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国际空间站上的 Mini-EUSO 望远镜：发射和初步结果
Mini-EUSO 是一台于 2019 年在国际空间站上发射的望远镜，目前位于空间站的俄罗斯部分。该任务的主要科学目标是寻找核物质和奇异夸克物质，研究瞬变发光事件、流星和流星体等大气现象，观察海洋生物发光以及人造卫星和人造空间碎片。它还能够观测能量高于 10 21 eV 的超高能宇宙射线产生的广泛空气簇射，并探测地面激光产生的人造簇射。Mini-EUSO 可以在紫外线范围（290 - 430 nm）内绘制夜间地球地图，空间分辨率约为 6.3 公里，时间分辨率为 2.5 秒，通过俄罗斯 Zvezda 模块中面向天底的紫外线透明窗口观察我们的星球。该仪器于 2019 年 8 月 22 日从拜科努尔航天发射场发射，其光学系统采用两个菲涅耳透镜和一个焦面，焦面由 36 个多阳极光电倍增管组成，每个光电倍增管有 64 个通道，总共 2304 个通道，具有单光子计数灵敏度，总视场为 44 ◦。Mini-EUSO 还包含两个辅助摄像头，用于补充近红外和可见光范围内的测量。在本文中，我们描述了该探测器并展示了运行第一年观察到的各种现象。
E3对PG＆E的2021年野火分配风险模型的评论 清洁电力生产的液化天然气（LNG）替代品 回顾负载模型的概率损失 ore adetimirin 监管和企业案例 - 分布 - 能源 - 上产生在微电网中的作用 缅因州储能市场评估
要查看此改进的明确证据，我们要求PG＆E提供一份清单，以显示其新模型如何改变其缓解措施的地理目标。尽管他们无法提供此信息，但PG＆E描述了使用该模型的内部过程。长期计划过程依赖于主题专家（SME）来制定降低风险措施，并且在共享和讨论模型结果的风险建模团队与中小型企业之间进行了多次会议和讨论。但是，PG＆E没有保留任何正式的前后记录，无法清楚地证明对建议或建造的模型影响。使用中小企业制定缓解措施与公用事业行业的标准实践一致，用于制定分配风险措施。
fitch确认在“ AAA”的IDB投资； Outlook稳定
在发行和维持其评级并制作其他报告（包括预测信息）时，惠誉依靠它从发行人和承销商那里收到的事实信息以及其他来源惠誉认为是可信的。fitch根据其评级方法进行了合理的调查，对其依赖的事实信息进行了合理的调查，并在某种程度上可以合理地从独立来源验证该信息，以至于该来源可用于给定的安全性或给定管辖权。Fitch的事实调查的方式以及获得的第三方验证范围将根据评级安全性及其发行人的性质，提供和出售额定安全性的司法管辖区的要求和惯例而有所不同，并提供了发行人的确定性和/或发行人所在，可访问管理的可用性和性质
世界/亚洲首个在金医院进行的深脑刺激的植入
进一步补充说，secunderabad Kims Hospitals Dhanunjaya Rao Ginjupally博士，立体定向和功能性神经外科医院说：“这些毫米的分数可以对深脑刺激的有效性和安全性产生很大的差异。如果没有将电极植入正确的位置，则神经外科医生可能必须多次穿透大脑，这增加了除多个编程和铅重新定位外出血的风险。但是，如果将电极植入正确的位置，则效果是压倒性的，同时最大程度地减少了去医院的风险和重新审视。”
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
“人工智能”一词起源于 1956 年，当时它在美国新罕布什尔州达特茅斯学院的一次研讨会上首次提出。“人工智能”
自 60 多年前 AI “诞生” 以来，我们已经取得了长足的进步。由于数据收集和聚合、计算机处理能力、存储容量和计算算法的不断改进，AI 取得了重大进展。AI 最有前途的应用之一是图像处理和图像分析。这些进步自然而然地应用于放射学，这是医学领域最依赖影像的分支学科之一。短短几年内，AI 在放射学中的应用“蓬勃发展”，放射学成为美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的 AI 算法的主要分支学科。FDA 批准的胸部影像 AI 模型数量仅次于神经放射学，还有更多的模型正在研究中。除了放射学，病理学是另一个依赖影像的分支学科，AI 也在该领域取得了进展。高通量全切片扫描技术和数字病理学为计算病理学的腾飞搭建了完美的发射台。尽管基于图像的人工智能正在取得令人兴奋的进展，但患者管理并不单单依赖于成像，因此人工智能已经扩展到其他专科，包括遗传学、外科、肺科、肿瘤学和放射肿瘤学。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
母乳喂养和更大的大脑。首先是什么？
致编辑，我们感谢Verd and Ginovart（2013）对我们的论文的深刻意识，强调了在生命的第一个2个月内独家母乳喂养和大脑发展之间的关联，最特定的是，大多数情况下是造成神经节的直径al2013）。他们批评了我们无法嘲笑母乳喂养训练与早期大脑发育之间的机制。的确，这是准实验设计的固有局限性。但是，必须注意的是，我们的调查是在大规模的纵向研究的背景下进行的，并在产前期间从收集的大量变量进行了深入的数据，从而，我们能够调整我们的横向环境及其横向范围的多种选择的分析，以调整我们的分析，以表现出基本的家族环境，并且能够反映出该基本的家族环境，并且能够反映出该基本的环境。她的婴儿，包括可能会影响母乳质量或成分的因素（例如怀孕期间吸烟和遵守地中海饮食模式）。Verd等。（2013）强调了产前吸烟在两种牛奶生产中的作用（Andersen等人1982）和大脑发育，并质疑吸烟如何影响我们在独家母乳喂养和早期大脑发育之间发现的关联。他们还质疑在母乳喂养开始之前，吸烟会如何影响头围。2007）。2007）。在我们的研究中，我们确实确实发现，与在2个月大（19.4％）瓶装的婴儿相比，专门母乳喂养婴儿的妇女（6.6％）的孕产妇吸烟率显着降低（6.6％）。RE Generation R研究中的先前工作表明，吸烟与胎儿健康增长降低有关（Roza等人因此，我们认为这是在我们的所有分析中进行调整的重要因素，并经过调整，以在整个Pre-div>中继续吸烟
![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
NOAA确认第四次全球珊瑚漂白事件
佛罗里达州2023年的热浪是前所未有的。它开始较早，持续时间更长，比该地区的任何以前的事件都更为严重。在漂白事件中，NOAA在干预措施减轻对珊瑚的伤害时学到了很多东西。通过其任务：标志性的珊瑚礁计划，NOAA取得了长足的进步，以抵消全球气候变化和当地压力源对佛罗里达珊瑚的一些负面影响，包括将珊瑚育苗带到更深，更凉爽的水域，并部署阳光照射以保护其他地区的珊瑚。