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使用 augmenta 进行交流的经验和观点的定性证据综合
摘要 目的：本文回顾了现有的定性研究文献，这些文献涉及人们使用辅助和替代沟通 (AAC) 进行交流的经验。进行这次回顾的目的是更多地了解人们使用 AAC 进行交流时所重视的价值观和结果。进行这次回顾是为了更深入地了解这些经验，为制定患者报告结果测量 (PROM) 提供参考。材料和方法：对现有的定性研究文献进行定性证据综合，以探索和评估有关使用 AAC 的人的经验的当前知识。结果：从 115 份定性研究报告中，确定了 19 篇论文直接回答了研究问题和回顾的目的。确定了可以在由价值观、结果和背景结构组成的先验框架内组织的数据。结论：这次回顾使人们对需要 AAC 的人的经历有了更深入的分析理解。结果表明，一组概念可用于指导 PROM 的开发。 PROM 可用于帮助临床医生和研究人员更好地了解需要 AAC 的人的观点并评估干预措施。结果还鼓励专业人员重新考虑与需要 AAC 的人一起工作时使用的术语和方法，并反思影响人们沟通体验的多维因素。
引用风扇J，Tao L，Zhan W，Li W，Kuang L，Zhao Y和Zhou W（2024）对比造影剂的定性和定量参数的诊断值
分化的甲状腺癌（DTC）（1）包括乳头状甲状腺癌（PTC），卵泡甲状腺癌（FTC）及其变异亚型（2），是最常见的内分泌恶性肿瘤，并且最近几年的发病率迅速增加。DTC通常具有良好的预后，碘131治疗和甲状腺抑制剂已被证明对10年生存率的患者有益，范围为80％至95％（3，4）。然而，大约5％-20％的病例可能由于基因突变引起的肿瘤生物学变异，导致不同的亚型和预后不良，这可能与高度浸润性肿瘤的生物学特征有关（5）。因此，甲状腺结节的鉴别诊断仍然很明显。对比增强超声（CEU）可以实时评估组织的微循环灌注（6），提供准确可靠的数据，并且可以避免由个体差异引起的诊断错误（7）。由于甲状腺正常组织中的微容器的丰度，它显示出造影剂后的快速和均匀增强。然而，甲状腺结节具有不同的血管生成模式，并且CEUS上的表现可能不同（8）。先前的研究报道了甲状腺结节的CEUS特征，但是，大多数是基于结节内部（9-11），而CEUS上甲状腺结节的增强模式仍然没有足够的能力来诊断甲状腺癌（12）。到目前为止，只有一项研究重点介绍了结节周围区的CEU特征（13）。这项研究的目的是通过研究甲状腺结节的内部和外围区域的定性和定量参数来评估CEU在DTC的鉴别诊断中的价值。
一项定性研究，探讨了客户对AI的看法...
调查结果五个AI聊天机器人功能在电子商务上下文中被确定为相关，即界面，功能，个性化建议，数据安全和语言样式。这些功能被证明会影响客户对AI聊天机器人的看法。发现高可用性和有用性可导致积极的在线客户。与此相反，感知到的隐私风险必须较低，以带来积极的客户体验。为了感知到的人类风格，有必要找到一个平衡，即聊天机器人被认为具有适当水平的人类风格，以带来积极的客户体验。显示客户的看法对客户体验产生积极和负面影响。最后，证明了两个影响因素，使用AI技术和对数据隐私的态度的经验会影响客户的看法。
在金沙萨省及时出生剂量疫苗的障碍和促进者，刚果民主共和国：一项定性研究
全球国家疫苗政策已成功改善了婴儿疫苗的覆盖范围，但生育剂量（BD）疫苗覆盖率仍然很低。刚果民主共和国（DRC）等国家的目的是在其国家免疫计划中包括丙型肝炎生育剂量（HEPB-BD）疫苗。HEPB-BD的短窗户的管理窗口 - 在交付后24小时内以防止母亲到孩子的传播 - 增加了简化和及时的BD疫苗的复杂性。本研究旨在通过个人的帐户来识别和理解在刚果民主共和国金沙萨省的障碍和促进者，并通过对BD疫苗采用的不同观点的账户进行限制，以准备未来的推出。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
基于暗通道先验
摘要。极化滤光片阵列（PFA）摄像机是一种成像装置，能够以快照方式分析光的极化状态。这些摄像机在纳米构造过程中引入的光学缺陷而表现出空间变化，即非均匀性。校准是通过计算成像算法来校正辐射和极化误差的数据的。我们回顾了现有的校准方法，并使用实用的光学采集设置和市售的PFA摄像头应用了它们。评估的目标首先比较了算法在极化误差方面的性能更好，然后研究训练数据的动态范围和极化角刺激的数量的影响。据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。 ©作者。 由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。 全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。 [doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]据我们所知，这在以前的工作中尚未完成。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jei.29.4.041011]
对PTR-TOF-MS
