表达的方式。
太阳能跟踪系统的机电一体化设计 - Inpressco
摘要 机电一体化系统设计的关键要素是从设计过程一开始就在整个设计过程中同时进行多学科知识的协同集成、建模、仿真、分析和优化，并针对更高的性能、速度、精度、效率、更低的成本和功能等约束，从而产生具有更多协同作用的产品。本文提出了基于机电一体化设计方法的智能太阳能跟踪系统的构想和开发，使得太阳能电池板在白天和季节变化中都能准确垂直于阳光光束（准确指向太阳），光照最强。整个系统和子系统同时进行选择、设计、集成建模、测试和优化；此外，还针对不同输入类型（包括实际输入高度角）验证了整体系统响应。所得结果表明设计的简单性、准确性和适用性，可以满足所有设计要求。所提出的设计可用于研究或教育目的。关键词：机电一体化设计，太阳跟踪器，建模/仿真。1.简介 1 机电一体化系统设计过程可分为系统、简单和清晰的设计步骤，包括：问题陈述；概念设计和功能规范；系统和所有子系统的并行（并发）设计和整体集成，包括：机械、电子、软件、控制单元、控制算法和接口子系统的选择、设计和协同集成；建模和仿真；原型设计、测试和优化；最后是制造和商业化（Farhan A. Salem 等人，2013 年）（Yu Wang 等人 2012 年）（Devdas Shetty 等人，2011 年）（Sarah Brady，2008 年）（L. Al-Sharif，2010 年）。本文提出了基于机电一体化设计方法的智能太阳能跟踪系统的构想和开发。2.预研究过程-问题陈述。在可再生能源中，太阳能是可持续能源最基本和先决条件的资源，因为它无处不在、丰富且
一种用于调节横向流动免疫分析动态范围的新型比率荧光方法
在过去的几十年中，横向流动检测 (LFA) 已被证明是在临床和环境应用中最成功的即时诊断检测之一。[1–4] 纸基生物传感器具有几个重要优势，例如成本效益、可持续性、免清洗操作性和高度可调性。[5,6] 此外，由于易于使用、速度快、操作简单，LFA 常用于需要大规模测试和定性评估的应用。[2,7,8] 例如，LFA 通常用于在家中诊断怀孕 [9]，或者最近用于在药房和移动检测站快速识别 COVID-19 特异性抗体和抗原的存在。[7,10,11] 尽管如此，它们公认的低灵敏度 [12] 和难以解释微弱带状 [13] 仍然阻碍其在需要定量检测目标分析物的具有挑战性的临床应用中的使用。 [14] 为了克服这一限制，研究人员开发了不同的策略来提高 LFA 的灵敏度 [12,15–18] 并实现现场定量分析。[19–21] 然而，这些方法仍然大多局限于学术实验室，因为它们很复杂，而且成本可能很高，会影响 LFA 在现实环境中的可负担性和可用性。[22] 因此，迫切需要简单且经济有效的策略来克服 LFA 的上述局限性，使其能够在广泛的临床场景中实施。目前，大多数 LFA 都采用比色标记（例如金纳米粒子和聚苯乙烯珠）[23,24]，可以方便地进行肉眼或基于智能手机的检测。前者仍然是 LFA 的首选检测模式，因为它不需要设备并且具有成本效益，因此非常适合资源有限的环境。 [25] 相反，后一种方法正在兴起（这要归功于智能手机的普及），并且倾向于提高测试的可重复性（即消除了肉眼检测的主观部分）。 [26–30] 然而，在这两种情况下，使用比色标签都会将 LFA 的读数限制为单色信号的识别/测量。不幸的是，这可能会产生不确定的情况，因为微弱的条带的存在可能不
人工智能算法的范围审查......
