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初级卫生保健中的心血管风险预测因素：对采用非实验室模型的思考
采用非实验室模型摘要：本文提出了在初级保健（PHC）中使用心血管风险（CVR）分层工具的考虑，重点关注非实验室模型作为实验室预测的替代行为。这一目标是基于使用横断面和探索性方法的实证研究来反思的，重点关注米纳斯吉拉斯州一个中等城市中患有合并症（高血压和/或糖尿病）且没有记录心血管问题的成年人口（40 至 74 岁之间）的两种量表的行为。在这项名为“CardioRisco”项目中，研究人员评估了基于胆固醇信息的 Framingham 全球风险评分所进行的 CVR 分层与使用身体质量指数而非血清数据的 HEARTS 计算器非实验室版本之间的一致程度。本文对研究的总体结果进行了分析，其中，对于所构成的样本，在分层之间发现了最小一致性，并提出了关于在 PHC 背景下管理 CVR 的建议，强调了对高风险患者（例如糖尿病患者）进行全面评估的重要性。
前肢和后肢神经支配 - 自主区和反射（更新2024）
前肢和后肢的反射途径利用了周围神经源自的脊髓的部分。测试肢体反射涉及诱导通过感觉神经元传输到CNS的感觉刺激。正如我们之前讨论的那样，这种感觉神经元的细胞体位于背根神经节中。感觉信号将从受体传播，通过周围神经检测刺激，到脊神经，再到背根，然后终止于背角灰质中的间神经元。那里 - 魔术发生了！通过将稍后在课程中进行研究的连接，这种感觉输入将导致脊髓同一区域中腹角灰质物质中的α运动神经元激活。电动机输出将穿过腹侧根部，到达脊神经，到达周围神经，最后到达目标肌肉以引起“反射性”收缩。在临床上，这被认为是肢体的预期运动，可能涉及一个或多个肌肉群和关节。
EARPA 对 Heitor 报告的反思，“协调行动，加速发展。研究、技术和创新将提升欧洲竞争力”
汽车行业是此类竞争前协作努力的一个显著例子，过去几十年来，竞争前研究极大地推动了创新。随着技术进步和新产品的推出，法规和标准的制定也取得了重大进展，有助于推进欧盟道路运输系统的发展；所有这些共同实现了道路安全改善、运输解决方案的可持续性和出行服务的改善。目前，通过联合欧洲学术、研究和工业界最优秀的力量来加强竞争前研究，同时保持对道路运输系统的共同愿景，这一点至关重要 3 ，因为欧洲汽车行业面临着来自其他几个地区参与者的巨大压力。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
解释性信息：对P190或P210定量测定的诊断定性BCR-ABL1分析
方法论：RNA与全血或骨髓分离并反转录。所得的cDNA经过多重PCR扩增，旨在扩增P190，P210或P230 BCR-ABL1融合转录本，涉及ABL1外显子2。ABL1参考基因也被放大以进行标本质量控制并确保RNA的完整性。PCR产物通过毛细管电泳解决，并评估存在表明阳性结果的扩增子的存在。阳性普通P210或P190结果将触发定量P210或P190测试，以提供定量水平作为监测治疗反应的诊断基线。p210的成绩单水平报告为国际量表百分比（％is）。P190转录水平报告为归一化拷贝数（NCN）。这些定量结果被整合到最终报告中。如果初始定性测试为阴性，或者检测到罕见的P230，则不会进行反射测试。
时间折射和时间反射高于临界角度的总内部反射
根据高度非线性材料的超快切换最近的进步，对超快时间尺度[1]处培养基的电磁（EM）性质[1]现在已经引起了新的兴趣[2-9]。重要的是，引起培养基特性的突然时间变化与空间突然变化（界面）根本不同，因为因果关系起着至关重要的作用。In the context of light-matter interactions, strong and abrupt changes in the refractive index result in time reflection and time refraction [1,10,11] , and can yield a variety of phenomena ranging from fast switching of ultrastrong coupling [12 – 14] and localization by temporal disorder [15,16] to enhanced emission by dipoles [17] , quantum fluctuations [17] and free electrons [18] in光子时间晶体（PTC）和时变介质介质[19 - 25]。ptcs，其EM特性的光子结构在及时及时变化，其周期与其中的波浪传播的单个周期相当，也许是折射率上这种强烈突然变化的最有希望的表现[15,17,18,222,26 - 31]。如下所示，带有时变介质的空间界面上的波浪入射具有独特的特性。当EM波在折射率在几个周期内变化的介质中传播时，波浪体验折射和反射称为“时间折射”和“时间反射” [10,11]。当介质是均匀的时，由于动量保护，时间折射和时间反射都在时间频谱的翻译中表现出来。时间反射波继续以相同的波矢量传播，而时间过渡的波则以共轭相向后传播（由于频率的符号变化）[7,11,32]。重要的是，虽然时间折射总是很重要的，但时间
对疾病感知和糖尿病管理的反思...
