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利用数字技术为伊博语言开发耶利米·安妮·安妮·安妮·安妮·埃纳尼·埃比尼州,阿巴卡利基耶利米jeremiah.nwankwegu@ebsu.edu.edu.edu.edu.ng摘要数字技术彻底改变了沟通,教育和文化保存,并为非葡萄酒提供了诸如非葡萄酒的开发机会。本文探讨了如何利用各种数字技术,包括移动应用程序,社交媒体平台,电子学习平台,人工智能以及诸如虚拟现实和增强现实等沉浸式技术,以促进和维护伊博语。通过检查现有的数字资源,例如语言学习网站,交互式应用程序和数字词典以及成功的计划,本研究表明了这些工具可以增强语言学习和文化参与的潜力。此外,它解决了诸如Internet访问,设备可用性和财务限制之类的挑战,提出了解决方案,例如扩大宽带基础设施,提供低成本设备以及确保多样化的资金来源。未来的方向强调了新兴技术,战略合作和可持续方法的重要性,以确保伊博语的充满活力和持久的未来。本文以呼吁利益相关者的呼吁进行了呼吁,包括教育机构,科技公司,政府和社区团体,以协作促进一个具有数字授权的生态系统,以支持数字时代的IGBO语言的持续活力。数字技术彻底改变了我们交流,学习和互动的方式。引言在21世纪,数字技术彻底改变了我们在全球范围内传达,学习和保存语言的方式。随着全球社区通过互联网和社交媒体越来越互动,已经出现了新的机会,以支持Igbo等世界少数族裔语言的发展和促进。如果利用,数字工具和平台,语言爱好者,教育者和社区的力量可以共同努力,以确保伊博语不仅生存,而且在现代时代蓬勃发展。从在线语言课程和交互式应用程序到虚拟文化交流和多媒体内容创建,利用技术推进Igbo语言发展的可能性是巨大而令人兴奋的。本文探讨了可以通过战略性地利用数字技术来振兴伊博语,加强其在母语中的使用的各种方式,并将其引入伊博散居者内外的新一代学习者。拥抱技术的变革潜力可以帮助我们在伊博语言保存和成长的故事中写下新篇章,并确保其在数字时代及以后的充满活力的存在。数字技术的定义和范围是指生成,存储或处理数据的电子工具,系统,设备和资源(Johnstone,Kervin和Wyeth,2023年)。这些技术包括广泛的应用程序,包括但不限于计算设备,通信工具和软件应用程序。它为语言发展和保存提供了新的可能性。数字技术的范围很广,涵盖了从基本硬件和软件到人工智能(AI)和虚拟现实(VR)的高级创新的所有内容。igbo语言的概述伊博语是尼日利亚所说的主要语言之一,主要是该国东南部地区的伊博人。它属于尼日尔 - 戈语言家族,该家族是世界上最大的语言家族之一。
为性别平等而举行的贝尔塞浦路斯证券交易所参与了全球倡议“为性别平等赢得钟声,以庆祝国际妇女节,并支持促进尊重和价值平等的工作环境。在这种情况下,塞浦路斯证券交易所建议,通过其公司治理法规,上市公司的董事会在年龄,性别,性别和教育和专业背景方面足够多样化,以反映丰富的经验,并促进各种独立的意见和关键意见和关键挑战。在欧洲一级,相关的欧盟指令2022/2381关于改善上市公司董事之间的性别余额,包括以下规定:第5-(1)条“成员国应确保在2026年6月30日之前达到以下任何一个目标,以达到以下任何目标:
