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远程智能手机的开发和验证......
方法：我们开发了一种新的工作记忆测量方法，可以使用 iOS 或 Android 智能手机进行远程自我管理。在 Sequences 中，屏幕上一次显示一系列数字和字母，参与者必须先按字母顺序点击他们看到的字母，然后按升序点击数字。在两项试点研究中评估了 Sequences 测量的可用性和可行性，然后在这项验证研究中进行了评估（总样本量为 N = 1,246）。在三项涉及 18-90 岁参与者的研究中评估了新测量方法的心理测量特性。在研究 1（N = 92）中，参与者在实验室环境中完成了 MTB 测量。他们还接受了等效的 NIH 工具箱 (NIHTB) 测量以及类似构造的外部测量。在研究 2（N = 1,007）中，参与者在实验室中接受了 NIHTB 测量，然后在自己的设备上远程完成了 MTB 测量。在研究 3 (N = 147) 中，参与者通过自己的设备远程完成了两次 MTB 测量，两次测量之间间隔 2 周。
对早期认知能力下降的自动远程评估...
摘要 - 认知能力下降的早期迹象通常在会话言语中是不可或缺的，并且识别这些迹象对于处理神经退行性疾病的晚期和更严重的阶段至关重要。临床检测是昂贵且耗时的，尽管在自动检测基于语音的提示方面取得了最新进展，但这些系统在相对较小的数据库上进行了培训，缺乏详细的元数据和人口统计信息。本文介绍了CognoSceak及其相关的数据收集工作。CognoSpeak询问内存的长期和短期问题，并管理标准认知任务，例如口头和语义流利度以及使用移动或Web平台上虚拟代理的图片描述。此外，它还收集了多模式数据，例如音频和视频，以及来自初级和二级护理，记忆诊所以及人们之类的远程设置的丰富元数据。在这里，我们提供了126个主题的结果，他们的音频是手动转录的。已经对不同类型的提示进行了调查和评估，几个经典分类器以及大型基于语言模型的分类器。我们表现出高度的性能；特别是，我们使用Distilbert模型获得了0.873的F 1次，以区分患有认知障碍的人（痴呆症和轻度认知障碍者（MCI）），使用健康志愿者使用记忆响应，流利的任务和Cookie Teaft Teaft图片描述。CognoSpeak是一种自动，远程，低成本，可重复，无创和压力较小的替代品，可替代现有的临床认知评估。索引术语 - dentia，MCI，计算副语言学，认知能力下降，病理言语
解决土著、农村和偏远社区的抗生素耐药性问题
这份经合组织工作文件探讨了土著、农村和偏远地区 (IRR) 社区的抗菌药物耐药性负担。各国对 IRR 社区的定义存在很大差异。尽管存在这些差异，但 IRR 社区的抗菌药物耐药性负担始终较高——比一般人群高出 1.5 到 3 倍，儿童面临的健康风险更高。一系列复杂的因素导致了抗菌药物耐药性，尽管医疗保健服务机会有限、接触受污染的水、社会经济因素、卫生和生活条件不达标、社区间流动模式以及气候变化尤其加剧了 IRR 社区的抗菌药物耐药性。这份工作文件根据“同一个健康”框架提出了 14 项政策，通过多部门行动应对抗菌药物耐药性。它强调，促进国家当局、土著合作伙伴和农村和偏远社区代表之间的密切协调与合作对于确保抗菌药物耐药性相关政策的设计和实施符合当地需求和做法至关重要。
接收有关地方当局远程出席和代理投票的报告
会议并考虑任何行动公开咨询：允许远程出席地方当局会议并代理投票。截止日期：2024 年 12 月 19 日。关于本次咨询：本次咨询旨在就允许远程和混合出席地方当局会议以及代理投票的细节和实际影响征求意见。政府正在就引入权力进行磋商，允许地方当局成员向相关当局申请特许，以便在某些情况下远程出席正式议会会议并代理投票。这是一次公开咨询。政府特别征求公众个别成员的意见；未来和现任地方当局成员/代表；上述所有相关地方当局；以及代表各级地方成员/代表利益的机构。了解有关咨询的更多信息的网络链接：https://www.gov.uk/government/consultations/enabling-remote-attendance-and- proxy-voting-at-local-authority-meetings/enabling-remote-attendance-and-proxy- voting-at-local-authority-meetings 参与在线咨询的网络链接：https://consult.communities.gov.uk/local-government-standards-and-conduct/remote- attendance-and-proxy-voting/ 后续步骤：
2024 年 11 月加州律师资格考试实验第一阶段将以在线和远程方式向所有已获批准参加实验的申请人提供
2024 年 11 月加州律师资格考试第一阶段实验将以在线和远程方式向所有获准参加实验的申请人提供。实验将于 2024 年 11 月 8 日和 9 日星期五和星期六进行。考试将包括 49 道多项选择题，需要在 90 分钟内完成。考试住宿申请人的时间分配可能有所不同；这些个人时间表已通过电子邮件共享。对于使用自己的计算机的远程申请人，考生将能够在考试日之前测试他们的计算机设备。按照考试供应商 Meazure Learning 通过电子邮件发送的说明进行操作，或单击考试页面 https://cabar.ysasecure.com/grants 上的“测试”链接，以确保机器完全符合系统要求。考生不得使用额外的显示器。每位申请人在考试期间只能使用一个鼠标和一个键盘。以下是 Meazure Learning 通过电子邮件提供的准备技术的说明：
