摘要目的:我们研究了自定义iPad应用程序The Rehab Portal的使用,以向住院的脑损伤康复服务提供服务,并访问临床医生或客户本身的短视频,以了解其当前的康复目标。材料和方法:我们基于以前与服务用户,他们的家人和临床医生的共同设计开发了康复门户网站应用程序的初始版本。在一次野外试验中对此进行了研究,其中一系列六个客户在住院康复过程中,收集了有关临床ICIAN的定量数据和与康复门户的客户参与的定量数据,并在出院时对客户和临床医生进行定性访谈的主题分析。结果:对两个客户的互动量很高,而又有四个客户的限制。在主题分析中,我们讨论了康复门户网站的引入如何破坏实践,改变事物的完成方式,导致偏离通常的日常工作,增加负担并威胁专业完整性。同时,它运行良好,这导致了目标计划的重新定位,从临床医生指导到临床医生,客户及其家人之间的持续,充满活力的合作。最后,在某些情况下,我们确定了对现状的恢复,客户振奋对临床医生的行为产生了意想不到的影响,导致该过程被放弃。结论:当前的发现并未为这种方法提供批发支持,但是我们继续认为,使用异步视频支持临床医生 - 客户交流的方法可能会提供相当大的未来价值,并且值得进一步研究。
我的名字叫吉姆·康纳顿(Jim Connaughton)。我是JLC Strategies的首席执行官,技术和政策咨询公司,与技术初创公司,创新项目开发人员,私人和上市公司以及少数几个政策智囊团,大学和政府组织合作。在这次讨论中,我还担任了八年的环境质量顾问主席,并自豪地在国会一致通过了原始的小型企业责任救济和布朗领域的振兴法案中,以与成千上万的角色一起发挥了很小的作用(“ 2002年的布朗领域振兴法案)(“布朗文件法案”)。我还是AI数据中心基础设施启动Nautilus Data Technologies的董事长兼首席执行官; C3.AI的执行副总裁,最早的AI软件技术公司之一;以及Constellation Energy执行副总裁,这是美国最具创新性的开发商和发电的运营商,以及能源技术和服务的提供商。我在布朗领域及其周围度过了职业生涯的大部分时间。
教师因素涵盖了教师的认知和情感特征,这些特征可能会影响他们的教学功效。语言教师的免疫力是决定教师在其环境中的心理健康的情感因素之一。本研究努力列出新手中的因素,并经验丰富的EFL教师的教师免疫哲学。为此,首先,研究人员使用便利抽样选择了62位EFL教师,其中包括38名新手和24位经验丰富的老师在Tabriz(伊朗)的十个著名语言学院(伊朗)作为参与者。第二,他们对参与者进行了30分钟的访谈,以通过研究人员开发的半结构化访谈协议来确定影响其TI理念的因素。最后,他们使用主题分析来具体说明其教师免疫哲学中的主要因素。研究结果表明,尽管新手教师将外部支持视为其哲学的主要因素,但经验丰富的教师将其内部力量视为影响其教师免疫哲学的决定性因素。这些发现可能对外语环境中的教师教育课程具有实际影响。
在过去的十年中,言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用,语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣(和炒作)的焦点。结果,研究人员长期以来以某种形式知道的技术,例如自动语音识别(ASR),语音综合(TTS)和(大型)语言模型(LLMS)在新颖的社会环境中被解释(和开发)。上下文中的这些变化,而不是(仅)技术本身,提出了许多埃斯特,技术和法律问题,例如:
摘要:拟议的研究论文探讨了4个LMIC的沿海社区中森林砍伐的关键问题。这些LMIC包括菲律宾,马达加斯加,索马里和印度尼西亚。根据以下标准选择了这些国家:红树林在其生态系统中的突出,农业和住房在森林中的扩展以及它们在创造二氧化碳排放方面的突出。森林砍伐对这些社区之间的气候变化和生物多样性产生了重大影响,从而导致生物多样性丧失,生态系统的破坏和人畜共患溢出;强调和探索气候变化与森林砍伐之间的相互联系。此外,本研究还提供了政策建议,潜在的解决方案和适应性措施,包括可持续的生活和增加政府参与。
需要在多年生果实和坚果作物中控制害虫的新型策略,因为由于对少数活性成分和调节性问题的过度依赖,目标害虫通常表现出对化学控制的敏感性降低。作为化学控制的替代方法,可以将昆虫病作用真菌用作生物控制剂来管理害虫群体。但是,缺乏基本知识会阻碍现有产品的开发。现成的产品的开发需要收集,筛查和表征更多潜在的昆虫病变真菌和菌株。创建一个标准化的研究框架来研究昆虫病变真菌,将有助于确定真菌可能具有的生物控制活性的潜在机制,包括抗生素代谢物的产生;最适合在不同气候和农业生态系统中生存的菌株和物种;并优化了昆虫病作用真菌和新型制剂的组合。因此,这项迷你综述讨论了收集和表征新的昆虫病毒菌株,测试生物防治活性的不同潜在机制,检查不同物种和菌株耐受不同气候的能力的策略,最后如何利用这些信息将这些信息开发为种植者的产品。
3。IOMT:前进的连接护理..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87 6IOMT:前进的连接护理..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87 6
1在案卷上提交的通知,原告断言他打算在恶意起诉索赔中列举两名被告。请参阅文档。#65-66。2“第四修正案禁止'不合理的搜索和癫痫发作。'” Ganek诉Leibowitz,874 F.3d 73,81(2d Cir。2017)(引用美国宪法修正。iv)。“为了使癫痫发作合理,通常必须由可能的原因来支持。” Marav。Rilling,921 F.3d 48,69(2d Cir。2019)。“可能的原因‘在官员有知识或合理值得信赖的事实和情况的信息时,就存在逮捕,这足以保证一个合理谨慎的人,因为人们相信要被捕的人已承诺或正在犯罪。'” Martel诉S. Windsor镇,562 F. Supp。2d 353,358(D。Conn。2008),FART,345 FED。app'x 663(2d Cir。2009)。2009)。
大型语言模型(LLMS)是非常大的深度学习模型,可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示,来自变形金刚(SBERT)的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder(TSDAE),生成查询网络(GENQ)和生成假伪标记(GPL)的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具,以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此,使用高级培训方法(例如TSDAE,GENQ和GPL的改编),通过利用自然语言处理(NLP)(NLP)(NLP)(NLP)和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据,对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明,搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档,并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
是否在覆盖列表中确定申请人是生产覆盖通信设备的实体。7,如果申请人在证明该设备没有“覆盖”设备的证明中,委员会的规则包含简化的程序,以撤销覆盖设备的授权。8在2022年11月25日发布的设备授权安全订单中,委员会要求该委员会允许在Hytera Communications公司生产的任何“电信设备”或“视频监视设备”或“视频监视设备”之前,Hangzhou Hikvision Comporation,Hangzhou Hikvision Hikvision Comperiation(或任何委员会)的委员会(或任何副本公司),或获得此类委员会的委员将确保不会将这种设备推销或出售“ [F]或公共安全的目的,政府设施的安全性,关键基础设施的物理安全监视以及其他国家安全目的。” 9委员会解释说,这些实体“生产”设备的禁令也“排除了其他任何实体的任何设备申请,以至于由覆盖列表中确定的实体生产但已重新品牌或重新标记了其他名称或与其他公司相关联的实体生产的授权设备。” 10