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以人为本的痴呆症护理人工智能：利用强化学习在饮食场景中提供个性化干预支持
摘要。对于患有早期痴呆症 (PwD) 的人来说，记住定期进食和饮水并保持健康独立的生活可能具有挑战性。现有的智能家居技术主要侧重于活动识别，但缺乏自适应支持。这项研究通过开发受即时自适应干预 (JITAI) 概念启发的 AI 系统来解决这一差距。它适应个人行为并在家庭环境中提供个性化干预，提醒和鼓励 PwD 管理他们的饮食习惯。考虑到 PwD 的认知障碍，我们根据医疗保健理论和护理人员的见解设计了一个以人为本的人工智能系统。它采用强化学习 (RL) 技术来提供个性化干预。为了避免与 PwD 的过度互动，我们开发了一种基于 RL 的模拟协议。这使我们能够在各种模拟场景中评估不同的 RL 算法，不仅可以找到最有效和最高效的方法，还可以在实施现实世界的人类实验之前验证我们系统的稳健性。模拟实验结果证明了自适应 RL 在构建以人为本的 AI 系统方面具有良好的潜力，该系统可以感知同理心的表达，以改善痴呆症护理。为了进一步评估该系统，我们计划进行现实世界的用户研究。
音乐会偏好、编程和设计趋势...
声音对海洋哺乳动物的影响传统上被定义为伤害或行为紊乱。最早对行为紊乱的担忧是，高噪音会通过掩盖微弱信号来减少通信范围。很少有研究记录这种影响，但最近的研究强调了动物用来补偿高噪音的机制。许多研究已经记录了行为变化与暴露的关系，但事实证明很难将这些变化与对个体动物福利或种群状况的影响联系起来。解释影响的有希望的方法包括避开栖息地、觅食的能量学以及将反捕食者行为模型应用于人类干扰。在 20 世纪 90 年代，伤害的声学标准是基于暂时性听力损失而指定的。海军声纳演习期间，喙鲸非典型性大规模搁浅的证据表明，某些物种在某些环境下，在较低暴露水平下的行为反应可能会导致受伤或死亡。一头带标签的喙鲸对实验性播放的中频声纳声音表现出与虎鲸叫声相似但较弱的反应，这表明在暴露于不太可能直接造成伤害的声音水平后，反捕食者反应可能会伤害动物。
音乐会偏好、编程和设计的趋势...
声音对海洋哺乳动物的影响传统上被定义为伤害或行为紊乱。最早对行为紊乱的担忧是，高噪音会通过掩盖微弱信号来减少通信范围。很少有研究记录这种影响，但最近的研究强调了动物用来补偿高噪音的机制。许多研究已经记录了行为变化与暴露的关系，但事实证明很难将这些变化与对个体动物福利或种群状况的影响联系起来。解释影响的有希望的方法包括避开栖息地、觅食的能量学以及将反捕食者行为模型应用于人类干扰。在 20 世纪 90 年代，伤害的声学标准是基于暂时性听力损失而指定的。海军声纳演习期间，喙鲸大量搁浅的异常现象不断出现，这表明，某些物种在某些环境下，在较低暴露水平下的行为反应可能会导致受伤或死亡。一头带标签的喙鲸对实验性播放的中频声纳声音表现出与虎鲸叫声相似但较弱的反应，这表明，在暴露于不太可能直接造成伤害的声音水平后，反捕食者反应可能会对动物造成伤害。
2008 年 6 月 30 日星期一上午 8:40 至...