抽象的真菌内生菌,居住在植物组织中的共生微生物,由于其进化,分类学和生态重要性引起了极大的兴趣。本综述旨在通过检查植物系统中的生态功能的进化起源,分类和多种生态功能来阐明真菌内生菌。分析了真菌内生菌的进化路径,强调了它们的适应性策略和与宿主植物的共同进化相互作用。检查了这些真菌的分类,强调了它们难以捉摸的生活方式带来的困难以及增强其分类学识别的分子技术的进步。审查研究了真菌内生植物的生态功能,特别是它们对植物胁迫耐受性,促进生长和与其他生物的相互作用的贡献。本评论综合了当前的研究,强调了真菌内生菌在影响植物健康和生态系统动力学方面的重要性。本综述旨在综合当前知识,确定理解中的缺陷,并就未来的研究途径提供观点,从而增强了真菌内生植物在农业,保护和生物技术中的应用。这项研究强调了真菌内生菌与其植物宿主之间的复杂关系,从而对其进化和生态重要性提供了全面的看法。由阿拉伯真菌保护协会出版
伤寒结合疫苗已成为控制伤寒的有效方法。我们先前已经描述了VI-二糖 - tetanus毒素糖糖偶联物疫苗(VITT,也称为VITCV)在受控的人类感染模型(CHIM)研究中(图1和表1)(表1),在这种情况下,VITT至少在预防培养疾病的情况下至少有效地有效。在大型III期现场试验中已经确认了VITT的功效,在儿童中已经观察到80%的疗效(2-4)。相比,获得许可的普通VI-Polysacachilide疫苗(VIP)显示儿童60%的功效(5)。疫苗诱导的免疫保护对伤寒没有不完全理解(6,7)。CHIM研究允许在现场研究中通常可能的宿主反应对疫苗接种和感染的反应更详细,包括阐明诊断生物标志物,保护性以及疫苗诱导的保护机制(8)。基于先前的剂量发现实验,使用对照组中故意提供的感染率(攻击率)的接种物用于计算疫苗效率(9)。本研究中的攻击率在对照组中为77%,VITT组为35%,在VIPS组中为37%(2)。转录组学分析
“计划”,“期望”或“不期望”,“预期”,“预算”,“预计”,“估计”,“预测”,“预测”,“预期”,“预期”,“预期”,“不期望”或“相信”或“信仰”或“或“信仰”,或“或“不期望”或“事件”或“事件或结果”或“可能”或“可能”或“可能”或“可能”或“可能”,“可能”或“可能”,“”或“”,“”或“”可能“”,“”或“”或“”,“”或“”,“”或“”或“”,“”或“”或“”或“”或“”或“”,“”实现”。前瞻性信息受到已知和未知的风险,不确定性和其他因素,可能导致公司的实际结果,活动水平,绩效或成就与此类前瞻性信息所表达或暗示的因素有实质上的不同,包括但不限于:挥发性股票价格;全球一般市场和经济状况;写下和障碍的可能性;与先进和电池相关技术的研究和开发相关的风险;尚未在商业规模上测试或证明技术的有效性和可行性相关的风险;制造工艺规模的风险,包括保持一致的材料质量,生产收益率以及商业规模的过程可重复性;与现有电池化学的兼容性问题,并无法预料与与电池电池制造商一起进行合作,合资或合作伙伴关系,原始设备
许多研究表明,疫苗不是完全有效的,这意味着接种疫苗的人群都包括疫苗免疫的人,尽管接受了疫苗接种疫苗,但疫苗的疫苗也没有。这可能是可能的,因为某些接种疫苗的人可能会错误地认为自己受到了完全保护并且无法获得该疾病。这种看法会显着影响行为,导致一些接种疫苗的人在遵循预防或缓解措施方面的勤奋程度较小。是由上述动机的,我们研究了不产生免疫力的接种疫苗人员的行为变化如何影响直接传播疾病的动力学以及关键指标,例如基本的生殖数和疫苗有效性。我们提出了一个模型,该模型考虑了具有三个失败方面的疫苗:“取”,“学位”和“持续时间”。此外,非免疫接种个体的行为变化是通过一个参数建模的,该参数基于遵守缓解措施来调整其接触率。我们的结果使我们能够可视化行为变化在影响疾病传播动态的各种因素中的作用。首先,我们证明了在不完全有效疫苗的模型中存在的向后分叉存在。第二,我们定义了行为指数阈值,该阈值是确定疾病是否由于行为效应而持续存在的关键指标。最后,我们的结果强调了行为指数和感染的初始值
