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有关 PAM Air 429 最新版本的信息，这是一份有关在皇家空军附件 A 中担任军官的个人的服务条款和条件指南
简介 1.本文件概述了皇家空军 (RAF) 委任服务的条款和条件（专业部门 1 的军官除外）。英国皇家空军保留根据国防部 (MoD) 政策及其管理的详细规定更改本文件中所述条款和条件的权利，但如果您最终的委任报价 (F308 系列) 有任何变化，我们将通知您。本文件无法提供您可能想要了解的有关英国皇家空军委任服务的所有详细信息；各个部门的部门信息表可从您当地的武装部队职业办公室 (AFCO) 获得。英国皇家空军职业网站 https://www.raf.mod.uk/recruitment 还提供了有关英国皇家空军内所有职位的详细信息。2.征兵官征召您后，您将受服役法（根据 2006 年武装部队法）的约束，并需要执行上级命令的任何职责，包括（如果您身体健康）在任何类型的飞机上执行空中任务。您可能需要花费相当长的时间与皇家海军和/或陆军一起作战。因此，您可能需要在海上服役或被部署到战场，并且您可能需要在世界任何地方服役。
1 住院患者个体化营养支持...
* 同等贡献的第一作者 1 瑞士阿劳医科大学系，阿劳州立医院普通内科和急诊医学科；2 瑞士拉亨医院内科；3 瑞士明斯特林根州立医院内科；4 瑞士圣加仑州立医院内科和内分泌学/糖尿病科；5 瑞士卢塞恩州立医院内科；6 瑞士索洛图恩州立医院内科；7 瑞士巴登州立医院内科；8 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院综合内科；9 瑞士巴塞尔大学医学院；10 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院糖尿病学、内分泌学、营养医学和代谢科；11 瑞士伯尔尼大学初级卫生保健研究所 (BIHAM)； 12 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院综合内科部；13 美国纽约州纽约市纽约科学院
Sergejs Gaidukovs 研究员的唯一标识符
首席研究员 科学出版物 H 指数（Scopus）= 22；H10=34（谷歌学术）；总引用量 1369；出版物总数 143 篇：专利（2）、书籍专著（3）、会议摘要、会议录（60）和期刊（Scopus 91）。1. Jurinovs M.、Barkane A.、Platnieks O.、Beluns S.、Grase L.、Dieden R.、Staropoli M.、Schmidt DF、Gaidukovs S. Vat 纳米纤维素增强植物油基树脂的光聚合：形态和功能化的协同作用 (2023) ACS Applied Polymer Materials，5（4），第 3104-3118 页，DOI：10.1021/acsapm.3c00245； IF=5.6 2. Šutka A.、Lapčinskis L.、Verners O.、Ģērmane L.、Smits K.、Pludons A.、Gaidukovs S.、Jerāne I.、Zubkins M.、Pudzs K.、Sherrell PC、Blums J. 生物启发的弹性体大分子排序用于增强接触带电和摩擦电能量收集 (2022) 先进材料技术，7 (10)，文章编号 2200162，DOI：10.1002/admt.202200162； IF=8.8 3. Nechausov S., Ivanchenko A., Morozov O., Miriyev A., Must I., Platnieks O., Jurinovs M., Gaidukovs S., Aabloo A., Kovač M., Bulgakov B. 离子液体和双重固化对光聚合过程的影响
脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性，研究人员试图使用脑电图（EEG）和皮肤电导（SC）鉴定可靠的疼痛特征（生物标志物）。尽管如此，它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少，并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求，新型的非药理干预措施，例如经皮神经刺激（TENS），通过神经调节和虚拟现实（VR）激活外周痛缓解，以调节患者的注意力。但是，所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见，具体取决于其倾向和耐受性，以及未考虑疼痛发作的时间的未明确，预定义的会话时间表。在这里，我们显示了一个脑部计算机界面（BCI），该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征，并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后，通过电力诱导疼痛，用13个健康受试者对BCI进行了测试，并在实时解码疼痛中显示了82％的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75％的神经性患者进行了验证，因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低（50％NPSI评分）的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化，数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性，以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。
咨询服务（个人顾问）职权范围“环境和职业健康与安全专家”
