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哮喘症状行动计划 (ASAP)
姓名：___________________________________________________ 出生日期：________________________________________ 哮喘严重程度： □ 间歇性 □ 轻度持续性 □ 中度持续性 □ 重度持续性 □ 学生在过去一年中哮喘发作多次或严重（风险增加） 哮喘诱因： □ 疾病 □ 运动 □ 灰尘 □ 花粉 □ 霉菌 □ 宠物 □ 强烈气味 □ 情绪 □ 冷空气 □ 其他： 每天在家中服用控制药物： □ 是 □ 否 其他：____________________________________
Y-PLAN Mini - 加州大学伯克利分校
现场观察是一种重要的研究类型。在制定计划之前，我们必须首先收集有关项目区域的证据和见解。当你四处走动时，真正体验环境并寻找线索。注意声音、气味和人们的行为等！使用以下两页上的提示和空白处记笔记并绘制观察结果。
Midland心脏潮湿和模具政策
冷凝可能会导致墙壁和家具上的潮湿区域。因此，霉菌在这些潮湿的斑块上生长，原因是霉味，看起来难看，如果不处理，则可能导致进一步的并发症。霉菌是一种真菌，一种简单的植物，可以在水分的任何地方生长。模具可以以黑色针刺在墙壁，天花板和家具上的形式出现，并且通常有发霉的气味。这通常很明显，并且在存在凝结并且缺乏适当通风的情况下存在。
预算指南租赁租赁租金补偿
*拖车费用将分别收取。*此服务仅限于已申请免责声明薪酬系统的客户。*有几家商店不提供此安全包。*①在非吸烟的Carr（包括电子烟）中吸烟，使车辆内部污秽，配件的放置，锁定钥匙，盗窃和拖车。*这项服务不能补偿宠物，海洋产品以及油和油脂引起的损害和气味。*违反我们的租金协议或未报告给警察的事故无法通过此服务获得赔偿。
使用共享的沉浸式技术模拟危机场景
大学想采用多感官方法。超过360°投影和围绕声音，其中包括温度，气味和振动。并进一步增强了冰屋，它利用了短发激光投影仪（在更狭窄的空间中获得激光投影仪的所有好处，不会损失图像质量和降低阴影）和定制的音响系统（可以模拟响亮的，动态的声音，例如在夜总会或夜间活动的战争区域中爆发出火力）。这是一个高级设施，增加了兴趣和参与度。可以确保RCR仿真实验室提供出色的多感觉沉浸式体验。
糖尿病酮症酸中毒诊断
由于缺乏胰岛素，酮症酸中毒（血液中酮体含量升高）几乎总是出现在 1 型糖尿病患者身上，但很少出现在 2 型糖尿病患者身上。酮症酸中毒的发生是因为胰岛素缺乏意味着葡萄糖无法进入细胞作为燃料。胰岛素是一种允许葡萄糖进入细胞的激素。相反，脂肪被分解成游离脂肪酸，这些脂肪酸经过β氧化变成乙酰辅酶 A，为克雷布斯循环（即 TCA 循环）提供能量。酮症酸中毒的一个症状是呼吸有丙酮味，
视听嗅觉沉浸式数字自然暴露对缓解压力和焦虑的作用：对系统、结果和挑战的系统评价
越来越多的证据证明沉浸式虚拟现实 (VR) 和接触大自然对个人健康有益。所谓的数字森林浴体验利用 VR 的沉浸感，让人们感觉自己沉浸在大自然中，这已证明可以改善心理健康。现有的大多数研究都依赖于传统的 VR 体验，这种体验只刺激两种感官：听觉和视觉。然而，森林浴背后的原理是让人刺激所有感官，完全沉浸在大自然中。随着嗅觉技术的最新进展，刺激两种以上感官的多感官沉浸式体验可能会带来额外的好处。在这篇系统的文献综述中，我们研究了所使用的多感官数字自然设置及其心理和心理生理结果；特别关注将气味作为第三种感官方式。我们搜索了 2016 年至 2023 年 4 月期间在 PubMed、Science Direct、Web of Science、Scopus、Google Scholar 和 IEEE Xplore 上发表的论文。我们的质量评估结果显示，大多数研究（12 项）质量为中等或高质量，而两项研究被归类为低质量。总体而言，所审查研究的结果表明，将气味纳入数字自然体验会产生积极影响，其结果通常与传统的自然环境接触相当。审查最后讨论了所审查研究中观察到的局限性，并提出了未来该领域研究的建议。
从自动反馈中学习的强化学习...
摘要 - 软件测试是软件开发的至关重要但耗时的方面，最近，大型语言模型（LLMS）已广受欢迎，可以自动化测试案例生成。但是，由于LLM经过大量开源代码培训，因此它们通常会生成不遵守最佳实践的测试用例，甚至可能含有测试气味（反patterns）。为了解决这个问题，我们提出了从静态质量指标（RLSQM）学习的强化学习，其中我们利用强化学习来基于基于静态分析的质量指标来生成高质量的单元测试。首先，我们分析了LLM生成的测试，并表明LLMS经常会产生不良的测试气味 - 大约37％。然后，我们使用此奖励模型实施了基于静态分析的轻量分析奖励模型和训练有素的LLM，以优化五个代码质量指标。我们的实验结果表明，与基本LLM相比，RL优化的Codex模型始终生成更高的测试用例，将质量指标提高了23％，并生成了近100％的语法校正代码。RLSQM在所有代码质量指标上也均优于GPT-4，尽管培训了基本更便宜的法典模型。我们提供了有关如何可靠地利用RL来提高测试发电质量的见解，并表明RLSQM是提高自动软件测试的整体效率和可靠性的重要一步。我们的数据可在以下链接上获得：https：//doi.org/10.6084/m9.figshare.25983166。
天然与跨平台移动应用的生态影响：初步研究
在十年内，移动软件领域取得了巨大的成功。景观也重组了，导致了2个移动平台的压倒性优势，这些移动平台现在共享市场：Android（Google）几乎为71％，iOS（Apple）为27％。但是，这个市场分裂仍然是移动开发人员的关注点。他们要么选择本地开发，但必须两次编写该应用程序，或者他们选择跨平台开发来编写单个代码库。无论是从市场上还是用户体验的角度来看[8]，每种开发方法的利弊是定期辩论的。但是，随着气候变化的增加，全球经济和政治议程越来越多，越来越多的（移动）开发人员也关心他们创建的软件的可持续性。因此，从环境的角度比较开发实践是有用的，直到软件的脱碳成为主流实践为止。不幸的是，在面对这一挑战时，日常移动开发人员通常会独自发现自己。在[11]中，对经验丰富的开发人员进行的一项调查显示，尽管知识很少，但他们对软件的能源消耗确实很感兴趣。[18]的作者指出了移动开发人员在堆栈中提出的与能源相关的问题，急于了解其他人遇到的与电力有关的问题。从战es中，在实施阶段，环保移动开发人员可能指的是嵌入式系统[12]或移动特异性绿色模式[2]的代码气味目录。在此之前，编程语言的选择最近，他们可能会使用类似绒毛的工具自动清洁其能量代码的代码库[4]，[7]。