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调查机器学习和自然语言处理技术用于检测饮食失调：系统文献评论
自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时，人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估，但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题，例如抑郁或焦虑。然而，还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中，我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
材料动态过程的时间分辨断层扫描
层析成像是分析内部成分排列的一种方法。医学可能是利用这种方法并推动其发展的最著名学科。[1–3] 然而，层析成像也已应用于其他研究领域，如材料科学[4,5]、生物学[6]、考古学[7]甚至流体动力学[8]，并且在工业领域也越来越受到认可，例如用于质量控制[9]或无损检测[10]。图像采集与实时重建算法[11]、高级图像分析[12]、特征分割和识别分析算法[13,14]与现代机器学习工具[15,16]的结合增强了这种方法的潜力。如今，实验室扫描仪普及且功能强大，受益于改进的空间和时间分辨率，尽管尖端实验仍然局限于高亮度同步加速器和X射线自由电子激光器。可以在极短的时间内获得高空间分辨率。[17,18] 对高空间和时间分辨率、大视野和高总记录时间的需求意味着目标的冲突。文献中概述了不同设备可用的实际速度和分辨率。[19–21]
镍基高温合金增材制造激光重熔工艺模拟与优化
摘要：镍基高温合金具有优异的耐腐蚀和耐高温性能，在能源和航空航天工业中广受欢迎。镍合金的直接金属沉积 (DMD) 已达到技术成熟度，可用于多种应用，尤其是涡轮机械部件的修复。然而，DMD 工艺过程中的零件质量和缺陷形成问题仍然存在。激光重熔可以有效地预防和修复金属增材制造 (AM) 过程中的缺陷；然而，很少有研究关注这方面的数值建模和实验工艺参数优化。因此，本研究的目的是通过数值模拟和实验分析来研究确定重熔工艺参数的效果，以优化 DMD 零件修复的工业工艺链。热传导模型分析了 360 种不同的工艺条件，并将预测的熔体几何形状与流体流动模型和选定参考条件下的实验单轨观测值进行了比较。随后，将重熔工艺应用于演示修复案例。结果表明，模型可以很好地预测熔池形状，优化的重熔工艺提高了基体和 DMD 材料之间的结合质量。因此，DMD 部件制造和修复工艺可以从此处开发的重熔步骤中受益。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
管理flllabable-species in-co2捕获过程 -
不可固化的气体（NCG）通常包含CO 2，H 2 S，H 2和N 2。氧气也可能存在于凝结蒸汽涡轮机的主要冷凝器中的真空条件下，从空气进入的气体中存在。鉴于当前全球范围内强调将CO 2排放到大气中，因此越来越有兴趣从NCG流中捕获CO 2以进行潜在利用（例如，在温室，饮料，电子饮料中，用于E-Fuels，以及增强的油回收率），以及序列序列的（例如，序列反射）。在淡水或海水丰富的世界部分中，CO 2可以通过在吸收柱中与凉水接触，从而捕获CO 2。但是，NCG流中氧的存在可能会使捕获过程显着复杂。AS CO 2用于利用或隔离，其余物种（例如，最重要的是H 2和O 2）集中在残留的流中。因此，过程方案必须确保避免危险的燃料（例如H 2）和氧化剂（例如O 2）的危险浓度。这一要求限制残留流中燃料和氧化剂浓度的要求可以显着减少可以安全回收的CO 2的量。本文提出了一个新颖的概念，可以使用预言仪接触主吸收柱上上游的水和NCG流，以将CO 2和H 2 s的大部分吸收到水相中。在处理方案开始时，前培训概念可以管理易燃物种，从而使在处理方案的后期更容易地制作安全的气体产品流（即低氧气）进行固相或利用。
ONTAP可以处理的最大kerberos代币大小（maxtokensize）是多少？
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关于在人工智能模型背景下处理个人数据的某些数据保护问题的第 28/2024 号意见
在此背景下，考虑到这些技术引发的数据保护问题，爱尔兰监管机构要求 EDPB 根据 GDPR 第 64(2) 条就一般适用事项发表意见。该请求涉及在人工智能（“AI”）模型的开发和部署阶段处理个人数据。该请求更详细地询问：（1）何时以及如何将 AI 模型视为“匿名”；（2）控制者如何证明合法利益作为开发和（3）部署阶段的法律依据的适当性；（4）在 AI 模型的开发阶段非法处理个人数据会对 AI 模型的后续处理或运行产生什么影响。
| 大气探测处理环境
打开文件后，发声的处理就开始。分析的进度显示在主屏幕左下角的状态框中，但是在处理完成之前，屏幕将保持空白。在完成探测分析后，初始屏幕将充满基于选项卡的显示，其中每个选项卡代表数据的不同视图。选项卡按数据处理的一般顺序从左到右（请参见下图），即从原始数据到QC和级别计算到编码消息。阅读选项卡显示部分以进行进一步说明。
硬件中的PQC过渡：处理器，SOC，物联网，安全元素
n（3 + 0.002 lg n）逻辑 /抽象盘（也是2N）逻辑Qubits×2（d + 1）2个物理量子； d =代码区。= 27对于n = 2048 n 2（500 + lg n）toffoli门（“算术操作”）n 3（0.3 + 0.0005 lg n）测量深度（“时间”）[Häner等人，2020年，2020年]估计8n + 10.2 lg n逻辑Qubits n lg n逻辑Qubits对于N级纤维纤维纤维cur。破坏椭圆曲线在类似的经典安全级别似乎更容易。
2024 年 NM GRO 基金流程指南
书面同意在 1 月 23 日星期二下午 5 点之前按照发起人的意图接收、管理和报告每笔拨款的结果。所有地方拨款均须遵守全州采购流程。请让 COG 填写他们同意接收的每笔拨款的认证表。如果 COG 在日后确定无法或不愿意按照发起人的意图支出拨款，则 COG 有权拒绝拨款。[新墨西哥州 GRO - 第 9/10 节]