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5G网络数据泄露的全面分析...
焦点小组的参与者，尤其是来自医疗保健和金融等行业的用户，对通过5G网络生成和传输的大量数据表达了隐私问题。用户担心，增加5G的速度和带宽，虽然对数据密集型应用程序有益，但可能会导致更高的个人数据被拦截或损害的个人数据风险。此外，依赖5G网络的物联网（IoT）设备的部署增加了另一层复杂性，因为这些设备通常具有有限的内置安全功能。用户指出，他们感到缺乏对数据的控制，并且不确定如何使用或保护它。一项案例研究表明，在智能城市项目中引入5G导致违规行为暴露了数千名用户的个人信息。违规归因于网络安全协议的加密和实施不佳。另一项案例研究重点介绍了一个支持5G的医疗保健应用程序，该应用程序在网络切片体系结构中的漏洞使黑客可以访问患者数据，从而强调了安全网络切片管理的重要性。
用生成ai
摘要。本教程解决了将大型语言模型（例如ChatGpt）纳入数据分析类别的挑战。它详细介绍了几种由人工智能（AI）启用的新的课堂内和室外教学技术。这是三个示例。教师可以通过让学生与不同的定制GPT进行互动来学习分析的不同部分，然后互相教导他们从GPT中学到的知识，从而使教学纳入教学。教师可以将问题集变成AI辅导会议：定制的GPT指导stu dent解决问题，学生将聊天室上传以进行家庭作业提交。教师可以为课程的每个部分分配不同的实验室，并让每个部分创建AI助手，以帮助其他部分通过其实验室工作。本教程提倡自然语言编程（NLP）范式，其中学生用口语（例如英语）阐明所需的数据转换，然后使用AI来生成相应的计算机代码。学生可以用NLP更有效地将数据与Excel更有效。
o r i g i g i n a l r e s a r c h准备出院，出院质量，外科手术患者的出院质量，焦虑和抑郁症
目的：这项定量研究旨在确定出院教学，焦虑，抑郁以及各种人口统计学和疾病相关的因素是否可以预测中国西部地区宫颈癌手术患者的出院准备。方法：从2023年11月到2024年5月，采用便利抽样方法来对新疆的高等级A专业医院的宫颈癌手术患者进行调查表。调查包括一份患者一般信息问卷，出院教学量表（QDTS），广义焦虑症7-项目量表（GAD-7），一份调查表评估了在增强的康复（ARAS）模型恢复（ARAS）模型和PHENAIRE-9（PHQ-9）（恢复后的康复（ARAS）中，妇科恶性肿瘤肿瘤手术患者的准备就绪。多元线性回归分析用于识别影响排放准备就绪的因素。结果：总共参加了180名宫颈癌手术患者，在ERAS模型下的妇科恶性肿瘤排出就绪问卷中的平均得分为190.46±25.36。多个线性回归分析表明，教育水平，慢性疾病，药物使用，出院教学质量和抑郁情绪是宫颈癌手术患者出院准备的重要预测指标。结论：发现宫颈癌手术患者的总体排出准备状态处于中等状态。护士应优先考虑具有较低教育水平，慢性病，抑郁症和需要药物治疗后的患者。应制定个性化的健康指导和有针对性的干预措施，以提高出院教学的质量，从而提高患者的出院准备。关键词：宫颈癌，手术，出院准备，出院指令的质量，抑郁>
通过运动学分析
对避免进近倾向的调查传统上依赖于基于计算机的技术，这些技术主要是通过改编时间来表征人类行为的。但是，这些技术无法准确量化其他动力变量，例如手动速度和运动方向。为了解决这些限制，已经开发了新的机器人设备，从而为人类行为提供了更多样化和准确的定量评估。本技术报告介绍了Kinarm上的避免接近任务的适应性，这是一个机器人平台，旨在跟踪参与者与虚拟环境互动的上肢运动。这种避免进近任务的这种变体评估了两个臂在十二个方向上的运动。此外，可以应用电阻载荷来研究物理效果在避免进近倾向或支持康复方案中的作用。数据和来自试验样本（n = 5）的数据突出了Kinarm进近避免接近任务的功能（KAAT）。
重新考虑教学大纲。创新和灵活教学的混合学习模型
摘要该研究的主要目的是设计和开发一种既可持续又适应性的教学模型，能够在混合学习（BL）的背景下响应综合教学的不断增长的需求。该模型旨在支持柔韧性和教学连贯性的有效而动态的教学和评估组成部分。研究考虑了教师和学生的不同需求，并分析了将教育技术和创新方法论方法整合到混合学习途径中的方法。这项研究是基于在大学一级进行的试点案例研究，采用混合的数据收集方法。通过对教师和学生进行的调查收集了定量和定性数据，并通过有目的样本进行的半结构化访谈进行了补充。这种方法可以深入探索与拟议模型相关的看法，挑战和收益。使用主题分析分析数据，以获取定性数据的定性响应和描述性统计数据，以进行三角测量发现。获得的结果强调了仔细计划的重要性，这些计划有效地平衡了理论内容与实用和互动活动。试点研究的证据表明，结构化的教学大纲促进了积极的参与和教学一致性，参与者报告说，任务设计的清晰度提高了，并在同步和异步活动中提高了协作。开发的模型采用结构化教学大纲的形式，其中包括专门针对同步和异步时刻组织的特定部分，为计划促进协作参与的活动提供了详细的指示。此外，该模型还提供了创新的形成性和总结性评估策略，允许对工作和非工作人员进行评估。这种灵活而模块化的结构不仅旨在使学习体验更加动态和易于访问，还旨在鼓励学生在学习中发挥积极和有意识的作用，使他们成为教育过程的主角。关键词：试点案例研究；自适应教学大纲；混合学习；形成性评估；教学设计。
