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新闻业数字化转型：关于AI对新闻实践影响的迷你审查
此迷你审查研究了过去十年（2014 - 2024年）新闻业的数字化转型，重点是采用AI技术，不断变化的业务模型和不断发展的专业实践。通过对最近的文献的分析，我们确定了三个主要研究流：新闻编辑室中的技术整合，转移内容消耗模式和商业模型创新。调查结果表明，AI改变了新闻的产生和分发方式，但带来了重大的道德和专业挑战。当前的研究差距包括对AI对新闻实践的长期影响的有限理解，数字采用模式的跨文化研究不足以及对沉浸式新闻业有效性的早期探索。本综述提出了自动化新闻，可持续数字业务模型和跨平台内容优化策略的伦理伦理学的未来研究方向。
带有BCI
动力学运动图像（KMI）在运动皮层（称为事件相关的（DE） - 同时化，ERD/ERS）上产生特定的脑模式，使KMI可以通过电脑范围（BCI）通过电脑（EEGEEG）信号来检测到KMI。由于执行KMI任务会刺激突触可塑性，因此基于KMI的BCIS对许多需要长期KMI实践的应用（例如，运动训练或中风后康复）有望。但是，缺乏对基于KMI的BCI相互作用的研究，尤其是关于人际因素与运动模式变化之间的关系。这项试验研究旨在更好地理解给定个人的脑运动模式如何随着时间的流逝而变化，（ii）人际因素是否可能影响BCI实践，以及（iii）BCI用户的经验会随着时间的推移调节KMI任务（即ERDS和ERS）的脑运动模式。为此，我们在这项心理任务中招募了一名专家，他在五个月的时间内在26个不同的课程中进行了2080公里的时间。这项研究的原始性在于对来自EEG信号，BCI数据性能和13个不同调查的交叉引用数据的详细检查。结果表明，这种重复和延长的实践并没有减少他的福祉，尤其是对任务的自动化感。，我们观察到随着会话的积累，ERD振幅的进行性衰减和运动区域的浓度。所有这些元素都指向神经效率的现象。情绪，任务控制，饮食等）如果通过其他研究确认，这种现象可能会质疑BCI在向用户提供持续刺激时的质量。此外，这项试验研究的结果表明了可能影响运动皮层反应的洞察力（例如，和有希望的改善旨在长期使用的BCI的教学设计的机会。
从农民在澳大利亚放牧制度的土壤碳管理实践的经验中汲取了教训
通过土壤碳管理（SCM）提高土壤碳固执的摘要先前的研究尚未将社会组成部分整合到生态系统中。了解经验丰富的农民如何结合土壤管理实践的社会和生态组成部分，我们使用了社会生态系统（SES）框架。这项研究研究了农民的SCM实践的分布和模式，并根据澳大利亚亚热带温带蔓延土地的旋转放牧制度进行了基于固有土壤肥力的两种农业人群的比较。二十五名放牧农民的土地（n = 13）和中等（n = 12）的生育土壤接受了有关SCM的访谈，以及尽管使用SES框架有气候限制，但他们如何维持放牧的政权。两个农业人群（低育种农场和中等生产农场）都表现出了继续其放牧制度的决心，因为好处是多种多样的，并影响了全农场的可持续性。农场低的农民强调了许多SCM结果，但对实现它们的信心较小。农民以整体方式专注于SCM实践的农业环境益处，而不是增加土壤碳的单一目标。接受采访的农民报告说，即使没有衡量其中一些益处，也可以从其放牧制度中获得许多好处，包括改善生产，土壤水分保留和土壤健康。在更“压力”的环境中，农民的土壤生育能力低，也强调了心理健康和景观美感是SCM的结果。农民的SCM的这些特征提供了不容易量化的重要好处，但也有助于鼓励其他农民管理土壤。旋转放牧的长期从业者，例如本研究中的农民，可以为更有针对性，定制和细微差别的政府政策提供有用的见解，该政策侧重于全农场可持续性，这也可以改善澳大利亚类似地区的土壤碳库存。
对欧洲参考网络Epicare的调查，针对选定稀有癫痫的临床实践
