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每日股票市场报告2025年1月6日 - 加纳股票...
GSE综合指数在当天开放4,890.27点的情况下关闭，其年初回报（YTD）为0.04％。GSE Financial Stock指数也以2,383.24分的持续结束，其YTD回报率为0.10％。总体市值为1,113.6亿GH-从前一天的阅读中，GH频繁2291万。在贸易活动方面，交易股数量从前704,976股下降了73.87％，至184,194股，当天的总价值交易（GHS12,054,405.58），从GHS1,714,270.40上涨了603.18％。另外，GLD上升了7.90，在GH¢399.80上关闭。
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我们日常生活的世界一流研究 - 飞跃
飞跃设施的设施 �������农业研磨 ������������������������������������������������������������������������������������������������� 5 Health ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 6 Breast cancer: understanding it to treat it Early detection of吡ido醇依赖性癫痫在新生儿，以防止糖尿病逆转全球负担得起的抗病毒药物的肌营养不良； COVID-19产生医疗同位素无核裂变驱动药物发现：影响能量 ������农业习惯更高的con cheea，实时拆分海水合成航空燃料，无合成烹饪气体锂和新型电池的光催化水分裂，可改善电池安全性，以将热量转换为电力环境 - ����农业������农业研耗率很快，比派生的水平更快，比以上的水平相比，很快水平的水平比纳米塑料到处都有更绿色的溶液，对化学物质的环境友好生产，将温室气甲烷转化为不太有害的化学物质，揭示了空气污染食品的分子起源 �������农林农林 豆子？白色比白色 - 禁止E171的食物健康和美味的葡萄植物浪费在害虫控制信息技术中，用于害虫控制信息技术 - �����农业的葡萄栽培。通过全光驱动器的新核钟里程碑铺平了减少硬盘驱动器的能源消耗的方式，真正可扩展的量子计算机文化遗产 - ������农业林格（J.。。。。。。。。。。。。。。������农业研磨折叠的纸质揭开了Stradivari的秘密，更多的研究� -������农业�农业。和工业 - 一种创新助推器。 �������农业研讨会 ���������������������������������������������������������������������������������������������� 36 Acknowledgements ������农业研耗委员会 ������农业研磨。 �������农业研耗> 39
描述：信息技术和数据创新办公室 (ITDI) 运营经理负责监督
描述：信息技术和数据创新办公室 (ITDI) 运营经理负责监督 ARPA-H 的 IT 基础设施和服务的日常运营。这包括管理云/SaaS 服务、会议室和活动 AV 支持、IT 支持、协调其他组织（如 CIT/NIH）提供的系统和服务以及安全系统，以确保所有系统高效、可靠且安全地运行。ITDI 运营经理与 IT 专业人员团队合作，与供应商协调并与主要利益相关者合作，以实现 ARPA-H 的技术和业务目标。该职位包括为担任服务台经理、资产经理和系统管理主管的联邦雇员或承包商提供指导和领导。
日常职业表现的认知导向（...
1 巴黎东部马恩河谷地区医院儿童脑损伤康复科；圣莫里斯（法国）； 2 索邦大学、法国国家健康与医学研究院、法国巴黎国立科学研究院、生物医学成像实验室、LIB（法国）； 3 GRC 24，运动和认知障碍及康复（HaMCRe），巴黎索邦大学（法国）； 4 奥瓦多大学健康科学学院康复科学学院职业治疗项目（加拿大）； 5 巴塞罗那大学社会心理学和量化心理学系，巴塞罗那（西班牙）； 6 斯特拉斯堡克莱蒙梭大学康复研究所物理医学与康复中心（法国）； 7 斯特拉斯堡大学医院，斯特拉斯堡（法国）； 8 法国斯特拉斯堡大学 INSERM 1114 精神分裂症认知神经心理学和病理生理学研究组
长期的每日水温公布了中欧的奥德拉河盆地的升级和加强热浪
