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电力船市场预测预期增长从2025年的66.3亿美元到2034年的151.6亿美元
电力船市场正在成为更广泛的海事行业中的重要领域，这是由于需要对传统化石燃料动力船只的可持续和环保替代品的需求。随着对气候变化和减少排放压力的监管压力的越来越多，对电船的需求正在增长。这个市场涵盖了各种船只，包括休闲船，商业渡轮和货船，均设计用于使用电动推进系统操作。
引文 Fadhel FH、Sufyan NS、Alqahtani MMJ 和 Almaamari AA (2024) 对 COVID-19 的焦虑和恐惧是解释疫苗犹豫的潜在机制
冠状病毒继续对全球公共卫生构成重大挑战，新变种的出现需要进一步努力来控制和管理病毒。在这种情况下，接种疫苗是限制 COVID-19 大流行蔓延的重要方法。然而，疫苗犹豫是阻碍遏制冠状病毒努力的最重要和最具影响力的问题之一；它与其他对疫苗接种有直接或间接影响的因素有关，包括心理因素 ( 1 , 2 )。然而，在中东和阿拉伯国家，COVID-19 疫苗犹豫与心理健康之间的关联尚未得到充分研究。因此，确定这些心理因素以制定干预措施和促进疫苗接受度非常重要 ( 3 )。多项研究发现，在 COVID-19 大流行期间，普通公众或医护人员中精神健康障碍的患病率增加，尤其是焦虑、恐惧和抑郁 ( 1 , 4 )。这些研究结果虽然有用，但并未超越疫情爆发到疫苗接种阶段，它们探讨了精神健康障碍，但并未将其与 COVID-19 疫苗犹豫直接联系起来，而且它们解释某些人为何不愿接种疫苗的能力仍然有限 (5)。研究人员一致表示，在 COVID-19 大流行期间报告的焦虑和抑郁症状的增加可能对疫苗犹豫产生影响 (6)。然而，先前针对这一问题的研究结果存在显著差异。例如，由于社交限制而每天感到焦虑、悲伤和烦躁的参与者对疫苗犹豫不决，而仅在某些日子报告同样感受的参与者犹豫不决较少 (7)。其他研究表明，报告有焦虑或抑郁症状的人对疫苗犹豫较少 (5)。虽然焦虑、恐惧和其他心理障碍似乎是疫苗犹豫的原因之一，但心理障碍和犹豫之间的关系可能是相互的。对疫苗安全性和有效性的担忧以及可能的副作用会引发疫苗犹豫和抵制。因此，犹豫不决的个人与社会直接对抗，因此会面临更多
探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。
1. 定义能量守恒定律 2. 解释
● 要使用 Legends 进行额外指导，请创建一个包含教学游戏和前后评估的自定义播放列表。 ● 要使用 Legends 进行快速形成性评估，请在播放列表中创建一个包含 5 个问题的评估。 ● 要使用 Legends 进行学生主导的体验，请创建有针对性的自由游戏播放列表。 ● 鼓励学生在家中自行玩《学习传奇：觉醒》，获得以学生为主导的体验，包括头像、战斗和任务，所有这些都围绕他们在课堂上涵盖的主题展开。
2022-2023 年预探索性演示文稿副本 .pptx
● 如果有空位，并且学生的成绩及格（60 分或更高），学生将被安排在他们的首选课程中。 ● 如果选择课程作为首选的学生人数超过可用名额，则在探索期间在商店中得分最高的学生将被优先安排。 ● 如果学生在该商店获得相同分数并且可用名额有限，则九周的总平均成绩将成为该名额的决胜因素。 ● 将为未能被安排的学生创建首选候补名单。如果需要，将使用评估分数和总平均成绩创建候补名单。
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可解释的脑时代预测的原型学习
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测，但是这些预测主要是为分类任务而设计的，尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此，在这项工作中，我们介绍了专家：专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值，我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异，并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的，其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此，这提供了一个基于示例的解释，并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型：成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能，同时洞悉模型的推理过程。