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解决环境问题的替代社会政治策略
在“自然 - 人口 - 经济”体系中的某些地方，各种自然和人口统计学的地理位置已成为村庄，他们面临着相互关系，他们的时间和太空变化，在相互依赖分析中需要在某些地方需要村庄，这是不舒服的地理学条件。样式，不同的服务显示领域A. I. Alekseev，E。A。Ahmedov，O。B.父亲-Mirzaev，V。A。Pullarkin，A.Soliev，KH。Salimov，E。Safarov，A。A. Kayumov喜欢科学家，通过学习在经济组织中释放村庄以实现，自然资源评估，并且合理地使用经济和社会地理特征，例如o.Abdullaev，Z.M。Akramov，K。I. Ivanov，V。G. Kryuchkov，A。M.Nosonov，A。N. Rakitnikov，A。N. Roziev在他们的工作中像科学家一样像科学家一样。市场经济状况在研究村的科学上正在稳定发展和市场经济要求答案，以回答赋予者方面，以了解主要关注。这是关于A. I. Alekseev，Yu。i.hmadaliev，L.N.Gumilev，T。Jumaev，B.I.Kochurov，A。Nigmatov，T。G。Nefedova和A.A. Rafikov的研究很重要[1-8]。
引言爪（蹄）疾病是现代奶牛育种的严重问题。它们与绝大多数LAM案例
引言爪（蹄）疾病是现代奶牛育种的严重问题。它们与牛的绝大多数la行，增加生产成本，导致乳制品生产率降低，动物的淘汰，高牛群旋转，定性和定量繁殖的降低（Dolecheck等人，2019年； Kofler，2017年）。对奶牛中的爪疾病的倾向是由四肢远端的大量血管的分支网络确定的，与大型牲畜农场中动物受限运动有关的慢性静脉不足，主要触发因素是硬地板覆盖物上的蹄子的创伤。迄今为止，应考虑物种和个体特征，即反应性Kostyuk，N。卡拉巴索娃。2025。使用脂肪衍生的间充质干细胞在奶牛中的爪病变治疗中。农业科学全球创新杂志13：xxxxx。[2024年9月2日收到； 2024年11月4日接受；出版（在线）2024年11月8日]
患有系统性疾病的儿童和青少年中牙周病的患病率：综合综述 Paulo Pereira Coelho 1 , Gabriel Hen
简介：牙周病是由于位于龈上或龈下区域的致病细菌组成的细菌生物膜引起的。这些细菌可进入牙龈组织并引发炎症，导致牙龈炎和/或牙周炎。它们可进入血液，在体内迁移并到达口腔的远处。牙周病已被广泛研究并被认为是世界范围内一个重要的口腔健康问题。尽管传统上牙周病与成年人口有关，但儿童和青少年牙周病的患病率因其对长期口腔和全身健康的影响而受到越来越多的关注。方法：参考综合文献综述，使用电子数据库 lilacs、pubmed 和 scielo 中的数据库。选定与主题相关的文章目的：探讨儿童青少年牙周病与全身疾病的关系，旨在加深对该年龄段口腔与全身健康之间相互作用的认识。结果：选定了 50 篇文章，这些文章表明，牙周病是由于牙齿上的细菌生物膜数量与宿主对这种侵袭的反应之间的不平衡引起的。这种不平衡与局部因素有关，例如使用牙齿矫正器以及牙齿拥挤；以及系统性情况，例如糖尿病和肥胖症。讨论：通过研究发现，儿童青少年牙周病与全身疾病之间存在一定的关系。我们所得到的包括从牙龈炎的存在到导致侵袭性牙周炎的严重情况的所有信息。
每个问题都有一个解决方案，并且技术进步使这些答案成为可能。新想法及其实施有D
每个问题都有一个解决方案，并且技术进步使这些答案成为可能。在过去的二十年中，新思想及其实施已大大改变了人类世界。从常规的国内任务到工业制造业，一切都是自动化的，使日常生活变得更加简单。然而，获得所需结果的秘诀是以正确的方式部署适当的技术。这样的技术就是机器学习，它使用算法使机器像人类一样更精确，更准确地采取行动。乳制品业务的主要担忧是牛奶的质量，它是通过“ Milksafe：使用机器学习的硬件牛奶质量预测”中的机器学习模型预测的。传感器用于收集牛奶特性，包括pH，温度，浊度和颜色，然后将其输入模型进行分析和条件预测。基于各种牛奶特征，pH，浊度，颜色和温度输出将显示一系列值。根据这些标准，将牛奶评为低，中或高。传感器将借助微控制器从牛奶中收集此信息，而在此应用中使用的微控制器是Arduino Uno。Arduino IDE的串行监视器将显示输出。收集的数据将用于训练模型，该模型将为我们提供有关牛奶质量分析的发现。关键字 - 机器学习，传感器，arduino，牛奶质量。本研究中使用的算法包括天真的贝叶斯，随机森林，KNN，逻辑回归和随机森林，最准确。使用四个输入功能（颜色，浊度，温度和pH），建议的模型可产生98.27％的精度，从而实现完全自动化，可靠且有效使用的方便小工具。