Tobias Baumgartner 1 |下载2.3 | Rodrigo Rocamora 4 |共济会Bezhulli 5 | Antonella Boni 5 |米兰大6 | Horarac的单元7 | Dana Craw 8 |克里斯蒂娜·皮拉（Cristina Peira）9 | Guerrini的Renzo 10 |圣安东尼·维多利亚 - 阿拉伯2,11 | Schulze-Schurance 11 | Sameer M. Zuberi 12 | ToveHallbök13| Calvian Reedta 14 | Lagae Live 15 | Nguyen Sylvie 16 |索非亚五重奏17 |安娜·佛朗哥17 | J. Helen Cross 18 |马修·沃克（Matthew Walker）19 | Alexis Arzimanogs 2.20 | Sylvain Rheims 21 |大提齐亚纳22 |劳拉·卡纳努斯23 |地标的年轻人24 | Arjune Sen 25 | Rohini Rattihali 26 | Nabbout Rima 27 | Elena Tartara 28 |桑托斯29 | rangel 29 |清除帕维尔30 | MARUSIC 30 | Nicola Specchio 31 | Kees P. J. Braun 32 | Smeyers Patricks 33 |胜利村33 | Coulsca 34 |浪涌1
商业计划良好实践指导
何时以及为何成立 目的、目标和关键成就 您提供的关键活动领域、产品和/或服务，它们有何独特之处以及在计划实施过程中如何发展它们 您为每个活动领域设定的目标的详细信息 法律地位，例如：非法人协会或信托，或根据国会法案、皇家特许状成立的股份有限公司/担保有限公司，（苏格兰）慈善法人组织或工业和公积金协会。 表明它是否为社区利益公司，或者是否注册或被认可为慈善机构。 是否有个人会员，如果有，则说明会员人数 与其有正式关联的任何其他实体的名称（例如：与之有资助协议或有权提名多名董事会成员的任何机构） 它是否是具有共同利益的不同组织的合作伙伴关系，确定您将与之合作的其他组织/利益相关者，安排的基础以及它是正式的还是非正式的。总结所有合作协议。有薪员工的数量和职责（总数和全职员工数量），并解释他们在组织内执行的任务；志愿者的角色（估计常规志愿者的数量、他们在组织内执行的任务以及他们每年在每个任务上工作的总小时数）；描述您如何为组织的活动提供资金，并指出占您收入特别大比例的任何来源，如果这些来源来自资助机构，则何时对这些资金进行审查
人工智能在临床实践中的作用
机器能够学习的方法称为深度学习（DL），其中包括人工神经网络（ANN）和复杂的神经网络（CNN）。以下流动（图2和3）解释了人工智能中涉及的每个组件的作用。机器学习（ML）方法可以分为三种类型的学习，可以监督，无监督和加强。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型的有助于实现数据隐藏模式。增强学习根据以前的学习版本最大化奖励。深度学习（DL）利用CNN可以自动从输入数据中提取相关信息，从而消除了对手动特征识别和提取的需求。dl在医学疾病诊断和个性化治疗建议中表现出了希望。例如，在正畸中，已经出现了基于AI的多模块化诊断系统，例如Diagnocat Ltd.，该系统使用CNN进行精确的牙科诊断。DL模型通过检测CBCT图像中的根尖细胞病变来帮助龋齿检测和牙髓受累，这可能有助于临床工作。2
人工智能在临床实践中的作用
机器学习的方法被称为深度学习 (DL)，包括人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN)。以下流程图（图 2 和图 3）解释了人工智能中每个组件的作用。机器学习 (ML) 方法可分为三种学习类型：监督学习、无监督学习和强化学习。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型则有助于识别数据中隐藏的模式。强化学习基于先前的学习版本来最大化奖励。深度学习 (DL) 利用算法，利用 CNN 自动从输入数据中提取相关信息，从而无需手动识别和提取特征。DL 在医学疾病诊断和个性化治疗建议方面已显示出良好的前景。例如，在正畸领域，基于人工智能的多模块诊断系统已经出现，例如 Diagnocat Ltd.，它使用 CNN 进行精确的牙科诊断。深度学习模型可通过检测 CBCT 图像中的根尖病变来帮助检测龋齿和牙髓病，从而有助于临床工作流程。2
关于聚会岛的全科医生中糖尿病前期糖尿病的知识，态度和实践
