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教师对麻醉驻留计划指导，建议和教练角色的看法：混合方法研究
背景：指导，建议和辅导是居民教育和专业发展的重要组成部分。尽管重要性，但有限的文献探讨了麻醉学教师如何看待这些做法及其在支持居民中的作用。目的：本研究旨在调查麻醉学教师的观点，了解与居民教育中的指导，咨询和指导相关的意义，植入策略以及挑战。方法：对华盛顿大学医学院的93位麻醉学教师进行了全面的调查。调查结合了定量的李克特级问题和定性的简短答案，以评估对价值，首选格式，基本技能以及在这些支持实践中履行多重角色的能力的教师看法。其他重点领域包括人员短缺，培训要求的影响以及这些实践的潜力增强教师招募和保留。结果：响应率为44％（n = 41）。指导被确定为最重要的方面，有88％（n = 36）的教师受访者表示其重要性，其次是教练，这是78％（n = 32）的受访者。大多数人认为1名教职员工可以有效地担任给定的学员的多个角色。受访者希望对角色进行额外的培训，并发现角色是有益的。所有角色都被视为促进招募和保留。受访者强调，居民需要随着时间的流逝而发展，需要在适当的教师指导中灵活。障碍包括教师倦怠；角色之间的混乱；时间限制；以及对专业培训的渴望，尤其是在教练技能方面。结论：实施结构化指导，建议和教练可以深刻影响居民教育，但需要角色清晰，受保护的时间，文化变化，领导才能，买入和教师发展。有针对性的培训和运营投资可以使计划能够从高质量的居民支持方式中实现巨大收益。教练需要独特的技能，但建议取决于专业知识和指导取决于建立关系。辅导，指导和建议计划的系统框架可能会释放巨大的潜力。但是，意识到这种愿景需要克服诸如倦怠，生产力压力，对物流的困惑和文化变化等障碍。最终，通过高质量的个性化指导可以将居民支持优先考虑近期研究生医学教育。
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于ES
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此，本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具，用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分（SM）含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域，并探索了土壤水分估计的RS方法，重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理，优势和局限性。但是，有些关键领域覆盖不足，需要关注。结果，本系统的审查论文通过评估其技术和方法，其性能评估级别（确定系数r），对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估，该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证：CC-BY-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是开放式的，均为开放式，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。（2025）。J. Appl。将本文列为：Yamakili，P; Nicholaus，先生； Greyson，K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物SCI。环境。管理。29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物
脑启发的方法用于在异质混合信号神经形态处理系统中实现鲁棒计算
抽象的神经形态处理系统实施具有混合信号模拟/数字电子电路和/或熟悉设备的混合信号神经网络代表了一种有希望的技术，用于需要低功率，低延迟，并且由于缺乏连接性或隐私问题而无法连接到离线处理的云，并且无法连接到离线处理。但是，这些电路通常嘈杂且不精确，因为它们受设备之间的变化影响，并且以极小的电流运行。因此，在这种方法之后，实现可靠的计算和高精度仍然是一个公开挑战，一方面阻碍了进度，另一方面有限地采用了这项技术的广泛采用。通过构造，这些硬件处理系统具有许多在生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非同质性。越来越多的证据表明，将这种限制应用于人工神经网络，包括在人工智能中使用的限制，可以促进学习方面的鲁棒性并提高其可靠性。我们认为，这些策略对于指导设计可靠且可靠的超低功率电子神经处理系统，该系统使用嘈杂和不精确的计算基板（例如阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实施。Here we delve even more into neuroscience and present network-level brain-inspired strategies that further improve reliability and robustness in these neuromorphic systems: we quantify, with chip measurements, to what extent population averaging is effective in reducing variability in neural responses, we demonstrate experimentally how the neural coding strategies of cortical models allow silicon neurons to produce reliable signal representations, and show how to强有力地实施基本的计算基础，例如选择性放大，信号恢复，工作记忆和关系网络，从而利用此类策略。
Quantum-Safe密码学中的加密方法
