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如果在层流罩下发生阳性被动空气采样，且胚胎培养中没有可检测到的污染，则 IVF 周期是安全的
胚胎培养基中的微生物污染可能会影响 IVF 过程中胚胎的早期发育和临床结果。生殖道感染是培养污染的最常见原因，但环境空气质量也可能对接受 IVF 程序的不孕夫妇的生殖结果产生不利影响。胚胎学实验室的微生物污染监测是强制性要求，并且每天在层流垂直罩下进行检测。在本研究中，我们调查了在实验室 5 年活动中，当层流罩下发生阳性被动空气采样且胚胎培养中没有明显污染时进行的 IVF 结果。我们进行了 570 次空气采样，在 13 例（2.28%）的 TSA 沉降板中分离出至少 1 CFU 的微生物。由于显微镜下没有可检测到的微生物或肉眼可见培养基浑浊度/颜色变化（污染率为 0%），因此不怀疑培养基中存在感染。 “受污染”的 P 组和“阴性”的 N 组在生化妊娠率、活产率和流产率方面没有统计学上的显著差异。令人惊讶的是，我们发现 P 组的临床妊娠率比 N 组更高，这一发现可能是由于 P 组的意外年龄较低（p = 0.0133）。数据显示，在胚胎培养基中没有可检测到的污染的情况下，当 A 级环境中出现空气阳性样本时，IVF 周期是安全的。
控制工作记忆容量和处理速度时抑制过程的与年龄相关的变化：验证性因素分析
本研究的主要目的是在控制工作记忆容量 (WMC) 和加工速度的情况下，检查 450 名 7–8 岁、11–12 岁和 14–16 岁儿童的抑制控制与年龄相关的变化，以确定抑制是否是一个独立因素，而远远超出了其对其他两个因素的可能依赖性。这项检查很重要，原因有几个。首先，关于抑制控制与年龄相关的变化的实证证据是有争议的。其次，还没有研究通过控制这些年龄段中加工速度和 WMC 的影响来探索抑制功能的组织。第三，抑制的构造在最近的研究中受到了质疑。多组验证性分析表明，抑制可以组织为一个一维因素，其中加工速度和 WMC 调节某些抑制任务的变异性。抑制过程对处理速度和 WMC 的部分依赖表明，即使在控制 WMC 和处理速度并解决一些方法问题时，抑制因素也能部分解释抑制任务的差异。
一年级和四年级工程专业学生在制定具有和不具有可持续性附加维度的设计解决方案时的认知差异
摘要 本文介绍的研究探讨了工程专业学生如何认知地管理概念生成，并衡量了可持续性的附加维度对设计认知的影响。12 名一年级工程专业学生和 8 名四年级工程专业学生针对 10 个设计问题提出了解决方案。其中一半的问题包括可持续性的附加维度。我们测量了学生开发的独特设计解决方案的数量及其神经认知激活情况。在没有额外的可持续性要求的情况下，一年级学生提出的解决方案明显多于四年级工程专业学生。一年级学生大脑中通常与认知灵活性以及发散和收敛思维相关的区域皮质激活程度更高。四年级工程专业学生大脑中通常与不确定性处理和自我反省相关的区域皮质激活程度更高。当存在可持续性的附加维度时，一年级学生提出的解决方案较少。四年级工程专业学生提出的解决方案数量相似。四年级工程专业学生需要较少的皮质激活来产生相似数量的解决方案。一年级和四年级工程专业学生的大脑皮层激活模式和解决方案数量各不相同，这开始凸显出学生在设计过程中管理和检索大脑信息方面的认知差异。随着教育的深入，学生管理可持续发展等复杂需求的能力可能会提高。
然而，云计算在使用授权软件时存在限制，因此无法在云中使用 Sobek。因此，
然而，云计算在使用许可软件时存在限制，因此无法在云中使用 Sobek。因此，决定使用本地集群。但是，仅仅拥有集群是不够的，因为存在需要独立操作不同计算机的问题。因此，测试了远程控制、远程管理、虚拟网络和 telnet 等不同工具，发现性能最好的是 PsExec。与其他需要在每台计算机上安装软件或进行特殊设置的工具不同，PsExec 是一种非常轻量级的工具，可以访问网络中任何计算机的控制台。此外，它只需要在主计算机上安装一次。因此，可以远程启动任何应用程序或打开任何文件。此外，该工具的一个很大的优点是，我们可以通过用户界面交互或隐藏方式控制另一台计算机。两种方式都经过了测试，决定以隐藏的方式进行，以便其他用户可以在程序仍在运行时登录、注销并使用该计算机而不会出现问题。它通过一个简单的命令来执行，该命令指定另一台计算机的名称以及要执行的文件的路径。
现代炉子（例如，Ecodesign Computer EcoDesign）
SIA关键信息 - 2025年1月一般福利和福利•现代炉子（例如符合生态设计的模型）当与正确调味的可持续木材燃料一起使用时，是一种高效的加热方法，具有低颗粒和碳排放。这些炉子可以提供一种具有成本效益的方式来加热您家中的主要居住空间，并可以在整个物业的其余部分提供辐射的温暖。•现代炉子在提供空间加热和减少冷凝水方面非常有效，有助于减轻霉菌和潮湿，这可能对较旧的特性特别有益。•真正的火力可以帮助促进温暖和安全感，为整个家庭提供了一个焦点，并可能促进精神上的福祉。在对制造商Charnwood进行的1,227个炉灶使用者的调查中，有93％的人报告说，他们的炉子对他们的健康有积极的影响，因为它有助于改善自己的情绪，帮助放松身心并营造一个家常的氛围。资料来源：Charnwood Grid Indpendence＆Outer Security•使用现代的燃木炉子作为当地（次要的）空间供暖设备在您的物业中确保您始终可以加热您的房屋，并享受能源网络的独立性，并减少对化石燃料的使用。•拥有现代燃木炉灶提供了一种金融垫子，可抵抗波动的汽油，电力和石油价格。•与支付主要供暖费用所需的直接借方或预付款表不同，供应木材（或其他可持续的固体燃料）意味着您的加热是“购买和支付的”，您可以准确地衡量您使用多少用于保持温暖的数量。颗粒物和空气质量•许多日常的人类活动会产生颗粒物，这可能会对房屋外部和内部的空气质量产生负面影响。这些活动包括道路，铁路和航空运输，农业和农业，制造业和工业，包括固体燃料炉子和壁炉在内的家庭供暖，烟花，炸或烧烤食品，篝火，篝火，披萨烤箱，燃烧的蜡烛，使用空气
确保需求：选择数字产品时运营技术所有者和运营商的优先考虑
通过严格执行需要购买并优先购买执行这些要素的产品的购买决策，关键基础设施组织可以帮助减轻当前和新兴的网络威胁对关键基础设施的威胁，并创建远离传统环境的路径。此外，OT所有者和运营商将向制造商发送消息，以刺激设计产品的安全供应。实施这些考虑因素的制造商可以在其产品中建立弹性和灵活的网络安全基础，而OT所有者和运营商可以在未来几十年中建立。此外，在数字系统收购期间，所有者和运营商可能需要考虑法规要求，例如欧盟（EU）NIS2指令。5在适用的情况下，所有者和运营商应确保他们购买的产品符合适用的法律义务，并带有规定合规性所需的标记。6
Chimaera建模 - 当建模者必须调和...
