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World File Search System一项
一项试点研究 - 声音医学
慢性疼痛影响患者的生活质量。显然需要研究药理学方法的替代和补充方法来缓解慢性疼痛，因此虚拟现实和双耳音调近年来已成为该领域的一个热门话题。本研究旨在分析这两种技术相结合对儿童慢性疼痛患者的贡献。为此，使用混合前测和后测实验方法，在与该技术交互期间和之后收集有关心理生理反应（心率和皮肤电反应）和疼痛感知的数据。在 n = 13 名健康参与者和 n = 9 名患有慢性疼痛的儿童患者样本中收集了儿童疼痛问卷 (PPQ) 中的生理数据和答案。结果显示，在基线和应用虚拟现实和双耳节拍之后之间存在显着差异，md = 1.205（t = 3.32；p < 0.05）。如果将虚拟现实和双耳节拍结合起来，对慢性疼痛的感知会产生很大的影响，甚至比单独的虚拟现实效果更好，这使得这种技术组合成为一种非常有用的工具，可用于管理风湿病儿科患者的慢性疼痛。
一项有关人类认知工作量的调查 -
我们周围的计算设备数量不断增加，导致越来越多的系统竞争我们的注意力，使认知工作负载成为人类计算机接口的用户体验的关键因素。人类计算机互动（HCI）的研究使用了各种指标来确定用户的心理需求。但是，需要有一种系统的方法来选择适当有效的实验设置认知工作量的方法，从而对其可重复性提出了挑战。我们介绍了有关HCI文献中用于应对这一挑战的过去和当前指标的文献调查。最初探索在HCI上下文中类似于的认知工作负载，我们将对研究人员和从业人员进行分类，以选择用于系统设计和评估的认知工作量指标。我们以以下三个研究空白结束：（1）在HCI中定义和解释认知工作量，（2）NASA-TLX的隐藏成本，以及（3）HCI研究是工作负载吸引系统的催化剂，强调HCI研究必须深入研究和概念化对互动系统的认知工作负载的理解。
一项旨在指导政策的研究
结果。74.0% 的父母（95% CI 70.2% 至 77.5%）极有可能/有一定可能接受接种水痘疫苗（如果有）；18.3%（95% CI 15.3% 至 21.8%）极不可能/有一定可能接受；7.7%（95% CI 5.7% 至 10.2%）既不可能也不不可能。可能接受接种疫苗的父母给出的理由包括预防水痘并发症、信任疫苗/医疗保健专业人员以及希望孩子避免亲身经历水痘。不太可能接受接种疫苗的父母给出的理由包括水痘不是一种严重的疾病、担心副作用以及认为最好在儿童时期感染水痘而不是成年后感染。与在同一次就诊时进行额外注射相比，他们更倾向于联合接种 MMRV 疫苗或额外到诊所就诊。
一项关于自动驾驶占用感知的调查
抽象2D铁电/石墨烯异质结构是通过机械去角质制造的，横穿异质结构界面的载体动力学已通过拉曼，光致发光和瞬态吸收测量值进行了系统地研究。由于有效的界面照片激发电子传递和捕获孔的光吸收效果，异质结构设备显示出卓越的性能，最大响应性为2.12×10 4 A/W，在λ= 532 nm laseer Illumuminention下，探测率为1.73×10 14 jones和快速响应时间（241 µS）。此外，还研究了受铁电化场影响的照片反应。我们的工作确认铁电β-inse/石墨烯异质结构是敏感光电应用的出色材料平台。
一项基因组 - 现象结合研究
抽象的shot弹枪元基因组测序是一种以公正的方式研究微生物组的强大方法，并且可以增加相关性，以识别新型酶促功能。然而，元基因组学与微生物组组成相关的潜力迄今未充分利用。在这里，我们介绍了宏基因组基因组 - 元组协会（METAGPA）研究框架，该框架允许将宏基因组中的遗传信息与专用功能表型联系起来。我们应用metagpa来识别与环境样品中与胞嘧啶修饰相关的酶。来自符合我们显着性标准的2365个基因，我们证实了已知的胞嘧啶修饰途径和拟议的新型胞嘧啶修饰机制。具体而言，我们表征和鉴定了一种新型的核酸修饰酶，5-羟基甲基脊髓丝氨基转移酶，该酶催化了先前未知的胞嘧啶修饰的形成，5-甲氧羟甲酰羟基甲糖苷在DNA和RNA中。我们的工作引入了Metagpa，作为一种用于推进功能性宏基因组学的新颖而多功能的工具。
一项法案，创建能源部合理化