简介量子计算有助于重新定义功能，将量子的原理作为叠加原理和纠缠的速度比经典系统更快。t在众多D材料科学，药物发现和ARTIF中具有巨大的潜力，但它也引入了基本密码系统。Classical public-ke such as RSA, ECC, and DSA, rely on mathe like integer factorization and discrete logar computationally difficult for classical com Quantum algorithms, such as Shor's and Gr these problems efficiently, making these sy In response to this emerging threat, the quantum-safe cryptography has become es safe cryptography aims to develop cryptogra can withstand classical and quantum comp Efforts like the National Institute of标准（NIST）量子后密码学单位在评估和耐药算法方面至关重要。
深度学习用于生物信号控制：从基础方法到实时方法的见解及建议
摘要 目的。生物信号控制是一种交互方式，它允许用户通过解码来自用户动作或思想的生物信号来与电子设备交互。这种与设备的交互方式可以增强用户的自主感，使瘫痪患者能够与日常设备进行交互，而这些设备对他们来说本来很难使用。它还可以通过使交互感觉更自然、更直观来改善对假肢和外骨骼的控制。然而，在目前的技术水平下，仍有几个问题需要解决，以便可靠地从生物信号中解码用户意图，并提供比其他交互方式更好的用户体验。一种解决方案是利用深度学习 (DL) 方法的进步来提供更可靠的解码，但代价是增加计算复杂性。本范围综述介绍了 DL 的基本概念，并帮助读者将 DL 方法部署到应在现实条件下运行的实时控制系统中。方法。本综述的范围涵盖任何电子设备，但重点是机器人设备，因为这是生物信号控制中最活跃的研究领域。我们回顾了与实施和评估包含 DL 的控制系统有关的文献，以确定该领域的主要差距和问题，并制定了如何缓解这些问题的建议。主要结果。结果强调了使用 DL 方法进行生物信号控制的主要挑战。此外，我们还能够制定指南，指导如何在生物信号控制系统中使用 DL 来设计、实施和评估研究原型。意义。这篇评论应该可以帮助刚接触生物信号控制和 DL 领域的研究人员成功部署完整的生物信号控制系统。各自领域的专家可以使用本文来确定可能的研究途径，以进一步推动使用 DL 方法进行生物信号控制的发展。
NGSP 认证方法列表（2 月 25 日更新，按认证日期列出）NGSP 已认证以下方法和试剂具有文件
NGSP 认证方法列表（2 月 25 日更新，按认证日期列出）NGSP 已认证以下方法和试剂具有可追溯至糖尿病控制和并发症试验参考方法的记录。制造商因成功完成特定方法、试剂批次、校准品批次和所用仪器的偏差测试而获得可追溯性证书。DCCT 的可追溯性仅适用于新鲜血液样本的结果。处理过的（例如冻干）材料的分析可能会受到基质效应的影响，使用处理过的样本的结果与 DCCT 进行比较时应谨慎。NGSP 建议制造商每年认证其方法；可追溯性证书 1 年后到期。在这一年中，制造商有责任确保其方法的结果在全年和批次之间保持一致。NGSP 无意认证每一批试剂。制造商
生命周期影响评估方法描述
ESU-services Ltd. 成立于 1998 年。其核心目标是在所有领域（包括能源、土木工程、基础矿物、化学品、包装、电信、食品和生活方式）开展生命周期评估 (LCA)、碳足迹、水足迹方面的研究、咨询、审查和培训。公平、独立和透明是我们咨询理念的重要特征。我们以问题为导向，不带偏见地进行分析。我们记录我们的研究，并以透明和全面的方式开展工作。我们提供公平和专业的咨询，使客户能够监控并不断改进其环境绩效。该公司曾为多家国内外公司、协会和机构工作。在某些领域，ESU-services 团队成员开展了开创性的工作，例如开发和运行基于网络的 LCA 数据库或量化食品和生活方式对环境的影响。
使用环境DNA metabarcoding数据可视化生态系统属性的新的深度学习方法
fi g u r e 1基于VAE方法的图表应用于EDNA数据（VAESEQ）。该模型由一个自动编码器（AE）和一个变异自动编码器（VAE）组成。AE将每个MOTU的遗传序列信息与每个样品中每个MOTU的存在/不存在相结合，以生成第一个潜在编码Z AE。然后将此信息传递给一个编码层的VAE。因此，在每次迭代中，VAE接收到一个样品中每个MOTU检测到的序列的输入，并且嵌入Z AE的自动编码器。vae处理两个输入，并将样品的维度降低到二维潜在空间z vae。在z vae中，我们找到了所有数据点的2D表示（图S3A，b）。在解码部分中，VAE重建了两个输入，以相应地优化网络。
使用数据减少方法
决策者和分析师正在不断评估经济状况。，曾经，国内生产总值（GDP）仅在法国参考季度结束后约30天的时间范围内可用。在这方面，政府和中央银行需要对本季度的GDP增长率进行准确，及时的评估，以便对经济状况进行更好和更早的分析。为了对预测提供一种经济解释，桥梁模型是对真实活动的短期预测的一种重要方法。这些线性回归“桥”（即链接）每月变量和季度GDP增长，从而可以根据解释指标的演变提供一些解释。在文献中广泛考虑了这种模型，尤其是为了预测国家和国际机构的GDP增长（例如，Baffifi等，2004； Golinelli和Parigi，2007； Barhoumi等，2012）。1在这方面，我们提出了基于大量软数据的桥梁模型，以将法国季度GDP增长。调查数据或软数据提供了直接从经济参与者获得的信号，并反映了自己活动的短期前景。此外，它们的出版物出版非常短，只有非常小的更正。2
在建筑饮用水系统中量化肺炎军团菌的定量：比较QPCR和基于培养的检测方法的荟萃分析
定量聚合酶链反应（QPCR）提供了一种快速，自动化和强大的现场方法，用于量化肺炎乳杆菌在构建饮用水系统中，补充并有可能替代传统的基于文化的技术。然而，由于发现与可行，传染性细菌无关的基因组副本，它在评估人类健康风险中的应用使人们越来越多。本研究通过QPCR和基于培养的方法研究了肺炎乳杆菌测量的关系，旨在建立QPCR与培养的浓度比率，以告知相关的健康风险。合格的研究使用成对水样品中的分子和基于培养的方法收集了有关肺炎乳杆菌浓度的定量数据。我们开发了一个泊松对数正态比率模型和一个随机效应荟萃分析模型，以分析跨站点内部和跨站点的QPCR培养比的变化。在系统评价中的17项研究中，有7项，包括23个特定地点数据集，用于荟萃分析。我们的发现表明这些比率通常从1：1到100：1不等，在所有地点的比率接近1：1。因此，采用默认的1：1转换因子似乎是必要的，作为一种谨慎的方法，将QPCR浓度转换为可培养的浓度，以用于健康风险模型，例如量化微生物风险评估（QMRA）。如果这种方法可能过于保守，则可活力-QPCR可以提高基于QPCR的QMRA的准确性。标准化QPCR和基于培养的方法以及影响肺炎乳杆菌可培养性的特定地点环境因素将改善对两种方法之间关系的理解。此处介绍的比率模型超出了简单的相关性分析，从而促进了关系中时间和空间异质性的研究。该分析是QMRA和分子生物学整合的一步，针对肺炎乳杆菌的框架适用于在环境中监测的其他病原体。