声音对海洋哺乳动物的影响传统上被定义为伤害或行为紊乱。最早对行为紊乱的担忧是，高噪音会通过掩盖微弱信号来减少通信范围。很少有研究记录这种影响，但最近的研究强调了动物用来补偿高噪音的机制。许多研究已经记录了行为变化与暴露的关系，但事实证明很难将这些变化与对个体动物福利或种群状况的影响联系起来。解释影响的有希望的方法包括避开栖息地、觅食的能量学以及将反捕食者行为模型应用于人类干扰。在 20 世纪 90 年代，伤害的声学标准是基于暂时性听力损失而指定的。海军声纳演习期间，喙鲸非典型性大规模搁浅的证据表明，某些物种在某些环境下，在较低暴露水平下的行为反应可能会导致受伤或死亡。一头带标签的喙鲸对实验性播放的中频声纳声音表现出与虎鲸叫声相似但较弱的反应，这表明在暴露于不太可能直接造成伤害的声音水平后，反捕食者反应可能会伤害动物。
增强和替代沟通专家对非侵入性脑机接口临床整合的看法
高科技辅助和替代沟通 (AAC) 技术利用计算机软件生成听觉和文本信息，让有复杂沟通需求的人发出声音，以增强他们的参与度和整体幸福感。例如，有严重身体障碍的人可以通过眼动追踪系统访问高科技 AAC 设备，通过将眼睛对准所需的沟通项目（例如单词或字母）来创建信息，然后执行针对项目选择的预定操作 [例如长时间注视或停留；1]。AAC 领域服务于一群不同的个体，他们每个人都有自己独特的认知、感觉运动特征和偏好。AAC 干预并不是一个一刀切的过程；相反，它旨在最大限度地发挥每个人独特的认知、感觉运动和语言优势，以支持沟通成功 [2]。目前，由于严重的身体障碍，一些有复杂沟通需求的人可能会发现现有的 AAC 系统访问方法无效或效率低下 [例如 3、4]。因此，在 AAC 领域继续探索新技术（例如脑机接口技术 (BCI)）至关重要，以便为个人提供一种有效的 AAC 访问形式，以匹配他们整个生命周期中独特且不断变化的特征 [例如 5]。
合格计划提供的不仅仅是退休福利
PLESA 适用于 2023 年 12 月 31 日之后开始的计划年度。这是一项可选条款，计划发起人可以选择将其作为个人账户计划/固定缴款计划的一部分。这扩展到 403(b) 计划和 457(b) 政府计划，但不包括固定收益计划。此定义还应扩展到政府固定缴款计划。需要对计划进行修订以采用这一新计划功能，但目前我们必须在 2025 计划年度结束前采用计划修订，因此不必着急。此外，SECURE 2.0 参考了有关示例计划修订的指南，这将有助于计划起草。这对于通常没有资格申请更新的美国国税局 (IRS) 裁定函的持续计划尤为重要。值得注意的是，如果计划发起人改变主意，不再提供 PLESA，它可以随时修改计划以取消该功能——不存在反削减违规行为，因为该功能不属于受保护的福利。取消后，计划必须允许参与者选择将部分或全部 PLESA 转移到计划中的 Roth 账户，并在合理的时间内将账户剩余部分分配给参与者（重要的是，这符合滚存处理条件）。
ASTM D6400-19
1.1这种做法旨在帮助制定正式的污染控制计划，尤其是航空临界表面。要求可以由客户或系统集成商或子系统级别在系统级别上建立。子系统要求可以由负责任的子系统供应商施加，也可以从系统组织中阐明（4.7）。所需的细节和清洁水平的程度可能会随着要构建的特定应用和类型而变化，但是污染控制的所有方面都必须包括在最终计划中。因此，必须考虑将以下每个元素纳入污染控制计划（CCP）：1.1.1可交付的可交付硬件解决颗粒，分子或生物污染物或其组合的清洁度要求。指定污染限制和任何预算分配。1.1.2实施计划，以实现，验证和维护指定的清洁要求。指定材料和过程控制，清洁技术，验证测试，进行和预防计划，运输控制以及差异的纠正措施。1.1.3环境控制，包括要使用的清洁设施，设施维护和监视时间表。1.1.4人员和运营控制，包括操作程序，限制，培训，动机和组织责任，包括组织或工具的CCP实施和验证。