环境与社会框架 (ESF) 于 2018 年 10 月 1 日生效，适用于该日期之后启动的所有投资政策融资 (IPF) 项目。它在劳工、非歧视、气候变化缓解和适应、生物多样性、社区健康和安全以及利益相关者参与等领域取得了重要进展，包括扩大公众参与和申诉机制的作用。ESF 通过十项环境和社会标准 (ESS) 加强了对可持续发展的承诺，这些标准旨在支持借款国的环境和社会 (E&S) 风险管理。ESF 采用基于风险的方法，对复杂项目施加更多的监督和资源，并通过适应性风险管理和利益相关者参与来提高对项目环境变化的响应能力。ESF 使借款国能够更好地管理项目风险并改善环境和社会绩效，符合良好的国际惯例。它为借款国提供了创新的空间，并有助于就与其本国发展议程相关的特定 E&S 风险开展对话。项目已制定了环境和社会承诺计划 (ESCP) 和利益相关者参与计划 (SEP)，其中描述了披露和咨询项目活动的措施，并描述了申诉处理程序。所有受项目影响的各方都可以免费且不受惩罚地访问 GRM，包括匿名提交的疑虑和申诉，方式符合《环境和社会标准 10》。项目将制定环境和社会管理
![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
精神分裂症和躁郁症风险人群在情绪 Stroop 任务期间的大脑前额叶活动——一项 fNIRS 研究
目标：情绪斯特鲁普效应被定义为与中性刺激相比，对情绪刺激的反应时间增加。文献中经常报道这种效应，包括行为和神经生理层面的报道。本研究的目的是调查在情绪斯特鲁普任务中，有精神分裂症和躁郁症风险的个体的大脑前额叶激活情况。我们预计会观察到与健康对照组相比，高危人群的激活程度会降低。方法：精神病高风险（HR）、精神病超高风险（UHR）、躁郁症风险（BIP）个体和健康对照组（HC）执行情绪斯特鲁普任务，其中包括正价、负价和中性词。功能性近红外光谱（fNIRS）用于测量代表背外侧前额叶和额颞叶皮层大脑活动的氧合血红蛋白（O 2 Hb）水平。结果：结果显示，与 HC 组相比，HR 组和 UHR 组的右背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 的 O 2 Hb 水平显著降低，表明活动性较低。尽管这种下降与词语的价数无关，但对于负面词语来说，下降最为明显。此外，与 HC 组相比，所有高危人群的额颞叶皮层 (FTC) 中的 O 2 Hb 水平均显著降低。结论：精神病和躁郁症风险人群的 FTC 活动性降低反映了非特异性功能障碍。HR 组和 UHR 组 DLPFC 活动性降低表明，在有精神分裂症精神病风险的个体中已经发现了额叶功能减退。
引用Lindberg FA，Kagios C，TjernströmN和Roman E（2025）在老鼠赌博任务中训练时间的个体差异与Subs
决策在日常生活中起着至关重要的作用，需要评估与不同选择相关的概率和风险的短期和长期结果。损害的决策可以被定义为做出不明智或冒险选择的趋势，并且在几种精神病疾病中是一个核心问题，包括药物使用和赌博障碍（1-3），注意力定义多活障碍（4）和情感障碍（5，6）（5，6）。对决策过程及其参与精神病疾病的研究有所增加，并且已经开发了对决策不同方面的几项测试。爱荷华州赌博任务（IGT）最初是为了评估腹侧前额叶皮层损害的患者的决策受损（7）。此后，它已成为一种广泛使用的工具，用于评估临床和非临床样本中不确定性和风险下的人类决策（8）。向参与者提供了四个牌牌，这些卡具有不同的胜利或亏损可能性。参与者未知，卡片在其货币收益/损失意外事件上有所不同，两个甲板是有利的，并且在长期的货币利润方面不利（7）。几项操作任务可用于对不同认知过程和潜在神经生物学的临床前研究，包括延迟折现，五个选择的串行反应时间任务（5-CSRTT）和不同版本的啮齿动物赌博任务。重要的是，从翻译价值中，这些任务具有人类类似物（9-11）。此外，培训可能会偏向实验结果。任务的共同点，有时是作为警告，是教动物在进行任何实验操作之前进行任务所需的深入培训。这使他们既耗时又耗资货币昂贵（12）。老鼠赌博任务（RGT）基于IGT，其中包括与赢得蔗糖颗粒或接受惩罚超时的不同概率相关的四个选择（13）。要建立最有利的策略，老鼠需要更喜欢与立即奖励和短暂超时相关的低风险选项，并避免与较大的即时奖励和更长的惩罚超时相关的选项。已经表明，大鼠在RGT中制定了与IGT中人类相似的策略（14、15），并且大多数大鼠在最有利的选择方面学习并保持稳定的选择（13、15-20）。然而，基于此类策略存在很大的个体差异，动物已分为三个不同的策略组：（i）战略群体更喜欢最有利的选择，（ii）更喜欢安全选择的安全群体，该群体更安全的选择，该选择最安全的选择，可以使一个不可或缺的时间和（iii）具有更高的选择组，以及（iii），以及（iii）偏爱的选择，即20岁，而不利地选择了两种选择。大鼠需要进行自由选择的RGT需要多长时间的训练，但是尚不清楚以不同的决策策略的大鼠组之间的任务获取和训练日数是否有所不同。此发现暗示以前已经证明，在RGT中具有不同策略的大鼠在与奖励和决策过程有关的区域中显示出大脑连通性的差异（20）。
个体特定的脑电图信号模式...
摘要 在人工智能的发展趋势下，生物识别已成为一种广泛应用的热门技术，在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用，但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图（EEG）是生物识别研究的一种方法，它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动，大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异，其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中，大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录，但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。
个人健康计划：过敏学校环境
●将接受培训和/或鼓励在进食前洗手●应鼓励教室里的学生在到达学校和吃午餐后洗手。●具有怀疑过敏反应的学生将伴随到卫生办公室，否则护士将被召集到该地点（永远不要让学生独自行走）●保留学生的紧急行动计划和IHCP的副本，并在课堂和子文件夹中。●在可能出现食物过敏原的任何课堂事件之前，请告知父母的父母●在实地考察中进行以下计划：