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人类与病毒之间是否存在SWT逆向传染效应？
Maarten Edwards 佛罗里达理工学院 Timothy Rosser 佛罗里达理工学院 这项研究调查了机组人员出现故障后乘客的信任程度。这项研究旨在确定是否存在反向传染效应，即乘客对自动化系统组件的信任受到人为系统元素错误的影响。信任度由来自印度和美国的参与者在五个人类实体和五个自动化辅助设备中进行测量。人类实体包括飞行员、副驾驶员、乘务员、维修经理和航空公司首席执行官。自动化辅助设备包括氧气面罩、自动驾驶系统、飞机襟翼、起落架和座椅背面的视频屏幕。这项研究分三个阶段进行，包括两个三向方差分析以确定影响，以及冥想分析以确定影响是否介导影响。参与者面临两种假设情景，一种是控制条件，一种是失败条件。参与者对五个不同的人类实体和五个不同的自动化辅助工具的信任程度进行评分。信任度采用 7 点李克特量表进行测量，范围从 -3 到 +3。还询问了与参与者感受相关的问题以衡量情感。结果显示，在人类失败后，对自动化辅助工具的信任度下降，以及国家效应和情感的中介效应。推荐引用：Mehta, R. Chauhan, B., Edwards, M., Rosser, T., Dunbar, V., & Rice, S. (2019)。SWT 是否会逆转
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如扩散模型）在近年来已取得了重大进步，从而使能够在各个领域综合高质量的现实数据。在这里，我们探讨了从公开可用数据库的超分辨率显微镜图像的扩散模型的适应和培训。我们表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会记住训练集中的现有图像。此外，我们比较了使用我们生成的高分辨率数据与使用样本数学建模获得的高分辨率数据训练的基于深度学习的反卷积方法的性能。使用一个小的实际训练数据集，我们可以根据空间分辨率获得出色的重建质量，从而表明了准确的虚拟图像生成的潜力，以克服收集和注释图像数据的局限性进行培训。最后，我们使我们的管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了生成扩散模型对显微镜任务的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如Di usion模型）在近年来已取得了显着的进步，从而使能够综合各个领域的高质量现实数据。在这里，探索了在超分辨率显微镜图像上的分解模型的适应和训练。表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会从训练集中的现有图像中显示出很大程度的记忆。为了证明生成模型在数据增强中的有用性，将基于基于学习的高分辨率数据训练的基于深度学习的单位图（SISR）方法的性能与单独使用实验图像或数学建模产生的图像进行了比较。使用一些实验图像，改进了重建图像的重建质量和空间分辨率，从而展示了分解模型图像产生的潜力，以克服显微镜图像收集和注释的限制。最后，该管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了显微镜任务的生成分歧模型的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
动员团队存在培训和装备将动员他人的学生领导者
春季和夏季学期包括与即将离任的GLT和新暴民小队的会议。除了彼此认识外，这还包括与这些小组进行集思广益和计划，为秋季学期做准备。在整个夏季，GLT除了定期更新和有关即将发生的事件和计划的沟通外，还有一些阅读和作业要为秋季学期做准备。秋季学期秋季学期的强调主要集中于事件，个人动员和团队发展。大部分活动将在全球关注期间举行，包括特殊的教堂重点，演讲嘉宾，小组活动和整个月的促销活动。每个人还致力于与同龄人互动，以在追求上帝的全球目的的下一步鼓励他们。在全球关注点结束时，注意力集中在阅读和处理GO Trip应用程序并将团队组合在一起。该事件强调与GO Trip团队揭示。一旦到位，重点就转移到了即将到来的学期进行旅行训练的集思广益和计划。秋季学期的培训和个人发展组成部分着眼于诸如计划，执行和举办活动，与同伴进行个人动员的工具，团队动态，组成团队时的考虑以及培训原理和培训方法。除了在团队背景下发生的发展外，每个人都致力于实现在学期开始时确定的个人目标。春季学期春季学期的计划重点是团队发展和未来的编程。在动员人员和实习生的协助下，每个GLT成员都致力于评估和满足他/她的行程团队中的需求。时间也用于制定未来事件，编程和培训的思想和计划。
疫苗藏匿处的父母的思想中存在哪些障碍，我们该如何解决这些障碍？
