https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G.Ferreira 1,D。Cecchin 1,*,A.R.G.de azevedo 2,i.c.r.p.Valadão1,K.A。Costa 3,T.R。Silva 4,F。Ferreira 5,P.I.S。Amaral 6,C.M。huther 1,F.A。Sousa 7,J.O。Castro 8,P.F.P。Ferraz 8和M.A.Teixeira 1 1联邦Fluminense University(UFF),农业工程与环境系,Street Passo daPátria,n。 156,BOA VIAGEM,NITERói-RJ,巴西2北Fluminense州立大学(UENF),土木工程系,Goytacazes Campos,RJ,巴西,3联邦Fluminense University(UFF),生产工程系,工人大道,n。 420,Vila Santa Cecilia,Volta Redonda-RJ,巴西4 North Fluminense State University(UENF),高级材料实验室(LAMAV),AV。alberto lamego,2000,28013-602 Campos dos goytacazes-rj,巴西·弗林宁斯大学(UFF),冶金工程系(VMT) 130-000 Alfenas-MG,巴西7 Semag/Aracruz,AV。Morobá,n。 20,BR 29192-733 BairroMorobá-es,巴西8联邦拉夫拉斯大学(UFLA),大学校园,邮政SCODE 3037 LAVRAS,MG,BRABASIL *通信:Daianececchin@id.uff.uff.uff.uff.br.br.br receaved:Feburoy 2 ND,2021年,2021年;接受:2021年8月3日;出版:2021年8月30日摘要。由于人口对可持续性主题的兴趣越来越大,因此与民用建筑领域的主题相关的出版物有所增长。农业废物已成为一个环境问题,由于自然纤维的特性和改善其产品机械性能的可能性,因此自然纤维在废物的再利用中找到了空间。为了达到可持续的建筑需求,以及重复使用废物的需求,研究开始分析天然纤维在建筑材料中的应用。通过搜索术语“天然纤维”和“建筑材料”术语限制在主要WOS集合中的“天然纤维”和“建筑材料”术语时,通过搜索“天然纤维”和“建筑材料”术语进行的研究提供了。 使用Vosviewer(VOS)软件中的BiblioMetrics分析了与出版物,文件的原产国,文件的原产国,作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。 分析的结果表明,多年来与该主题相关的文件的增加,该地区研究最多的国家分别是中国(16),美国(14)和巴西(11)。 对关键词进行分析后提出的结果表明,自然纤维(61个出现),机械性能(44个出现)和复合材料(31例出现)是分析的中出现最高的单词。。使用Vosviewer(VOS)软件中的BiblioMetrics分析了与出版物,文件的原产国,文件的原产国,作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。分析的结果表明,多年来与该主题相关的文件的增加,该地区研究最多的国家分别是中国(16),美国(14)和巴西(11)。对关键词进行分析后提出的结果表明,自然纤维(61个出现),机械性能(44个出现)和复合材料(31例出现)是分析的
通过确保享有声望的国家认证委员会(NBA)获得认证的计算机工程研究生课程,具有专业的网络安全性。这种认证证明了该计划对学术卓越和对严格质量标准的坚定承诺。从2023 - 2024年到2025 - 2026年,接下来的三个学年获得了认可,这突出了维持高教育基准的持续奉献精神。这项成就不仅提高了该计划的信誉,而且还巩固了其作为网络安全教育领域领导者的地位。认证是区别的标志,确保了该计划提供提供裁缝和与行业相关的课程,促进动态学习环境的承诺,并在计算机工程和网络安全方面生产最高能力的毕业生。
https://orcid.org/0000-0002-7834-7384宏观经济学和国际贸易理论经济科学大学华沙大学,华沙,波兰cieslik@wne.uw.uw.uw.uw.uw.uw.uw.uw.pl政治经济经济经济经济Zones在波兰的特殊经济Zones位置,由Editor eemba eeditor ewa w. w..pa接受了Poland of Poland Zones。收到:2024年3月7日,|修订:2024年8月12日; 2024年9月28日; 2024年11月12日|接受:2024年11月14日|发布:2025年1月3日。©2025作者。本文在创意共享归因4.0许可下获得许可(https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)摘要AIM/目的 - 本文的主要目的是从经验上评估政治代表性在确定Polands in Polands in Chand sezss in Polands in Chonds in n n ocy Senants in n n ocy Senants in n n ocy of Polands in n of Polands in n of Polands的空间(sezs)的作用。尤其是我们检验了主要假设,假设SEZ的位置更有可能发生在执政党的政治代表方面的地区。设计/方法/方法 - 研究政治代表制在1995 - 1997年期间确定波兰的SEZ位置中的作用,我们为前49个波兰地区使用统计数据,并估算许多区域特征的概率模型。调查结果 - 我们发现政治代表变量是对波兰经济特区位置的重要确定。尤其是我们的估计结果表明,特定地区的经济特区位置的可能性受到该地区执政党的更强有力的政治代表的积极影响。关键词:游说,波兰,政治经济学,经济特区。研究含义/局限性 - 该研究的主要限制是仅关注一个国家:波兰。独创性/价值/贡献 - 这是第一个致力于政治代表在一般,尤其是波兰的位置的作用的实证研究。JEL分类:D72,R12。