84.21 418 9.84 92 91.37 0.525 3.89 13.50 Y S 89.9 389 10.96 86 90.02 0.69 3.86 17.88 Y Z 91.52 341 9.87 94 87.42 0.605 3.795 15.94 G B P 92.89 421 10.22 87 88.15 0.515 3.415 15.08 g B S 93.11 413 9.29 83 83.16 0.535 3.37 15.88 G B Z 94.56 405 10.44 86 91.13 0.54 3.255 16.59平均94.79 411.1
城市化可以分离人口并限制分散,从而导致遗传多样性减少和增加遗传分化。我们在乳草的专家草食昆虫中检验了这一假设,认为较高的分散能力会减轻城市化对遗传漂移和基因流的负面影响,并且这些影响会随城市规模而变化。在这项研究中,我们从多伦多,加拿大多伦多的城市和农村地区及其周围五个城市收集了383种乳草昆虫。使用DDRADSEQ,我们为君主生成了145,000个SPN,甲虫的10,000个SNP,象鼻虫的6,000个SNP来量化遗传多样性,人口统计学历史和人口遗传结构。con to我们的假设,我们的结果表明城市化或分散能力对多样性或遗传分化没有影响。遗传多样性(以π的速度)在各种物种的0.0013和0.0044之间变化,没有城市与农村成分,但与甲虫和象鼻虫相比,君主的多样性高于2 x。类似地,遗传差异通常很低,f在0.01到0.28之间变化,但对于三种物种中的任何一个中的任何一个,城市与农村样本之间均无一致的趋势。然而,人口统计分析显示,所有三个采样物种的有效人口规模始终下降,始于过去1000年的最后一次冰川最大值,并增强。我们的发现表明,城市化和扩散能力并不是减少基因流量或增加米尔比远的Herbivo us昆虫种群中遗传漂移的主要因素。相反,自上次冰川最大值以来的历史事件,例如气候变化,一般来说,大规模的人为干扰对人口统计学产生了更明显的影响。这些结果突出了在城市化背景下研究人群遗传学时,考虑自然和人为长期历史过程的综合作用的重要性。
2 泰国曼谷拉卡邦先皇理工学院信息技术学院,1 Chalong Krung 1 Alley,Ladkrabang,Bangkok 10520,泰国电子邮件:a treesukon.tr@kmitl.ac.th,b,* suvit@it.kmitl.ac.th(通讯作者)摘要。深度学习模型构建中监督学习的关键要求之一是用于训练和验证的数据集。为了收集数据集,从不同资源获取各种质量的图像是不可避免的,这被认为会影响监督模型的性能。本研究旨在证明涉及从两个不同资源获得的高和标准数据集的图像质量对模型性能的影响。对具有革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌数据集的各种细胞特征进行了试验。这些不同的数据集被匹配并贡献了 5 个案例;案例 1:使用高质量图像进行训练和测试,案例 2:使用高质量图像进行训练并使用标准质量图像进行测试,案例 3:使用标准质量图像进行训练和测试,案例 4:使用标准质量图像进行训练并使用高质量图像进行测试,以及案例 5:结合这两种图像质量进行训练和测试。实施了预训练的 CNN 模型来证明使用和不使用分层 K 折交叉验证的目的。重新训练模型的结果表明,高性能模型需要从与测试集相同资源中获得的高质量数据集,在具有挑战性的未知数据集上进行测试时,这些数据集可产生超过 90% 的所有性能评估指标。这项研究为构建可用于自动化微生物诊断的高性能模型提供了宝贵的见解,对公共卫生和临床实践产生了影响。