医生不推荐的是另一个令人惊讶的共同主题。鉴于医学界对疫苗的大力支持，这背后的原因尚不清楚。一种可能性是，在“否”的初始答复之后，医生并非与患者相关，并且正在抓住可能会在继续咨询的情况下考虑疫苗接种的患者。这是我们的发现支持的，这些研究严重排除了延迟和部分疫苗接种的选择。所有证据都清楚地支持了免疫实践咨询委员会疫苗接种时间表，并且医生应强烈建议将其视为唯一基于证据的疫苗时间表。7但是，我们应该继续与父母拒绝接种疫苗的对话，因为铺设或部分时间表比没有疫苗接种更好，并建立了一种融洽的关系，这将来可能会在未来的疫苗接种中进行疫苗接种。
存在于2025年：在推文，模因和Tiktok视频中以性别歧视的识别和表征分歧
摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室，该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行，代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言，英语和西班牙语的九项任务，这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务（性别歧视，来源意图检测和性别歧视分类）。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式，从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样，该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释，显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习，使它们更好地理解一系列人类观点，并为有效的以人为本的解决方案发展。
评估免疫疗法期间单个病变动力学的变异性增加：它是否存在，这是否重要？
图1：超过1000个模拟数据集的纵向和生存数据的后验预测检查（PPC）； （a） - （e）：在atezolizumab治疗组中，纵向PPC通过病变位置分层，观察到的数据的中值（固体黑线）和淋巴（a），肺（B），肝（C），肝（C），Bladder（d）和其他（E）（E）的淋巴（A），蓝色，绿色，绿色，灰色，红色，红色和黄色的位置的预测间隔为95％。（f） - （j）：化学疗法治疗手臂中通过病变位置分层的纵向PPC，随着时间的时间观察到数据的中值（固体黑线）和淋巴（F），肺（G），肝（H），肝（H），膀胱（I）和其他（蓝色（J）的位置（蓝色，绿色，灰色，灰色，红色，红色，红色）的预测间隔为95％。（k）：两个治疗组中的生存PPC；化学疗法组（橙色实线）和atezolizumab臂（紫色实线）中观察到的数据中生存概率的Kaplan-Meier估计量和生存概率（有色区域）的预测间隔95％。
为了让投标人更清楚地理解 AEDC 特定语言，我们提供了标准的操作定义列表。这些定义仅供参考。
1. 中止 – AEDC 中止是一种特殊情况的 LTT 事件，由于测试单元（例如弹道靶场、电弧加热器测试单元、火箭测试单元和 APTU）的 AEDC 问题，导致测试当天的运行/射击/点火取消。测试人员无法控制的情况（例如天气、测试物品问题等）被视为中止，但不算作 AEDC 中止。如果由于计划外/计划外的中断而导致服务中断，但在预定的测试日 100% 成功完成运行/射击/点火，则不会记录中止。如果某些主要测试目标未得到满足（例如，在弧线中测试的部分模型架，比 APTU 中所需的运行时间短），则可能会记录部分中止。部分中止将基于目标完成的百分比（测试的 5 个模型中的 3 个 = 40％中止）。
FAA 已完成 737 MAX 复飞工作，但仍有机会改进该机构的风险评估和认证流程
我们的观察 美国联邦航空管理局 (FAA) 历来保持着出色的安全记录。然而，2018 年和 2019 年发生的两起涉及波音 737 MAX 8 的致命事故引发了人们对 FAA 对在美国制造和运营的民用飞机的监督和认证的担忧。应交通部长赵小兰和几位国会议员的要求，我们的办公室进行了一系列与 FAA 对 MAX 的认证及其安全监督相关的审查。这是该系列的第三份报告。它重点关注事故发生后 FAA 的风险评估，以及 MAX 的重新认证和恢复服务工作。因此，我们的审计目标是评估 FAA 停飞飞机和实施纠正措施的流程和程序，包括针对 MAX 8 的流程和程序。具体来说，我们评估了事故发生后 FAA 的风险评估流程，以及该机构让飞机恢复服务的流程。
NPL 报告 DITC 140/89 修订版 1991 年 2 月
npl.co.uk › DITC140 PDF 作者：AB Forbes · 1991 · 被引用次数：253 — 作者：AB Forbes · 1991 被引用次数：253 Keywords: algorithms, coordinate metrology, Gauss-Newton, numerical stability, ... so that there exist constants a;j and b; such that di.= ai lu₁ +.