教育中的人工智能：下一代教师观点
摘要全球人工智能（AI）取得的进展导致联合国教科文组织在2019年向政府推荐，以将AI纳入教育政策和流程中。虽然众多研究库存学生和老师对AI在教育中使用的看法（AIED），但本文通过分析影响罗马尼亚未来小学和中学教师培训阶段使用AI的行为意图的因素来有所不同。通过探索性定量研究，对来自教育，社会科学和心理学学院的270名学生的样本进行了样本，使用二进制逻辑回归遵循主题与AI的相互作用以及对IIED进行整合的意图。进行的分析表明，在模型的六个变量中，“对个人使用AI的能力的信心”和“对更多优势的感知”对在教育过程中使用AI的意愿有积极而重要的影响，而不是“以前使用”，“知识水平”或“学生的要求”或“学生要求”。这些发现对于修订教师培训计划以及发展教育政策的制定至关重要，这些政策增加了未来教师对使用AI的能力的信心，消除了对AI的恐惧或误解。
一个运河点-7英里海滩
一个运河点七英里海滩欢迎来到一个运河点，豪华生活在世界著名的七英里海滩附近遇到便利。这个令人惊叹的2卧室，1013平方英尺的住所是一个精致的封闭式社区的一部分，该社区提供了独特的舒适和现代设施的融合。完美地定位于放松和积极的生活方式，这是您真正有意生活的家。高架生活在一个坐落在一个充满活力的运河前街区的运河点上，该住宅的设计有能源效率，并以太阳能稳定，以减少碳足迹。一个开放式布局，现代厨房（包括气电器），这个现代空间非常适合娱乐。重新定义生活方式的设施，这意味着享受享受提升日常工作的顶级便利设施的机会。无论您是在设备齐全的健身中心举行的会议还是在两个美丽的游泳池之一中进行轻松游泳的一天，这一综合体优先考虑您的幸福感。拥有24/7的安全性，知道您的房屋始终受到保护，您会感到安全安全。对于那些喜欢在户外活动的人来说，瑜伽馆为放松身心提供了一个宁静的空间，而划船爱好者会喜欢私人船的通道，从而可以轻松地通过水探索风景秀丽的开曼群岛。在七英里海滩的高级地点这一物业距离购物和餐饮只有很短的步行路程，提供便利而不牺牲运河前生活的宁静。除了生活方式福利之外，一个安全的投资机会，一个运河点是一个绝佳的投资机会。虽然船坞可直接进入北部声音和七英里海滩海岸线，但该物业可确保您在海滨生活和当地便利中最好。其主要的七英里海滩位置，节能功能（例如太阳能和Thrivi）的组合...查看更多
将脂肪酸的功率解锁为鱼类和水生无脊椎动物的饮食示踪剂和代谢信号
格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。 高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。 学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。 此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。 关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。 高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。 学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。 此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。 关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。格里菲斯大学，澳大利亚北森市凯瑟尔路170号，澳大利亚昆士兰州4111，昆士兰微型和纳米技术中心，格里菲斯大学，西克里克路，内森QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚澳大利亚QLD 4111，澳大利亚M.Ryrybachuk@griffith.edgriffith.edu.au.au摘要，该文章的摘要是一项摘要，该文章的设计和交付的材料是在设计和交付的材料。或一些先于低级基本材料技术课程，包括新课程和学习。高级课程实现了基于项目的体验学习方法，并采用了家庭硬件项目的反向材料工程（RME）分析，这些项目用作教学样本。学习活动围绕着在实际情况下采用RME方法来进一步学习，以进一步学习工程材料在实践环境中的结构，性能和组成，并转化到更高水平的抽象来理解工具材料的实践应用和限制。此外，基于项目的体验学习活动鼓励学生练习高阶思维，以在涉及现实世界问题的同时参与与学习者相关的项目的情况下获得知识深度。关键词：材料科学教育，工程教育，逆向工程，基于项目的学习，通过执行学习，STEM教学1。简介现代工程毕业生应理解，分析和提供解决广泛和复杂问题的解决方案 - 并具有参与和行使多学科和系统的方法的能力和能力
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。