水温是水生生态系统的关键指标和天气。但是，绝大多数河流缺乏长期连续和完整的水温数据集。在这项研究中，通过将NARX（非线性自回旋网络与外源输入的非线性自回旋网络）和Air2Stream相结合的合奏模型用于重建每日的河水温度，以在欧洲最大的河流系统之一的奥德拉河盆地的27个水文站中为27个水文站重建。对于每个水文站，对NARX和AIR2Stream模型均经过校准和验证，并选择了表现良好的模型以重建1985年至2022年的每日河水温度。结果表明，通过组合Narx和Air2Stream结合使用杂种建模有望重建每日河水温度。根据重建的数据集，水温的年度和季节性趋势以及河流热浪的特征。结果表明，在过去40年中，年度水温显示出一致的变暖趋势，平均变暖率为0.315 c/十年。季节性河水温度表明，夏天的温暖速度更快，其次是秋季和春季，冬季河水温度显示出微不足道的变暖趋势。河河热波在奥德拉河盆地的频率，持续时间和强度增加，而27个水文站中有6个河流热浪被归类为“严重”和“极端”，这表明需要采取线索措施来减少气候变暖对水生系统的影响。2024中国地球科学大学（北京）和北京大学。此外，结果表明，空气温度是河流热浪的主要控制器，河流热浪往往会随着空气温度的变暖而增强。由Elsevier B.V.代表中国地球科学大学（北京）出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
人工智能对人们日常生活的影响
面对人工智能的替代潜力，McGovern (2018) 断言，拥抱和学习应用人工智能是避免被取代的唯一途径 [29]。Frey 和 Osborne (2017) 建议增强人类的创造性思维和专业技能 [10]。Decker、Fischer 和 Ott (2017) 认为，通过发展与技术变革相结合的技能，人类可以规避潜在的人工智能替代 [7]。Berg、Buffie 和 Zanna (2018) 提出，增强抽象推理能力和扩展独特价值观可以防止人工智能替代 [4]。Atalay、Phongthiengtham、Sotelo 和 Tannenbaum (2018) 认为，通过提高教育水平，人类可以增强非传统分析任务的能力，从而减缓人工智能替代 [2]。Kopytov、Roussanov 和 Taschereau-Dumouchel (2018) 也认为通过获取更高的技能可以减少人工智能替代 [21]。 P. Verma (2018) 认为，只要人类以相同或更快的速度发展能力，就不会被人工智能取代，因为人类的数据可以决定人工智能 [38]。Kaplan 和 Haenlein (2019) 提出，为了适应未来工作灵活性、避免人工智能带来的工作类型变化，员工可以通过终身学习来发展新的专业技能 [20]。Ma 和 Siau (2018) 主张在教育生活中为学生提供培训和获得、发展软技能的机会 [26]。Taddeo 和 Floridi (2018) 强调，在非工作生活中，解决人工智能引起的新问题的关键是对人工智能价值的合理控制和利用 [35]。
每天的压力事件，劳累，心率变异性与胸骨筋膜可变形性之间的关系：一项对运动登山者的综合单案研究
HRV1，HRV群集1; TLFD，胸骨筋膜的变形； 95％CI，95％置信区间； F，整体模型测试； SE，标准错误； T，T统计； SDNN，RR间隔之间的标准偏差； SD2，Poincaré并行标准偏差； LF，低频带功率。* Bonferroni调整后的P值。1 TLFD是平方转换的，以满足参数测试的标准。重大结果以粗体打印。
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
对日常生活中使用的传感器技术进行范围审查
摘要 技术为量化与慢性疼痛相关的行为和生理变化提供了可能性，使用适合在日常生活环境中收集数据的可穿戴传感器和设备。我们对可穿戴和被动传感器技术进行了范围界定审查，这些技术可从慢性疼痛（包括社交场合）的心理数据中抽样。从搜索到的 2783 篇引文中，有 60 篇文章符合我们的标准。四分之三的招募对象患有慢性疼痛，大多是肌肉骨骼疼痛，其余患有急性或发作性疼痛；慢性疼痛患者的平均年龄为 43 岁（很少有研究抽样青少年或儿童），60% 为女性。37 项研究是在实验室或临床环境中进行的，其余研究是在日常生活环境中进行的。大多数只使用 1 种技术，总共有 76 种传感器类型。最常见的是加速度计（主要用于日常生活环境），其次是动作捕捉（主要用于实验室环境），少数收集自主活动、声音信号或大脑活动的。主观自我报告为疼痛、情绪和其他变量提供了“基本事实”，但通常与自动收集的数据的时间尺度不同，许多研究报告称技术数据与相关心理结构之间的关系较弱，例如，对运动的恐惧与肌肉活动之间的关系。关于实际问题的讨论相对较少：采样频率、由于人为或技术原因而丢失的数据以及用户的体验，尤其是当用户没有收到任何形式的数据时。我们在综述的最后提出了一些关于该领域未来研究内容和过程的建议。