摘要 目的 基于人工智能 (AI) 的临床决策支持系统 (CDSS) 已被开发用于解决医疗问题和加强医疗保健管理。我们旨在回顾文献以确定 AI 算法在内科专科 CDSS 中的趋势和应用。方法 在 PubMed、IEEE Xplore 和 Scopus 中进行了范围界定审查，以确定使用深度学习、机器学习和模式识别的 AI 算法的 CDSS 相关文章。本综述综合了 CDSS 的主要目的、AI 算法的类型和算法的整体准确性。我们搜索了 2009 年至 2019 年期间以英文发表的原始研究。结果 鉴于符合纳入标准的文章数量，本综述分析并展示了 3,467 篇文章中的 218 篇的结果。这 218 篇文章与基于人工智能的内科专科 CDSS 相关：神经重症监护（n = 89）、心血管疾病（n = 79）和肿瘤内科（n = 50）。我们发现 CDSS 的主要目的是预测（48.4%）和诊断（47.1%）。最常见的五种算法包括：支持向量机（20.9%）、神经网络（14.6%）、随机森林（10.5%）、深度学习（9.2%）和决策树（8.8%）。算法的准确率范围在神经重症监护中为 61.8% 到 100%，在心血管疾病中为 61.6% 到 100%，在肿瘤内科中为 54% 到 100%。其中只有 20.1% 的算法具有人工智能的可解释性，即提供人类可以理解的解决方案的结果。结论 更多的人工智能算法应用于 CDSS，对改善临床实践具有重要意义。监督学习仍占内科 AI 应用的大多数。本研究确定了四个潜在差距：对 AI 可解释性的需求、CDSS 的普及性不足、CDSS 的目标用户范围狭窄以及医疗报告标准对 AI 的需求。
整个数字图书馆手册 - CORE
信息产生的数量和频率都比历史上任何时期都多。电子信息的创建和发布非常容易，使得今天可用的信息明天就消失了。数字化现在往往是创建、分发和存储内容的首选，从文本到电影再到录音。因此，数字内容越来越多地体现了世界的知识、社会和文化历史，而这些内容的保存已成为社会面临的一项重大挑战。图书馆收集和保存书籍和其他材料以供子孙后代使用，以确保每个公民都能平等地获取信息。随着互联网和万维网的出现，图书馆可以扩大其覆盖范围，不受时间和地点的限制。互联网使跨国界的知识共享和技术合作成为可行的努力。这是图书馆的决定性时刻。曾经只存在于科幻小说和《迪克·特雷西》漫画中的通用连接（还记得双向腕带收音机吗？），如今触手可及，而我们利用这种能力所做的事情将成为我们的遗产。技术创新和通信工具的普及、经济不确定性、工作场所和教育结构的变化、全球经济、代际差异、信息生产和消费之间的模糊区别以及国家安全的加强只是影响数字图书馆项目创建的一些因素。图书馆不再垄断信息服务市场。此外，为了满足全球 60 多亿互联网用户的需求，人们对内容的需求几乎是无止境的。研究表明，当今的学生首先求助于互联网，而许多图书馆顾客愿意满足于更少的内容，他们更看重便利性而不是全面性。“原生数字”网络内容的激增、无线技术的扩展、电子商务和其他电子服务的爆炸式增长以及市场上新参与者的增加（搜索引擎、内容提供商）都要求动态数字图书馆计划能够
![arxiv：2401.11305v3 [CS.CR] 2024年10月28日](/simg/2\23083580b9199c403b25bf4a8f0a0fddf7e0c940.webp)
arxiv：2401.11305v3 [CS.CR] 2024年10月28日
数字时代的出现和信息超载的出现导致连接设备的大幅增加，从而产生了大量通过Internet传输的数据[8]。通过云基础架构，智能手机，平板电脑，智能手表和健身跟踪器等智能设备的无处不在，使其变得更加复杂。这些设备通常会收集有关用户（包括其位置，活动和环境条件）的广泛上下文信息，这些信息对于旨在预测用户行为和提供人员体验的应用程序至关重要[4，49]。响应这些发展，移动众包已经成为关键解决方案。此操作涉及个人通过各种数字平台共同贡献数据[36]。诸如流量监控系统之类的应用程序利用众包数据提供实时见解。但是，这些方法还引起了有关数据隐私和未经授权访问敏感信息的风险的重大关注[7，19]。移动数据流量的迅速增加对数据管理和过程构成了重大挑战。边缘计算已被确定为对这些挑战的有希望的解决方案，方法是将数据更接近其来源处理，而不是仅依靠中央服务器。这种方法有助于减轻网络的交通拥堵，但也引入了必须解决的新隐私和安全漏洞[67]。本文探讨了移动众包和边缘计算的交集，并特别强调隐私保护。它突出了整合这些技术以在维持用户隐私的同时提高数据处理效率的潜力。我们概述了有关这些技术及其对隐私的影响的现有研究。我们的目标是为研究人员，从业人员和政策制定者提供必要的见解，以浏览确保隐私的复杂性，同时推进技术能力。此外，我们讨论了减轻与分散数据处理相关的隐私风险的潜在策略，并提出了未来的研究方向，以全面解决这些挑战。