遥感在物种分布模型中的作用
抽象物种分布模型（SDM）对于描述生态壁ches和评估栖息地的适用性是无价的，从而促进了跨空间和时间维度的物种分布的投影。这种能力对于保护计划，栖息地管理和理解气候变化的影响至关重要。遥感已成为开发SDM中传统现场调查的优越替代方案，在全面的空间和时间尺度上提供了具有成本效益的重复性数据收集。尽管遥感技术和分析方法取得了迅速的进步，但历史上遥感对SDM的特定贡献以及与SDMS集成的潜在途径仍然模棱两可。因此，我们的研究提出了两个目标：首先，对遥感在SDM中的作用进行彻底审查，重点关注环境预命令，响应变量，可伸缩性和验证；其次，概述了SDM中遥感的前瞻性研究轨迹。我们的发现表明，遥感为SDM提供了大量的环境预测指标，包括气候，TOPO图形，土地覆盖和使用，光谱指标和生物地球化学周期。各种遥感技术，包括随机森林，深度学习和线性脉络，促进了SDM响应变量的推导以及跨不同尺度的物种分发模型的发展。此外，遥感可以通过其映射输出对SDM进行验证。
通过遥感技术增强风侵蚀风险评估
防止风暴和沙尘暴一直是干旱和半干旱地区的主要问题，因为它们对环境产生了负面影响。这项研究旨在进行遥控感和机器学习技术，以建模，监视和预测伊朗东北部风侵蚀的风险。通过对相关研究的检查进行了全面的综述，从而鉴定了八个与现场数据相关性最高的遥感指标。随后使用这些指标来模拟研究区域中风侵蚀的风险。采用了各种方法，包括随机森林（RF），支持向量机（SVM），梯度提升机（GBM）和广义线性模型（GLM）来执行建模过程。最终方法利用了模型的加权平均值，SDM统计软件包用于结合不同的方法，以减少对该区域的模拟和监测风侵蚀时的不确定性。建模结果表明，在2008年，RF模型执行了最佳（AUC = 0.92，TSS = 0.82和Kappa = 0.96），而在2023年，GBM模型显示出较高的性能（AUC = 0.95，TSS = 0.79，和Kappa = 0.95）。因此，出现了合奏模型的利用是一种有效的方法，可以减少建模过程中的不确定性。通过采用整体模型，获得的结果准确地描绘了研究区域东北地区的风侵蚀强度升高，到2023年。此外，考虑到气候场景和占据的土地利用变化，预计到2038年，研究区的中部和南部地区的风侵蚀强度将增加23％。考虑了合奏模型的可靠结果，该模型提供了降低的不确定性，可以实施有效的计划，最佳管理和适当的措施来减轻风侵蚀的进展。
基于心率的远程吸烟状态的可接受性。
简介：数字干预措施提出了一种可扩展的解决方案，以克服戒烟治疗的障碍，而静息心率（HR）的变化可能会提供可行的选择，以远程监测吸烟状态。这项研究的目的是探索使用智能手机摄像机和活动跟踪器的可接受性，以测量用于戒烟干预措施的心率。方法：通过无烟应用程序招募了参与者（n = 410），其中大多数被识别为女性（75.8％），平均年龄为38.3岁（SD 11.4）。他们将使用智能手机摄像头和戴腕式设备进行人力资源监控的感知舒适性，便利性和可能性评价为客观的戒烟。Wilcoxon签名的额定测试和Kruskal-Wallis测试评估了设备类型可接受性的差异，以及参与者是否拥有活动跟踪器/智能手表还是智能手机。结果：参与者报告了两种HR监控方法的高度可接受性，与智能手机摄像机相比，活动跟踪器/智能手表的评分更高。参与者表示，在智能手机摄像头上使用活动跟踪器/智能手表的可能性明显更大。参与者将活动跟踪器/智能手表视为比智能手机摄像机更可接受的（87.0％比50.0％）。结论：在有兴趣戒烟的人中，通过智能手机摄像机和戴上腕上的设备进行人力资源监测是可以接受的。腕上戴的设备，这是优选的，这表明它们是一种可扩展的，用户友好的方法，用于远程监测吸烟状态。这些发现支持在戒烟研究和干预措施中进一步探索和实施人力资源监测技术的必要性。
对象感觉数据的多模式远程感知学习
1计算机与信息科学系信息系统系，诺拉·本瓦尔·阿卜杜勒拉赫曼公主，沙特阿拉伯利雅得，沙特阿拉伯，2级计算机科学和IT系，Poonch Rawalakot，拉瓦拉科特大学，巴基斯坦大学，巴基斯坦大学，计算机科学与信息系统学院，计算机科学与信息系统学院，计算机科学与信息系统学院。科学，萨塔姆·本·阿卜杜拉齐兹王子，萨鲁亚阿拉伯al-kharj，计算机科学系5，计算机和信息技术学院，北部边境大学，北部边境大学，沙特阿拉伯，萨特阿拉伯6号，计算机科学学院，航空大学，伊斯兰堡，伊斯兰堡，伊斯兰堡，伊斯兰堡，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教，科学和工程学。实验室，不来梅大学，德国不来梅
岩石冰川的识别和遥感和机器学习的表征
Bolch，T.，Rohrbach，N.，Kutuzov，S.，Robson，B.A。 和Osmonov，A.，2019年。 在Ak shiirak中的冰碎片复合物的发生，进化和冰含量，地球物理和远程感知的研究揭示了中央tien shan中央。 地面表面过程和地面，44（1），pp.129-143。 第11页Bolch，T.，Rohrbach，N.，Kutuzov，S.，Robson，B.A。和Osmonov，A.，2019年。在Ak shiirak中的冰碎片复合物的发生，进化和冰含量，地球物理和远程感知的研究揭示了中央tien shan中央。地面表面过程和地面，44（1），pp.129-143。第11页