抽象的社会生态系统建模项目变得越来越复杂，多个参与者和方面是常态。，当这涉及不同的要素，目标，哲学等时，这些项目可能会给建模者带来问题，这都涉及不同的方向 - 我们称此“ Chimaera建模”。尽管当您与建模者交谈时，这种情况很普遍，但文献中似乎并未明确讨论它们。在本文中，我们试图将这种感知到的“内部”现象变成“外部”现象，并开始辩论以提高建模社区之间的透明度。我们讨论了可能与此问题相关的不同方面，以开始这场辩论，包括：基本理念，建模目标，模型的选择范围，建模的不同阶段以及所涉及的参与者。我们进一步绘制了Chimaera建模连接的一些维度。我们简要讨论这些，并向整个社区提出，以致力于其方法论发展，可行性，风险和适用性，因为其解决方案远远超出了本文的范围。我们以简要描述了这种情况的广泛方法。我们的主要信息是呼吁识别Chimaera建模，作为多利益相关者，多功能项目的可能副作用，并在项目团队级别上主动考虑这一点，并对潜在的这种建模的紧张局势和矛盾透明。关键字参与；主体间性；多演员；复杂的项目；项目管理
确保需求：选择数字产品时运营技术所有者和运营商的优先考虑
上面的关键要素共同使买家可以考虑制造商如何在其产品的设计和开发中包括安全性。这些元素不是优先顺序的。作为买家正在检查这些元素，他们应确保其制造商通过拥有客户的安全成果的设计原则熟悉安全性，从而以自己的安全进度接受透明和问责制，以及从设计决策开始就整合网络安全的业务领导力。（有关更多信息，请参阅《转移网络安全风险的平衡：设计软件安全的原理和方法》的联合指南。）买家应寻找制造商，以证明其通过设计和国际自动化协会（ISA）62443标准采用安全的制造商。7
确保需求：选择数字产品时运营技术所有者和运营商的优先考虑
上面的关键要素共同使买家可以考虑制造商如何在其产品的设计和开发中包括安全性。这些元素不是优先顺序的。作为买家正在检查这些元素，他们应确保其制造商通过拥有客户的安全成果的设计原则熟悉安全性，从而以自己的安全进度接受透明和问责制，以及从设计决策开始就整合网络安全的业务领导力。（有关更多信息，请参阅《转移网络安全风险的平衡：设计软件安全的原理和方法》的联合指南。）买家应寻找制造商，以证明其通过设计和国际自动化协会（ISA）62443标准采用安全的制造商。7
当人工智能系统的行为不符合用户预期时，提供解释的挑战 Riveiro， M.；Thill, S. 2022，专著或会议论文集（第 30 届 ACM 用户建模、适应和个性化会议论文集，第 110-120 页）
人工智能 (AI) 中的解释可确保复杂 AI 系统的用户了解系统行为的原因。用户对系统行为的期望会发挥一定作用，因为他们共同决定了解释的适当内容。在本文中，我们研究了当系统以意外方式运行时用户所需的解释内容。具体来说，我们向参与者展示了涉及自动文本分类器的各种场景，然后要求他们在每种场景中指出他们喜欢的解释。一组参与者从多项选择问卷中选择解释类型，另一组参与者必须使用自由文本回答。当输出符合预期时，参与者对于首选的解释类型表现出相当明确的一致意见：大多数人根本不需要解释，而那些需要解释的人则希望得到一个解释，说明输入的哪些特征导致了输出（事实解释）。当输出不符合预期时，用户也喜欢不同的解释。有趣的是，在多项选择问卷中，一致性较低。然而，自由文本回答略微表明，他们更倾向于描述人工智能系统的内部运作如何导致观察到的输出（即机械解释）的解释。总体而言，我们表明用户期望是确定最合适的解释内容（包括是否需要解释）的重要变量。我们还发现不同的结果，尤其是当输出不符合预期时，这取决于参与者是通过多项选择还是自由文本回答。这表明对精确实验设置的敏感性可能解释了文献中的一些变化。