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职位摘要职位：研究官（第1个职位）报告：项目负责人工作站：IFAKARA申请：2024年1月16日
职责和责任●参加中级护理部门（IMC）和心脏和肺诊所的患者。●在Kilombero进行社区外展活动。●参加医院，药房和健康中心一级的项目活动。●参加一般人群和医疗保健●工人的培训和教育计划。●支持团队将项目整合到现有的政府NCD护理策略中。●每天为IMC，心脏和肺诊所和项目中患者的临床和研究活动进行随访。●根据事工和医院指南确保患者管理。●确保与团队和参与的专家进行良好的沟通，并保持NCD患者的高级跨学科护理标准。●执行主管分配的任何其他相关职责。
计划年 24.2 STRATFI/TACFI (空间相关努力) ...
* 提交后六个月内获得的第三阶段奖励可计入政府匹配。SBIR 资金不计入政府匹配。分包合同*可以*计入。** 在 P2 开始后和提交后 24 个月内收到的合格第三方资金计入私人匹配。所有资金必须在 TACFI 奖励之前收到。在 STRATFI 过程中收到的资金计入匹配。
欧洲粒子物理与努力战略
ESG应审查和更新该策略，并添加其他与领域相关的项目，包括加速器，检测器和计算R＆D R＆D，理论前沿，以最大程度地减少环境影响并提高加速器粒子物理学的可持续性，以吸引，培训，培训，培训，培训年轻人的策略和启动的策略和公众生成和公众参与，参与策略和培训。
一个航天器数据集用于检测，分割和零件识别
现代生活的几乎所有方面都取决于太空技术。多亏了计算机视频的一般和深度学习技术的巨大进步，几十年来，全世界都见证了将深度学习的发展用于解决太空问题的问题，例如自动驾驶机器人，诸如示踪剂，类似昆虫的机器人，类似昆虫的机器人和SpaceCraft的健康监测。这些只是一些在深度学习的帮助下具有高级空间行业的重要例子。但是，深度学习模型的成功需要大量的培训数据才能具有不错的性能，而另一方面，用于培训深度学习模型的公开空间数据集非常有限。当前没有用于基于太空的对象检测或实例分割的公共数据集，部分原因是手动注释对象分割掩码非常耗时，因为它们需要像素级标签，更不用说从空间获取图像的挑战了。在本文中，我们的目标是通过释放数据集以进行航天器检测，实例分割和零件识别来填补这一差距。这项工作的主要贡献是使用太空设置和卫星的图像开发数据集，并具有丰富的注释，包括绑定的航天器和口罩的框架盒对物体部分的水平，这些盒子是通过自动程序和手动努力的混合而获得的。我们还提供了对象检测和Intance Sementation的最新方法作为数据集的基准。可以在https://github.com/yurushia1998/satellitedataset上找到下载建议数据集的链接。
发电机将机械能转换为电气
其他hatcesthatConvertertenerGyinclude：1）冰箱（电气热），2）空调（电热），3）3），3）洗涤车（电气力学）（4）洗碗机（4）洗碗机（电气机械）（电气式电气机械），5）电动阀（5）Microwavevoven（Ellowertrical）（单）（6）（6）
对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。
人工智能辅导与专家辅导在学习临床前和临床领域的应用
医学教育是一个复杂而艰巨的过程，要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来，人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统，该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域（特别是在药理学领域）中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导，系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时，可以调整难度级别，并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中，学习管理系统已经历了显著的增长。
水产养殖报告
虾养殖目前是一个巨大的挑战，因为意外的疾病和商业饲料的价格上涨。基于发酵米麸的替代商业饲料的替代，对黑虎虾（Penaeus Monodon）的生长，免疫和存活率的替代，进行了这项研究，以评估水生蛋白培养技术的影响。水上培养池在路堤中使用高密度的聚乙烯衬里设计，以防止土壤侵蚀，并带有吸入泵的中央坑，以消除累积的培养物质，而传统的现有现有池塘则按照标准方法制备。液体发酵米麸（LFRB）在库存前用来生产食物。虾在三种处理中生长90天：T 0（对照）：传统池塘中的100％商业饲料（CF），T 1：90％CF + 10％LFRB或T 2：70％CF + 30％LFRB在Aquamimicry Pond中，密度为10 PL/M 2。lfrb是通过在连续曝气下用枯草芽孢杆菌发酵24小时的24小时来制备的。在T 2（0.47 g天-1）中，虾的平均生长速率显着高于t 1（0.34 g天-1）或t 0（0.05 g天-1）。治疗中虾的存活率t 2（55±12％）和t 1（45±8％）高于治疗t 0。此外，基于从控制池中从水和虾的水和肝肝脏获得的细菌菌落形态，鉴定出了导致P. monodon早期死亡率综合征的致病菌株的弧菌。T 2处理中的虾具有更健康的肝癌，总血细胞计数明显高于T 0（2.5×10 3细胞ML -1）和T 1（2.5×10 3细胞ML-- 1））。这项研究表明，绿色老虎虾的生长，免疫力和生存率可以确保水生培养技术的更好，而70％CF + 30％LFRB（即T 2）表现出最佳性能。
太空旅游的未来 - CRS 报告
在登上火箭前往太空，甚至只是到达太空边缘之前，FAA 要求乘客签署一份免责声明，承认已知的太空飞行风险。然而，航空航天医学专家认识到，与太空飞行相关的许多健康风险仍未得到充分了解，而且对此类飞行对未经训练的参与者的健康造成的医学后果的研究非常少。已知的医学风险因多种因素而异，包括太空飞行概况、飞行器配置、目的地和持续时间，以及乘客的既往疾病状况。经历微重力、高速和强重力的参与者可能会出现视力丧失、晕动病、平衡问题、失去意识和心血管并发症。FAA 和美国国家航空航天局 (NASA) 在 2012 年为旅游太空飞行参与者推荐了医疗筛查标准，但这些准则对为太空旅行者提供发射或住宿的公司没有约束力。