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使用普遍数据的研究指南
2025年1月15日撰写：纳粹·安迪比（Nazanin Andalibi）（密歇根大学），大卫·丹克斯（加利福尼亚大学，圣地亚哥分校），海莉·格里芬（Haley Griffin），海莉·格里芬（计算机研究协会），玛丽·卢·马赫（Mary Lou Maher）（计算机研究协会），杰西卡·麦克莱恩（JESSICA MCCLEARN（GOOGLE），Google）健康），凯蒂·西克（Katie Siek）（印第安纳大学），塔米·托斯科斯（Tammy Toscos）（Parkview Health），Helen V. Wright（计算研究协会）和Pamela Wisniewski（Vanderbilt University）此反应来自计算机研究协会（CRA）的计算社区联合会（CCC）（CCC）和CRA-Industry（CRA-Industry）。CRA是近250个北美计算机研究组织的协会，包括学术和工业，以及来自六个专业计算社会的合作伙伴。CCC的任务是CRA的小组委员会，是为了追求创新的，高影响力的计算研究，与紧迫的国家和全球挑战保持一致。CRA的另一个小组委员会CRA-I的使命是召集行业合作伙伴计算共同利益的研究主题，并将其与CRA的学术和政府选民联系起来，以促进共同利益和改善社会成果。请注意，本材料中表达的任何意见，发现，结论或建议是作者的意见，不一定反映了作者隶属关系的观点。下面我们回答了提出评论请求的问题1-9、11和13-14。
在心脏病理中使用干细胞
尽管使用了药理疗法，但心脏病的发病率和死亡率仍然很高。本文旨在审查多种有希望的疗法，并强调干细胞可以发挥的创新作用。干细胞已被确定为心脏病理中当前主要医学和手术干预措施的潜在治疗替代方法，因为这些细胞具有多能功能，可以帮助心脏再生和重塑而不会损害疤痕组织。许多研究探讨了干细胞治疗心脏病中的初步安全性和功效，特别是缺血性心脏病（IHD），先天性心脏病（CHD）和扩张的心肌病（DCM）。IHD研究利用了各种干细胞类型的冠状动脉内和心脏内递送，并发现了心膜内递送自体性间充质干细胞注射到梗塞心脏组织中的功效。同样，CHD研究利用了心圈衍生细胞的冠状化递送以及良好的诺伍德程序，发现心脏功能和体细胞生长的益处。DCM在鼠模型中的研究以及随后的临床试验表明，通过肌肉卫星细胞标记的细胞类型，用肌肉功能改善的细胞类型移植，通过肾上部或跨心脏心脏心脏移植方法传递时的运动能力。虽然这些累积结果显示出希望，但需要更长的随访和较大的样本量来验证这种治疗方法在长期内对心脏疾病的疗效。干细胞与现有疗法结合使用，有可能减轻与心脏病理相关的严重发病率和死亡率。
OP 05：能源使用 v3.0 - AASHE（星星）
建筑空间的总建筑面积 – 机构边界内的建筑空间总量。可以使用任何建筑空间的标准定义（例如 ASHRAE、ANSI/BOMA、IECC），只要该定义使用一致即可。除非另有说明，否则不包括停车场。应包括机构完全租赁的位于总体 STARS 边界内的建筑物（即机构是唯一的租户）。可以排除不属于机构所有但机构是其多个租户之一的建筑物。如果机构选择包括此类建筑物，则应包括机构总体 STARS 边界内且机构是其租户的所有多租户建筑物。如果机构选择包括租赁空间，则机构应仅计算其占用的建筑空间的平方英尺数，而不是整个建筑物。
FusionHub用户手册和安装指南
1。目的4 2。FusionHub许可证4 2.1。FusionHub许可证第4 2.2。FusionHub许可证续订11 3。FusionHub下载12 4。FusionHub部署13 4.1。VMware ESXI服务器13 4.2。 VMware工作站43 4.3。 VMware Player 53 4.4。 Oracle VirtualBox 63 4.5。 Citrix Xenserver 70 4.6。 Microsoft Hyper-V 79 4.7。 Amazon Web Services 87 4.8。 Microsoft Azure 95 4.9。 Google Cloud Platform 99 4.10。 uvtr 101 5。 FusionHub接口配置105 5.1。 连接到FusionHub的Web Admin接口105 5.2。 使用设置向导106 6. 配置 网络114 6.1。 LAN 114 6.2。 WAN 115 7。 高级118 7.1。 VRF 118 7.2。 SpeedFusion VPN 119 7.2.1。 背景119 7.2.2。 示例一个120 7.2.3。 示例两个143 7.2.4。 示例三146 7.3。 IPSEC VPN 149 7.4。 GRE隧道153 7.5。 OpenVPN 154 7.6。 端口转发155VMware ESXI服务器13 4.2。VMware工作站43 4.3。VMware Player 53 4.4。Oracle VirtualBox 63 4.5。Citrix Xenserver 70 4.6。Microsoft Hyper-V 79 4.7。Amazon Web Services 87 4.8。Microsoft Azure 95 4.9。Google Cloud Platform 99 4.10。uvtr 101 5。FusionHub接口配置105 5.1。连接到FusionHub的Web Admin接口105 5.2。使用设置向导106 6.网络114 6.1。LAN 114 6.2。WAN 115 7。高级118 7.1。VRF 118 7.2。SpeedFusion VPN 119 7.2.1。背景119 7.2.2。示例一个120 7.2.3。示例两个143 7.2.4。示例三146 7.3。IPSEC VPN 149 7.4。 GRE隧道153 7.5。 OpenVPN 154 7.6。 端口转发155IPSEC VPN 149 7.4。GRE隧道153 7.5。OpenVPN 154 7.6。端口转发155
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
测试如何影响与陌生人使用和共享自动班车的意愿：中介E
摘要本研究研究了在郊区接受共享自主班车（SASS）的接受。模型通过对SASS的信任和技术乐观的信任进行了上下文变量的模型。我们检查了使用Sass而没有管家的意图和社会疏远的重要性。数据分别在2020-2021涉及922和608名参与者的飞行员的开头和结束时收集数据，在SAE级3级运行。的发现表明，信任和技术乐观主义显着影响使用SASS的意愿，尽管上下文变量显示出最小的影响。老年人和女性表现出较低的信任和乐观，减少了他们的使用意图。这两个小组还认为，在骑行时保持社交距离更为重要。研究表明，未来的飞行员应避免使用未成熟技术并满足特定群体的社会需求的负面影响。