关于FDP:有关人工智能(AI)的教师发展计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,专注于使用AI进行医学成像,这有助于诊断,医疗保健,农业,零售和监视系统。AI通过基于面部识别,虹膜识别,指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法,在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例,与会者将获得实用技能,可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时,参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中,提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容:针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识,使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法,SVM分类,神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像,基于CT扫描/MRI的图像分析,眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现,例如Jetson Nano,TX2和Pynq等。主持此计划的教师:该计划将由Nit Warangal的教职员工进行;邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
高级医疗保健材料,10.1002/adhm.201600245文章类型:完整纸P(VDF-TRFE)/BATIO 3纳米粒子复合介导的Piezoelectric刺激和SH-SY5Y神经细胞giada graziana genchi*,luca ceseracci的sh-sy5y神经细胞giada graziana genchi*,luca cciciu atilitial,attil。 Marino,Massimiliano Labardi,Sergio Marras,Francesca Pignatelli,Luca Bruschini,Virgilio Mattoli,Gianni Ciofani* G.G.Genchi,A。Marino,F。Pignatelli博士,V。Mattoli博士,G。CiofaniItalian Technology,Micro-Biorobotics @SSSA中心,Viale Rinaldo Piaggio 34,56025 Pontedera(Pisa)(Pisa) 025 Pontedera Pontedera (PISA),意大利,L。Ceseracciu Italian技术研究所,智能材料研究所,纳米物理系,通过Morego 30,16163,意大利热那亚,S。MarrasItalian Technology博士,纳米化学系,Morego 30,1616 3 Pontecorvo 3, 56127 Pisa, Italy Prof. L. Bruschini University Hospital of Pisa, Ent Audiology and Phoniathry Unit, via Paradisa 3, 56124 Pisa Italy Prof. G. Ciofani Polytechnic of Turin, Department of Aerospace and Mechanical Engineering, Corso Duca degli Abruzzi 24, 10129 Turin, Italy e-mail: giada.genchi@iit.it,gianni.ciotfani@polito.it关键字:压电刺激,神经元,P(vdf-trofe),Batio 3纳米机构摘要
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
目的这项研究调查了综合暴露与高血糖发生率之间的关联,以及夜间工作持续时间与长期夜间工人之间的剂量反应关系。在这项前瞻性队列研究中,招募了来自全国人口的12个716名夜间工人。高血糖发病率是基于空腹血糖水平的一年变化。职业噪声暴露定义为暴露于8小时的平均声音水平≥85分贝。评估了个人面孔,包括体重指数和与工作有关的因素,例如每月夜间工作时间。多变量逻辑和线性回归模型用于探索关联。导致多元逻辑分析,每天的夜间工作都与高血糖的风险增加有关[调整后的优势比1.05,95%置信区间(CI)1.02-1.07]。在正常的快速葡萄糖组中,每天的夜间工作都与 +0.07%(95%CI +0.03% +0.03% - +0.12%)的线性增加有关,而禁食葡萄糖水平的变化和噪声暴露与 +1.34%的线性增加有关(95%CI +0.55%CI +0.55% - +2.12%)。此外,暴露于噪声和工作≥10天的夜间工作的种群显着增加了空腹葡萄糖水平(β +5.71%,95%CI +4.48% - 4.48% - +6.95%),具有显着的相互作用(相互作用<0.01的P)。结论夜间工作持续时间与禁食葡萄糖水平的变化之间可能的剂量反应关系。与单独接触夜间工作相比,夜间工作和噪音的综合暴露构成了高血糖的风险。