*对应作者的隶属关系1 Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Orvironnement，Cea-Cnrs-Uvsq，IPSL，IPSL，IPSL，IPSL，UniversitéParis-Saclay，91191 Gif-Sur-Yvette，France 2 Center 2 Recherche Surche sur La Compantervation，cnrs：cnrs：cnrs：usr3224，75 005法国巴黎3巴黎大学，5街托马斯·曼（Rue Thomas Mann），75013法国4个中心4个国家中心，duCinéma等人的ImageAnimée，7 bis Rue Alexandre Turpault 78390 Bois d'Arcy，France Abstract actract actract actract actract（CA）的次数替换为20世纪的福特（CA），该效果是临时的，该效率是在20世纪的第二季度，又是一张途中的照片。硝酸纤维素。随着时间的流逝，水解发生，CA的脱乙酰基化产生乙酸（AA），这是膜档案中的一种众所周知的现象，即所谓的“醋综合征”。然而，除了AA外，可能还存在其他瓦解化合物，很少有研究专门研究其定量和定性评估。质子转移反应“飞行时间”质谱仪（PTR-TOF-MS）结合了高灵敏度和高质量分辨率，用于实时检测多种挥发性有机化合物（VOC）。该技术用于评估来自20世纪下半叶的41张膜的空气组成，该薄膜显示出不同的降解水平（使用A-DStrips®：0级至1.5级排名）。检测到了100多个VOC，它们的分布因一部电影而异。AA是27个电影罐中最丰富的VOC。在其他情况下，它是N，N二甲基甲酰胺（DMF），丁醇，乙醛丙酮或甲酸。1。本研究表明，PTR-MS是实时监测的强大工具，并且通过对其VOC排放的定量和定性分析在博物馆环境中进行降解，并且可以将其用于层次群集分析分类。Keywords : cellulose acetate, VOCs, PTR-ToF-MS, movie film, vinegar syndrome Highlights - PTR-ToF-MS was used for the first time for real-time full qualitative and quantitative detection of VOCs released by 41 historical movie films on a cellulose acetate base - Around 100 different organic ions were attributed to VOCs emitted from films - Acetic acid, acetaldehyde,丙酮，丁醇，DMF，甲酸，甲醇，丙酸主导了VOC混合物组成 - 超过41膜，乙酸是27胶卷的最丰富的VOC，丁醇为6，丁醇为6，DMF，用于3张甲酸，用于3张甲酸，适用于2，2，乙醛，2，acetaldeyde，2，acte> actone for 1。引言，研究的上下文•醋酸纤维素缓解纤维素（CA）自20世纪下半叶以来已被广泛使用，作为照片和电影膜的透明基础，以取代易燃性硝酸纤维素。首先被认为是具有良好的终身期望值，它在1980年代已经意识到其保质期要短得多，并且根据气候环境的不同，在不到30年的时间里，有形退化可能会发生（1）。进行水解发生，CA的脱乙酰基化产生乙酸（AA），这是膜档案中众所周知的现象，所谓的“醋综合征”。该过程是自催化的，因为乙酸产生的速度会进一步降解。互惠和薄膜失真也可能导致增塑剂的损失。CA基础收缩率在十年内可能达到0.7％，在极端情况下最多可达到10％（2）。AA浓度在胶片卷轴中积聚并增加了膜降解水平，后者通常是
心理健康：一项关于医疗旅行的定性研究...
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y/4。0/。
对从Covid-19气味丧失恢复的患者的定量和定性嗅觉功能障碍和其他症状的随访
Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃Kathrin Ohla 1,2,3, †, Maria G. Veldhuizen 4, †, Tomer Green 5, Mackenzie E. Hannum 6, Alyssa J. Bakke 3, Shima T. Moein 7, Arnaud Tognetti 8, Elbrich M. Postma 9, Robert Pellegrino 6, Daniel Liang-Dar Hwang 10, Javier Albayay 11, Sachiko Koyama 12，Alissa A. Nolden 13，Thierry Thomas-Danguin 14，Carla Mucignat-Caretta 15，Nick S. Menger 16，Ilja Croijmans 17，LinaÖztürk4，HüseyinYanık4，HüseyinYanık4，Denis Pierron 18，Denis Pierron 18，Veronica Perecaia nune nune nune nune nune nune nune nune nune nunez-pine nune nune nune nunez-pine， 19，David Gillespie 21，Michael C. Farruggia 22，Cinzia Cecchetto 15，Marco A. Fornazieri 23，Carl Philpott 24，Vera Voznessensnkaya 25，Keiland W. Cooper W. Cooper 26，Paloma Rohlfs Dominguez 27 Elisabeth M. Weir 3，Dear Exten 3，Paule V. Joseph 31，Valentina Parma 6，John E. Hayes 3＃，Masha Y. Niv 5＃