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个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
德克萨斯州基本知识和技能（TEKS）幼儿园
*我们很自豪地说我们是免费的孩子的屏幕。我们实用的，动手的方法可以吸引儿童并建立技能，而无需技术。但是，调查人员可以选择使用技术来展示他们的学习，例如拍摄视频，拍照或录制音符。
引用Possas C，Marques ETA，Oliveira A，Schumacher S，Antunes A和Homma A（2024）登革热疫苗最终游戏：为什么全球对指数的响应
登革热是一种复杂的arboviral疾病，可能在15世纪至17世纪在非洲的奴隶船上在美洲引入了美洲。登革热病毒（DENV）具有四种不同的亚型DENV1-4，属于Flaviviridae家族Flavivivirus属。严重的病例可以演变成登革热的出血热和登革热综合征，这些综合征通常是致命的，迄今为止尚无有效的治疗。近年来，全球报告了登革热病例的数量急剧增加，每年估计有1亿案病例，预计每3 - 4年一次爆发一次（1）。与全球情景有关的这种形成鲜明对比，与缺乏登革热疫苗可用性（2）来应对这种免疫接种需求。在我们的研究中，我们研究了当前的疫苗开发挑战，从知识治理的角度讨论了技术策略和生产规模，以克服这种僵局。最近在拉丁美洲和加勒比海国家的登革热爆发螺旋出现了很好的说明，案件和死亡人数的迅速增加。尽管以前成功地根除了伊德斯埃及埃及蚊子，但到1962年在美洲的18个国家 /地区，由于构想良好的大陆计划（1947-1970），但从1971年到1999年，蚊子的重新生产和恢复原状完全改变了该地区的流行病学情景。在巴西和拉丁美洲国家中已有近80％的全球案件报告。这些多方面因素已导致媒介的脱位和受感染的人群的发展自2023年初以来，巴西经历了严重的爆发，影响了巴西大多数国家，卫生部长从2024年1月至2024年6月，卫生部长报告了630万例登革热病例（DF）案件，数十年来最高的历史记录（3）。尽管如此，重要的是要强调，尽管在热带地区，这种流行病的集中度，但不应将登革热视为热带地区的独有。Aedes reintroduction and DF outbreak spirals in the Americas and other continents have been attributed to complex interactions of herd immunity with climatic and eco-social determinants, i.e., global warming, El Niño, accelerated urbanization, travel, migration, poverty, lack of basic sanitation, deforestation, and low priority given to vector control activities ( 4 ).
深度学习模型优化，用于边缘本地应用的部署和改进技术
在日常环境中使用物联网（IoT）传感器和设备的压倒性用途（房屋，医院，酒店，制造地板，仓库，零售店，机场，智能城市等。），如今，实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品，解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中，例如机器人，无人机，飞行引擎，防御设备，医疗器械，电器，厨房用具，消费电子，消费电子，货车，制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数（日志，结构，操作，健康状况，绩效，安全性等）。IoT设备和传感器部署在工作，散步，购物，社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作，输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人，社会和专业环境中大量部署在他们的决策，交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据，清洁和关键，以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获，存储，处理和发音的力量进行了数字化，连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能（AI）是最有效，最深刻和相关的技术范式，可以简化，简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念（替代边缘智能，设备数据处理等）是两种强大技术的融合：边缘计算和人工智能。
康普顿边缘表征的微分方法......
众所周知，有机闪烁探测器的响应函数不会出现光峰。相反，它们的主要特征是连续体，通常称为康普顿边缘，它天生就暴露了检测系统的分辨率特性。虽然准确表征康普顿边缘对于校准目的至关重要，但它也负责阐述探测器的能量分辨率。本文介绍了一种准确表征有机闪烁探测器康普顿边缘的简单方法。该方法基于这样一个事实：微分响应函数可以准确估计构成函数。除了康普顿边缘的位置之外，微分方法还可以深入了解折叠高斯函数的参数，从而可以描述能量分辨率。此外，据观察，响应函数测量中的不相关噪声不会对评估造成重大不确定性，因此即使在低质量测量中也可以保留其功能。通过模拟束缚电子并考虑多普勒效应，我们能够首次展示有机塑料闪烁体固有多普勒分辨率的估计。尽管如此，这种可能性是受益于所提出的康普顿连续体分析方法的直接结果。
威拉米特活动中心 - 概况 - 俄勒冈州奥克里奇
● Consor 对 442 名居民进行了调查，以确定 WAC 的社区使用优先事项。调查结果显示，社区/社会活动 (79%)、紧急/灾难响应 (76%)、人类/社会关怀 (73%) 和健康/医疗护理 (72%) 是首要优先事项。● 获得俄勒冈州能源部 (ODOE) 颁发的 3 万美元太阳能和电池备份可行性研究奖。● Food for Lane County 为 Oakridge Food Box 提供了 5 万美元的资助。2024
基于计算机视觉的位移识别及其在操作条件下的桥梁状况评估中的应用
摘要：桥梁损坏检测对于确保桥梁结构的安全性和完整性至关重要。传统的损伤检测方法通常依赖于手动检查或基于传感器的测量结果，这可能是耗时且昂贵的。近年来，计算机视觉技术在桥梁位移测量和损伤检测中显示了有希望。这项研究的目的是从基于计算机视觉的方法测量的位移中提取可靠的特征，这些方法对结构条件变化敏感，同时对操作条件的变化有牢固的变化。特别是，本研究论文使用基于基于计算机视觉的位移测量的横向影响比（DTIR）定义的指标提出了一种新颖的桥梁损伤检测方法。所提出的方法利用计算机视觉算法在移动负载下提取桥梁的位移响应。DTIR指示器定义为在两个相邻梁之间的车辆诱导的桥梁准静态位移比，被提取为对损伤敏感的特征。理论推导证明，DTIR指标仅与车辆在甲板上的结构状况和横向位置有关，而与车辆重量和速度的变化无关。为了验证所提出的方法的有效性，在具有不同结构条件的多束梁桥上进行了一系列驱动实验。结果证明了所提出的方法准确检测结构损伤的发生和可能位置的能力。此外，本文讨论了用于桥梁损坏检测的DTIR指标的优点和局限性，以及如何将所提出的方法推广到具有两个以上的交通车道的桥梁。总而言之，提出的方法为在操作条件下的桥梁提供低成本，易于部署和可扩展的健康监控解决方案提供了有希望的解决方案。
第 11 届 EDF 巴巴多斯可再生能源和能源效率行业预算支持计划
第 11 届 EDF 巴巴多斯可再生能源和能源效率预算支持计划于 2016 年制定，当时该国政治稳定，治理标准良好，机构强大。能源、小企业和创业部最初成立于 1978 年，是贸易部下属的一个“能源司”，基于英国海外发展署 (ODA) 委托的技术援助建议。从那时起，该部逐渐发展成为一个职权范围扩大的组织，负责石油和天然气、可再生能源和节能（已与能源保护部门合并）。该部还为其他政府部门以及私营部门 1 提供地质和地球科学服务。能源、小企业和创业部目前由行政部门、法律和监管部门、自然资源部、可再生能源和能源保护部门、研究和规划部门、项目执行部门和项目监测部门组成。