用于埃塞俄比亚风力发电预测的新型混合 CNN-LSTM
摘要。可再生能源目前正经历着有希望的增长，成为减少化石燃料使用产生的污染气体（导致全球变暖）的替代解决方案。为了将这些可再生能源安全地整合到电网系统中，并使电网系统更加稳定，准确预测特定风力发电场的风力发电量和发电时间至关重要。深度学习方法已显示出对复杂和非线性问题（例如时间序列风力发电数据）的良好预测性能。然而，需要进一步研究通过将多个模型与超参数优化相结合来优化深度学习模型，以使这些单个模型获得最佳性能。在本文中，我们提出了一种用于埃塞俄比亚风力发电预测的混合 CNN-LSTM 模型。在构建混合 CNN-LSTM 模型之前，应用贝叶斯优化来调整单个学习器的超参数，包括 1D-CNN 和 LSTM 模型。在从埃塞俄比亚电力公司获得的三个案例研究风力发电数据集上对所提出的模型进行了测试。根据 MAE、RMSE 和 MAPE 评估指标，对于所有案例研究数据，混合模型的表现明显优于基准模型，包括 ANN、RNN、BiLSTM、CNN 和 LSTM 模型。
从红色恐慌到黄祸
摘要：中国是当今世界面临的最大挑战。然而，对黄祸的恐惧并不新鲜。这种恐惧始于对布尔什维克主义崛起的恐惧，随后是二战后苏联的崛起（红色恐慌），欧洲对二战后美国占据主导地位的恐惧，以及随后对日本惊人技术崛起的恐惧。本文表明，这些挑战者在规模、政治制度、意识形态基础、军事实力、地缘政治野心以及文化差异方面存在很大差异。事实证明，这些恐惧被夸大了。尽管如此，它们仍然发挥着积极的作用，提醒人们注意适应整个世界体系正在发生的重大变化以及某些个体行为者的战略/政策。本文还考虑了不同理论对某些案例的解释力。在某些方面，人们认为经济/数量因素（日本、美国、中国）最为重要，而苏联/俄罗斯则认为意识形态/军事因素最为重要，而其他地方则更强调民族中心主义因素（日本、中国）。需要采用多学科方法，因为单一学科无法解释这种结构性变化及其随之而来的反应。关键词：结构性变化、挑战、恐惧、黄祸、红色恐慌、民族中心主义、权力过渡、中国、日本、俄罗斯、美国、欧洲
人工智能与儿科护理 人工智能在儿童和青少年心理健康治疗中的应用
需求与承诺美国疾病控制与预防中心报告称，大约五分之一的儿童患有心理、情绪或行为障碍，但其中只有不到 20% 的儿童接受心理健康专家的护理。1 用科罗拉多州最大的社区心理健康服务机构 WellPower 的副总裁兼首席信息官韦斯威廉姆斯的话来说，技术（包括使用人工智能 (AI) 的工具）有能力成为“劳动力倍增器”。2 儿童和青少年的一些特殊特征使得人工智能的应用尤为有价值；参与度是干预效果的关键预测因素，而且这一群体使用技术的比例高于其他群体，并且往往对医疗保健环境中的技术感到满意。机器的匿名性可以帮助儿童和青少年克服围绕心理健康的耻辱感，并且是一种不带偏见的资源。人工智能在分类和预测方面非常出色（这就是为什么人们经常会收到他们在家里讨论的产品或服务的广告）。人工智能在诊断疾病、预测心理健康危机和提醒医疗从业者方面显示出巨大的前景。3 事实证明，它可以有效预测儿童强迫症、4 注意力缺陷多动障碍 5 和所有年龄段自闭症的治疗结果。6 例如，Well-Power 希望实施转录治疗过程的人工智能工具，让治疗师能够花更多的时间专注于客户，并通过提供草稿笔记来腾出治疗后的时间。这些工具还可以分析 WellPower 优先考虑的特定治疗技术，并向个体治疗师提供有关他们使用这些技术的有效性的反馈。这些工具还可以提醒治疗师注意潜在的危险想法或行为变化（人工智能通常能够发现人类无法发现的关联）。