类癌性心脏病(CHD)是一种罕见的心脏并发症,与晚期神经内分泌肿瘤和类癌综合征有关,主要影响正确的心脏瓣膜,并可能导致正确的心力衰竭。尚不完全了解CHD背后的确切机制,但据信涉及肿瘤释放的各种血管活性物质。管理CHD很复杂,因为它需要解决系统性恶性肿瘤及其心脏影响。早期诊断和及时的手术干预至关重要,因为CHD与发病率和死亡率的增加有关。瓣膜置换手术可以缓解正确的心力衰竭,并可以提高生存率。我们描述了一名58岁患者的病例,患有胰腺神经内分泌肿瘤和肝转移病史,他们被接纳为与类癌心脏病相关的右侧心力衰竭。本研究提供了有关冠心病当前文献的详细综述,主要关注其病理生理学,同时还针对临床表现,诊断方法和治疗方案。关键词:类癌心脏病(CHD),神经内分泌肿瘤,右心衰竭,病理生理学,瓣膜置换手术。版权所有©2025作者:这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可(CC BY-NC 4.0)分发的开放访问文章,允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用,分发和再现,以提供原始作者和原始作者提供信用。i ntroduction
I.引言近年来,由于许多变化,时装界遭受了压力。除了气候变化,不断增长的世界人口以及相关的资源稀缺之外,为解决所有这些问题寻找解决方案的政治压力越来越大[1]。全球纺织工业仅在最近几十年的跨行业数字化浪潮中被部分捕获,并且落后于政治和社会期望,因为它造成了5%的全球碳排放量[2]。在整个价值链中引入数字业务模型(DBM)是克服这些障碍的关键,并为纺织业的可持续和经济转型提供了机会[3] [4]。数字业务模型(DBM)的定义根据观察者的变化。在本文的背景下,DBM定义为使用数字技术,尤其是AI的业务模型来提高公司的生产,组织或管理的效率和盈利能力[5]。在许多大公司中,已经广泛使用ChatGpt和其他AI应用程序,用于行政活动,类似的重复任务强调了使用这些技术的当前趋势,这些技术必须由公司理解和管理。与依靠手动流程的传统业务模型不同,由人工智能驱动的过程会集成机器学习,数据分析和自动化以提高运营效率。因此,它们需要更高水平的数字专业知识。此外,随着AI的使用进展,新的业务部门将出现。[6]应用程序(包括AI或其他现代数字解决方案)的应用在纺织行业尚未像其他分支机构一样广泛[7]。但是,随着其商业世界的变化速度,公司被迫开发和利用新技术的发展[8]。因此,最近,较大的纺织公司已经实施了几个AI驱动的DBM,以跟上现代市场的需求。应用程序包括基于AI或个性化数字内容的时装设计,可帮助品牌预测并满足新需求,而无需大量人类的投入[7]。Zara等时尚公司正在使用AI来识别和排序客户数据,并根据客户喜好(例如样式,颜色或材料类型)创建独特的产品或至少新的服装[9]。特别是,图像识别用于根据社交媒体的图像来预测时尚趋势。该模型分析了知名影响者的职位,并结合了由此产生的反应,可以推断出所描绘的趋势是否在将来很重要[10] [11]。考虑到DBM的这些特征和可能性,AI驱动的商业模型可以应对组织的挑战。从自动重复任务并通过数据见解改善决策到创建新产品和服务[10]。根据麦肯锡[12]的报告,AI应用程序可能会在2030年产生13万亿美元的附加值。鉴于这样的规模,每个公司都必须掌握AI驱动的业务模型的主题。此模拟基于以下假设:AI将彻底改变现有的价值创建过程并使它们更有效。该报告将其与蒸汽发动机的发明进行了比较,蒸汽机的发明从头开始改变了复杂的手动运输过程。该报告将此开发与互联网的全球可用性进行了比较,该报告构成了当今科技公司(例如亚马逊和字母)的基础。该估计还考虑了负面影响,例如由于AI的全面实施,数字基础设施的高投资成本以及工作损失。
pune,马哈拉施特拉邦411001摘要:该项目的目的是使用Arduino MicroController和DS3231 RTC模块设计和实现实时时钟(RTC)系统。该项目旨在提供准确的计时功能,这在各种应用中至关重要,包括日常生活中的AI驱动系统。RTC系统利用通过I2C通信协议与DS3231 RTC模块连接的Arduino微控制器。20x4 LCD显示器用于视觉上显示当前日期和时间。该项目涉及将自定义固件编写和上传到Arduino,以管理时间管理,从RTC模块中检索数据,并在LCD上显示更新。在不同环境条件下,测试了设置的准确性和可靠性。由于高临界性DS3231 RTC模块,实现成功证明了最少的时间来保存精确的计时。系统通过20x4 LCD显示提供了一个用户友好的接口,该接口清楚地显示了当前日期和时间。I2C通信模块的无缝集成确保组件之间的有效数据传输。该项目强调了Arduino微控制器和RTC模块在构建可靠,准确的实时时钟系统中的有效使用。开发的系统可以作为各种AI应用程序(例如智能家庭自动化)的基本组件,在该应用程序中,准确的时机对于安排任务和优化系统性能至关重要。关键字:实时时钟(RTC),Arduino,Embedded Systems,DS3231,DS1307,TimeKeeping,I2C通信,20x4 LCD显示,AI日常生活中的AI该项目强调了将实时时钟系统集成到AI驱动的解决方案中以通过提供精确且可靠的计时功能来增强日常生活的重要性。