糖尿病管理中越来越多的证据使疾病感知与对病情的成功控制，并改善了成年人的健康结果（1，2）。青少年通常很难遵守糖尿病护理计划（3，4），以便更好地了解他们对疾病的看法可以帮助改善其控制和健康成果（5，6）。此外，在青春期还形成了疾病感知，这使得这是一个重要的时期，在其中考虑这种情况（7，8）。尽管有充分的证据表明疾病对成年人的重要性，但对于青少年来说，这是尚无定论的（9，10）。可用的研究主要集中于提供不一致结果的定量研究（6，11）。在本文中，在一项审查研究的支持下，三项研究的定性发现强调了疾病在青少年发展框架内的重要性，并建议未来的研究以操作这些发现。本文的独创性在于对患者声音的有效使用和反映，这在医学研究中通常不存在。
观看生成的AI炒作气泡气气
著名的短语“没人因购买IBM而被解雇”是一个很好的（即使是部分的历史类似物）与当前的喂食狂热购买AI：IBM虽然很昂贵，但昂贵，是自动化工作场所的公认领导者，表现到这些公司的优势。IBM著名地重新设计了安装系统的环境，以确保办公基础架构和工作流程被最佳地重新配置以模拟其计算机，而不是相反。同样，AI公司一再声称我们处于采用的新时代，而且还必须主动适应其新技术。具有讽刺意味的是，在过去的AI浪潮中，IBM本身已经过分宣传和交付不足：有些人将其“ Watson AI”产品描述为他们出售的医疗保健环境的“不匹配”，而其他人则将其描述为“危险”。 13又一次，尽管存在许多问题和缺点，但AI还是不可避免的“进步”：从内置偏见到不准确的结果到隐私和知识产权侵犯，再到繁重的能源使用。
Fuk Li 回顾在 JPL 的 40 多年历程 - cloudfront.net
1942 年 2 月，GALCIT 项目的首席工程师弗兰克·马利纳 (Frank Malina) 参观了位于马里兰州安纳波利斯的海军工程实验站。二战爆发后，海军强迫罗伯特·戈达德为他们工作，并将他派驻到工程实验站。负责实验的官员是本土火箭专家罗伯特·特鲁阿克斯 (Robert Truax)。特鲁阿克斯在加利福尼亚州阿拉米达长大，读过《大众机械》；在高中的一项项目中，他设计了一种再生冷却火箭发动机（即使用燃料来冷却发动机）。1937 年和 1938 年，在海军学院，他让学院的机械师允许他用废料实际制造它。特鲁阿克斯于 1938 年 9 月在工程实验站对其进行了测试，并于 12 月在美国火箭协会的测试台上对其进行了测试。当马利纳参观时，特鲁阿克斯和戈达德正在为海军的 PBY Catalina 飞行艇研制 JATO 发动机。