背景：全科医生（GPS）是参与预期护理的第一个医疗保健提供者之一，他们的行为可以防止患者从糖尿病前期到糖尿病的过渡。但是，关于初级保健中糖尿病前期知识和管理的数据仍然很少。目的：描述全科医生对糖尿病前期的知识，态度和实践。设计和设置：这项描述性横断面研究包括在聚会岛工作的所有私人全科医生。方法：GPS被发送了一份电子问卷，该问卷特别试图确定GPS是否知道糖尿病前期的定义，以及它们的实践是否符合法国对糖尿病前筛查和管理的指南。结果：总共121 GP填写了问卷。中，有95.0％的人知道快速葡萄糖受损的定义，但只有66.1％的人知道葡萄糖耐受性受损。许多GP报告的做法在准则中不建议。因此，有59％的受访者宣布他们用HBA1C监测糖尿病前期，而10％的受访者表示他们开了口服抗糖尿病药作为糖尿病前期治疗。与糖尿病前期相关的风险因素通常是众所周知的。尽管有59.5％的受访者报告说没有足够的时间提供治疗教育和医学随访，但只有19％的患者将其患者转介给营养学家或营养师。最后，有93.4％的受访者赞成实施针对糖尿病人的当地治疗教育计划。©2021作者。由Elsevier Masson Sas出版。结论：通过改善GPS的糖尿病前期和官方指南的知识，可以使初级保健中的糖尿病前期管理更加有效，从而促进糖尿病前患者转诊至生活方式专家并实施当地的治疗教育计划。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
透明加热器：评论使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
摘要数字足迹的兴起为研究领土动态（尤其是旅游城市的动态研究）创造了许多承诺和期望。这些足迹将使访客的空间实践成为可能，并弥补以城市规模缺乏这些实践的信息。因此，许多研究使用社交网络的数据来研究不同地理量表的旅游空间。这些研究基于这些数据提供了几种类型的可视化，因此可以表现并显示一个据称是新的旅游时空（从热图到仪表板），数字足迹以处理，聚集，计算和平滑为单位。所有这些转换 - 由于算法黑框而产生的，这些黑匣子不允许精确理解方法（通常是复杂且近似） - 通常不是很透明。因此，此数据的技术和不透明度使得开发了允许解构这些新映射寄存器的关键方法。基于在广泛使用的社交网络Instagram上收集的数据，我们希望通过返回数据家谱，从地图到足迹来质疑数字足迹作为一种潜在的观察旅游实践的工具。我们的方法包括回到初始数据及其相关的元数据，以探索两个基本维度，即更复杂的探索条件的条件：时间和空间。关键字：数字足迹，空间实践，旅游城市，关键数据研究。因此，我们从2016年至2018年在法国比亚里兹（Biarritz）在Instagram上发表的照片收集了一批元数据，我们按照这两个轴进行了分析。通过这项探索性研究，我们将证明该数据尽管非常丰富，但无论是在访问数据本身还是时空精度方面都会提出一定数量的限制。
练习方向号。 2025年的1
“法院文件”包括文本，图像，声音，视频，数据以及提交或提交给法院的任何其他材料，例如书面提交和报告。他们不包括宣誓书，证人陈述或其他旨在反映de义或证人的证据和/或意见的材料的内容，或其他材料，这些材料被招标为盘问中使用的证据或材料。II。 一般原则1。 在产生宣誓书，证人陈述或任何其他旨在反映deponent或证人的证据或意见的材料的生成中，禁止使用Genai，或者是其他材料，或其他用于证据或用于盘问中的材料。 这些文件必须仅反映一个人的知识，并且不得包括人工智能生成的内容。 2。 禁止使用Genai，目的是改变，修饰，加强，稀释或以其他方式重塑证人或代表的证据。 3。 在特殊情况下，可以要求使用Genai在准备或生成任何附件或展示誓章或证人陈述中。 向法院申请必须指定：II。一般原则1。在产生宣誓书，证人陈述或任何其他旨在反映deponent或证人的证据或意见的材料的生成中，禁止使用Genai，或者是其他材料，或其他用于证据或用于盘问中的材料。这些文件必须仅反映一个人的知识，并且不得包括人工智能生成的内容。2。禁止使用Genai，目的是改变，修饰，加强，稀释或以其他方式重塑证人或代表的证据。3。在特殊情况下，可以要求使用Genai在准备或生成任何附件或展示誓章或证人陈述中。向法院申请必须指定：