sec。17。权利，资产和负债转移。- 该部门应依靠本法案来纳入所有权利，并承担能源事务办公室，能源协调委员会以及所有其他机构，或政府职能和权力的所有责任，其职能和权力已转移到部门，以及所有资金，财产，财产，财产，设备，设备，设备，设备，这些人员，包括无人驾驶的批准，或所有批准的人，或者包括无效的和/或所有人的批准，或者包括无效和所有人。在本地将上述办公室，机构和政府部门的所有合同和负债由部门转移并承担，并应按照审计守则和其他相关法律，规则和法规的规定行事：规定，前提是，该办公室，机构和政府部门的官员和雇员应持续到该部门的雇员，以至于该部门的雇员持续了这些官员，该官员始终是新的雇员，而雇员则是新的官员。这个行为。
一项基于机器学习预测房价的比较研究
摘要 - 这项研究介绍了四种机器学习方法的开发和比较，即随机森林，决策树，线性回归和K-最近的邻居（K-NN），以使用波士顿住房数据集进行基于房价的预测。使用均方根误差和r 2评估了方法性能，目的是确定最能预测住房价格的模型。对数据集进行了彻底分析，以了解功能，相关性，多重共线性和过度拟合。结果表明，RF模型在预测房价方面的表现优于其他模型，因为它具有解决变量之间非线性和复杂相互作用并减少异常值的影响的能力。DT模型也表现良好，但可能更容易过度拟合。lr可能受到变量之间的线性和独立性的假设的限制。
一项有关高级加密标准（AES）
doi：https：//doi.org/10.47760/ijcsmc.2024.v13i04.008摘要：随着数字景观的扩展，我们对安全数据传输的依赖的依赖，因此采用了加密技术已成为最重要的。随着时间的流逝，我们目睹了从基本密码方法（如替代密码）到当今的复杂算法的发展，这是由高级加密标准（AES）体现的。AES在加密的最前沿的提升可以归因于其无与伦比的安全功能，超过了其前辈，例如数据加密标准（DES）。AES拥有强大的安全措施，使其几乎不受传统的加密攻击。其对解密的弹性是由其复杂的加密过程强调的，该过程涉及复杂的操作，例如字节替代，行移动，列混合和圆形密钥添加。相反，解密逆转了这些步骤，确保加密数据的机密性保持完整。尽管出现了各种加密攻击，但没有一个对正确实施的全AES算法构成重大威胁。大多数攻击目标是不完整的实现，强调了适当实施实践在最大化AES的安全福利方面的重要性。除了其安全能力之外，AES因其效率，可持续性和简单性而脱颖而出。尽管AES广泛采用和鲁棒性，但AES表现出一种有趣的现象，称为误差传播。关键字：高级加密标准（AES），数据加密标准（DES），加密，解密，错误传播通过理论分析和实证研究，我们阐明了错误在AE内传播的机制，从而阐明了它们引入的脆弱性。此外，我们探讨了在实际情况下错误传播的含义，包括其对加密协议，错误校正机制和整体系统可靠性的影响。我们的发现强调了在AES实施中全面理解和减轻错误传播的影响的重要性，从而提供了增强加密系统对不可预见的逆境的弹性的见解。
迈向一项一次性数据驱动指南
虽然最近在代理[9]和机器人文献[24]中进行手势合成的工作已将手势视为共同语音，因此依赖于口头话语，我们提供了表明手势可以利用模型上下文的证据（即导航任务），不仅取决于口头话语。这种效果在含糊不清的口头话语中尤为明显。将这种依赖性解耦可能会使未来的系统能够综合澄清手势，这些手势阐明了模棱两可的口头话语，同时使研究能够更好地理解手势的语义。我们从这个领域中的经验中汇集了证据，使我们能够首次看到需要开发哪种端到端的关注模型，以合成一声互动的手势，同时仍然可以保留用户的结果并允许机器人模棱两可。我们在“基本方向手势计划”的背景下讨论这些问题，该指示指的是人类将来必须遵循的行动。
一项关于基于模型的强化学习的调查
抽象的增强学习（RL）与环境相互作用，以通过反复试验解决顺序决策问题。错误在现实世界中的应用程序总是不受欢迎的，即使RL擅长玩复杂的视频游戏，这些游戏允许进行多次试用和错误尝试。为了提高样本的效率并减少错误，基于模型的加固学习（MBRL）被认为是一个有前途的方向，因为它构建了可以在不产生实际成本的情况下进行反复试验的环境模型。在这项调查中，我们调查了MBRL，特别关注Deep RL的最新进展。在非尾环环境的学习模型与实际环境之间存在概括性误差。因此，至关重要的是要分析环境模型中的政策培训之间的差异，即在实际环境中，指导算法设计，以改善模型学习，模型利用和政策培训。此外，我们讨论了其他形式的RL，例如offline rl，目标条件的RL，多代理RL和Meta-RL的最新发展。此外，我们讨论了MBRL对现实世界任务的适用性和收益。最后，这项调查结束了关于MBRL未来发展前景的讨论。我们认为，MBRL在现实世界中具有巨大的潜力和利益，我们希望这项调查将鼓励对MBRL的更多研究。