人工智能研究中心试点奖项申请目的人工智能研究中心 (CAIR) 正在寻求针对医疗和健康相关问题的创新和转化人工智能解决方案的项目提案。试点项目的目标是让研究人员能够追求新颖和创新的想法，从而提高获得外部资金的可能性。这笔资金还旨在让研究人员进行关键实验、使用核心设施或改进分析，以解决外部资金评审员提出的具体批评。最多将资助两个项目。成功的试点将获得高达 40,000 美元的资金，用于 12 个月的项目期间。完整的申请截止日期为 2024 年 12 月 13 日（见下文）。不允许分项奖励、展期和无成本延期。成功的提案可能包括：
人工智能研究中心试点奖项申请目的人工智能研究中心 (CAIR) 正在寻求针对医疗和健康相关问题的创新和转化人工智能解决方案的项目提案。试点项目的目标是让研究人员能够追求新颖和创新的想法，从而提高获得外部资金的可能性。这笔资金还旨在让研究人员进行关键实验、使用核心设施或改进分析，以解决外部资金评审员提出的具体批评。最多将资助两个项目。成功的试点将获得高达 40,000 美元的资金，用于 12 个月的项目期间。完整的申请截止日期为 2024 年 12 月 13 日（见下文）。不允许分项奖励、展期和无成本延期。成功的提案可能包括：
利用深度学习从大脑结构预测内化问题
3 加拿大多伦多儿童医院小鼠成像中心 4 加拿大多伦多约克大学舒立克商学院 5 加拿大多伦多安大略省神经发育网络参与者咨询委员会 6 加拿大金斯顿皇后大学精神病学系 7 加拿大金斯顿皇后大学心理学系 8 英国伦敦大学学院精神病学分部 9 加拿大卡尔加里大学霍奇基斯脑研究所马西森心理健康与教育中心 10 精神病学和医学遗传学系。卡尔加里大学卡明医学院，卡尔加里，加拿大 11 加拿大多伦多儿童医院神经科学与心理健康项目 12 加拿大多伦多大学精神病学系，多伦多，加拿大 13 加拿大多伦多儿童医院精神病学系，多伦多，加拿大 14 加拿大多伦多儿童医院诊断成像系 15 加拿大多伦多大学心理学系，多伦多，加拿大 16 加拿大多伦多大学医学成像系 17 威康综合神经成像中心，FMRIB，纳菲尔德 牛津大学临床神经科学系，牛津，英国 18 多伦多大学医学生物物理学系，多伦多，加拿大 * 荣誉退休 通讯作者：Marlee M. Vandewouw 自闭症研究中心，Holland Bloorview 儿童康复医院 150 Kilgour Road，多伦多，ON M4G 1R8 电话： 416-425-6220电子邮箱：mvandewouw@hollandbloorview.ca
教育领域人工智能的竞争愿景——对政策指南中社会技术想象和问题化的启发式分析
摘要 人工智能 (AI) 在教育领域的快速发展需要人们共同理解其预期目的和社会影响。本文强调了社会视角在人工智能和教育中的重要性，而这些视角往往被技术方面所掩盖。同时，将人工智能技术融入教育系统的政策指导方针在塑造教育的未来方面发挥着关键作用。我们作为社会所想象的人工智能和教育将以某种形式引领建议的解决方案的发展。其目的是帮助理解为什么以及如何根据教育技术 (EdTech) 的发展及其在教育中的引入来构建学习和教育的愿景。从而为关于人工智能在教育中的融合及其潜在社会影响的持续讨论做出贡献。
Jane Street Swe面试问题
文本概述了与水的能量转移和相变相关的三个问题（H2O）。第一个问题涉及计算在0°C下融化冰的能量，然后将其加热至25°C。第二个问题需要在325 kJ的能量在20°C下转移到450 g的液态水时，找到将沸腾的水质量。第三个问题要求将12盎司的软饮料从25°C冷却至-12°C所需的能量。要解决这些问题，建议学生绘制变暖或冷却曲线，以帮助他们确定要使用的方程式。他们还应该跟踪答案中的重要数字。文本提供了能量传递的方程式和常数，包括热容量（C），融合热（HF）和汽化热（HV）。学生可以使用这些值来解决问题并计算所需或释放的能量。提供了一些样品解决方案：1。通过一杯咖啡冷却从75°C释放到20°C的能量。2。当325 kJ的能量在20°C下转移到450 g的液态水时，将沸腾的水质量将被沸腾。3。将12盎司的软饮料从25°C冷却至-12°C所需的能量。注意：文本没有提供实际解决方案，而是概述了解决问题所需的步骤和方程式。要完全访问我们的内容，请确保您的浏览器的cookie和JavaScript处于活动状态。如果您遇到了麻烦，请尝试复制单元3工作表4 - 定量能量问题再次扩展链接，或检查是否有任何浏览器扩展程序阻止JavaScript。
数字生物结构学：旧问题的新方法
在考古环境中使用计算技术在生物档案（动物和植物残留物）的分析中是一种相对较新的现象。这可以归因于几个因素。首先，生物考古学遗骸的内在特征引起了各种并发症，并带来了特定的困难。计算定量方法的部署高度取决于2D或3D中大量可比数字数据的可用性。但是，这些数据通常无法访问。其次，由于它们的原始功能，对动物的保存和植物残留物的保存很少是最佳的（例如食物浪费）及其埋葬，发现和存储的条件。第三，过去动植物的间和内部个体自然变异是基于部分数据，这些数据通常具有挑战性地与当前数据进行比较。鉴于这些挑战，将生物结构医生的专业知识与机器学习和统计方法融合至关重要。从这个意义上讲，如Miele等人的研究所证明的那样，受监督和无监督的机器学习技术的应用。