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为大众运营商开发和实施技能和能力框架：机会和挑战
海上和运输行业创新多样性的增长以及自动船舶技术的出现正在吸引有关学术界，工业和监管机构中海上自主地表运营（Mass）运营的讨论。通过预测海员和非隔壁者将参与自主船的关键操作，研究人员正在积极调查未来大众运营商可能要求的新技能和能力。本文作者进行的最新研究涉及一项定性研究，包括对包括海员，海上监管机构，海上教育和培训提供者以及其他海上专家在内的利益相关者的深入访谈。该研究确定了关键的技术和非技术技能，并且需要在框架中包括确定的技能和能力。在本文中，作者建立在过去和现在的研究基础上，以及在海上教育和培训的背景下确定这样做的挑战，迈向建立和实施框架的第一步。挑战是根据文献的评论以及针对其他行业劳动力建立的可用技能和能力框架的研究。确定的挑战（如果解决）将有助于建立一个受管制和条例的结构，以训练大众运营商，并满足海上利益相关者的期望。
认知的智能正方形步进运动系统 -
该系统将由图像中所示的多层传感垫组成，其中垫子上的每个正方形都可以检测和分析用户的步骤或运动。该垫子将与解释数据的软件应用程序同步，从而洞悉用户的余额，协调和整体移动性。我们将在早期阶段使用Arduino作为微处理器，但将用最终产品中的自定义PCB替换。硬件嵌入了传感器，将与该软件无线通信，该软件将对个人的运动方案进行自定义。该系统是考虑到在家部署的设计，可以通过与行业合作伙伴的合作来完善，以确保其稳健性和用户友好性。
身体映射，疼痛可视化和映射无形
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心理创伤和发展的大脑
认为我们应该讨论吗？“;“我应该做任何不同的事情吗？”我们从治疗师那里学到的心理分析治疗？笔记本，是一家客户信息企业，旨在软化敌对行为的暗示性合作。有时治疗是倾听客户表达他们的想法并强调他们的优势的问题。Bertolino和Schultheis还可以探索替代方案，如果没有解决方案：“如果我们提供锻炼，而父母不相信回家并尝试它，那么我们将使我们的方法进行操作。”家庭成员可能“有好主意，我们应该尽可能地参与他们的声音。”在制定这种方法时，作者建议单词像“始终”，“永不”，“没人”或“一直”或“所有时间”的词暗示问题永远存在于我们身上，并给我们带来了改变负面行为的动力。专注的预选赛，例如“最近”，“最后一段时间”和“在过去的一个月中”，这表明问题是暂时的。因此，这本书并没有引起我们的注意力，而是巧妙地重新专注于我们家庭的积极变化。我们学会写下各种有助于我们为电池充电的东西，注意何时儿童参与符合我们认可的行为，并承认他人的观点。承认也意味着我们注意他人用来识别存在问题模式的单词。有必要探索问题周围的模式 - 打破无益模式所需的全部更改通常是一个小的变化。实际上，需要进行一些小变化，因为这些变化会导致进一步的变化，而解决方案很快就会出现在地平线上。当他们识别临时解决方案时，客户会注意到他们正在取得进展，并发生进一步的变化。这是一个重要的治疗阶段，因为我们不认识进步，我们就会感到沮丧，焦虑或无私。作者教我们将经验视为学习机会。如果您知道世界将于明天结束，您会做的三件事是什么？您过去所做的最有意义的事情是什么？在不久的将来，您会做些什么，这将使您成为自己想成为的人？这是一本促进变化的书：它有助于确定问题的背景并在实现问题后维持变化。
GPU 功率上限用于权衡能源性能...
摘要。本文介绍了用于图像识别的深度卷积神经网络训练的性能-能量权衡研究。使用配备 Nvidia Quadro RTX 6000 和 Nvidia V100 GPU 的系统测试了几种具有代表性且广泛采用的网络模型，例如 Alexnet、VGG-19、Inception V3、Inception V4、Resnet50 和 Resnet152。使用 GPU 功率上限，我们发现除了默认配置之外，还可以最小化三个不同的指标：能量 (E)、能量延迟积 (EDP) 以及能量延迟总和 (EDS)，从而节省大量能源，EDP 和 EDS 的性能损失较低到中等。具体来说，对于 Quadro 6000 和最小化 E，我们获得了 28.5%–32.5% 的节能效果；对于 EDP，我们获得了 25%–28% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–15.4%；对于 EDS (k=2)，我们获得了 22%–27% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–13.8%。对于 V100，我们发现平均节能效果为 24%–33%；对于 EDP，我们获得了 23%–27% 的节能效果，平均性能损失为 13%–21%；对于 EDS (k=2)，我们获得了 23.5%–27.3% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–13.8%。
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
针对过度使用物质使用和物质使用障碍的数字干预措施：全面而系统的范围审查和文献计量学
上瘾的物质在世界范围内普遍存在，它们的使用带来了一个实质性持久的公共卫生问题。已经探索了多种数字干预措施，以减少使用和负面后果，方法不同，理论基础，特定技术的使用等等。当前的研究旨在以系统的方式全面地绘制现有的文献（2015-2022），并确定被忽视和新兴知识差距。使用数据库特异性搜索策略搜索了四个主要数据库（MEDLINE，WEB of SCOCHICE CORE COLLECT和PSYSINFO），结合了与临床表现（酒精，烟草或其他药物使用），技术和AIM相关的术语。重复数据删除后，剩余的N = 13,917个独特的研究在两个阶段进行了手动筛选，留下了最终的n = 3,056研究，其摘要进行了量身定制的编码方案。的发现显示，该领域的出版物率加速了，随机试验是最常见的研究类型。现已发表了有关该主题的几个荟萃分析，揭示了有希望和强大的效果。数字干预措施在许多层面上，从有针对性的预防到专业诊所。有时通过不一致的特定术语不一致地制作了详细的编码，这对未来的荟萃分析具有重要意义。此外，我们确定了现有文献中的几个差距 - 很少的健康经济评估，对干预措施的不清楚描述，对某些类型的干预措施的荟萃分析支持较弱，以及对许多目标群体，设置和新的视频呼吁，聊天机器人和人工智力等新的干预措施的研究有限 - 我们认为在未来的研究中可以解决重要的问题。
发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
我们拥护潜力，帮助人们，家庭和企业蓬勃发展。
我们的战略是以我们的目的实现，并通过四个战略重点将可持续收益推向股东。，我们将通过与他们更加相关，并建立更深层次的关系来支持我们的客户生活的各个阶段，并随着我们的命题发展以满足他们一生的需求。通过专注于出色的客户服务技术和改善客户旅程，我们将作为一家银行变得更简单，并且可以为我们的客户处理更简单。，我们将通过使用新技术和数字专业知识来提供出色的客户体验来支持创新和合作伙伴关系 - 利用我们的内部知识和经验，并与世界各地领先的外部组织合作。我们将更好地分配我们的资本，以推动增长并优化安全和安全基础的回报。
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。