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探索不同类型的工程职业
航空航天工程师负责设计、分析、建模、模拟和测试飞机、航天器、卫星、导弹和火箭。航空航天技术还扩展到在气体或液体中移动物体的许多其他应用。例如高尔夫球、高速列车、水翼船或风中的高楼大厦。作为一名航空航天工程师，您可能会参与猎户座太空任务，该计划计划在 2020 年之前将宇航员送上火星。或者，您可能会参与开发新一代太空望远镜，这是我们一些最重要的宇宙学发现的来源。但外太空只是航空航天工程师可以探索的众多领域之一。您可能会为我们的航空公司开发商用客机、军用喷气式飞机或直升机。更实际的是，您可以设计最新的地面和海上交通工具，包括高速列车、赛车或探索海底生命的深海船只。
尼泊尔东部不同海拔森林沿着不同海拔森林的植物生物量和碳储备的模式
这项调查的主要目的是确定尼泊尔莫朗区不同海拔不同森林林分之间的生物量和碳分布模式。值得注意的是，估计尼泊尔东森林相对较少的碳储备和生物量。估计五个不同森林地点的生物量和碳库存的数据，即。Bhaunne，Raja -Rani，Murchungi，Adheri和Sagma位于平均海平面100-1300m之间，是通过随机选择的库存图获得的。总共建立了50个样品图，在不同的高度区域的五个森林林座中建立。在每个森林地点，布置了10个20m×20m尺寸的样品图，以测量树木。在灌木和草药的情况下，分别建立了5m×5m和1m×1m的嵌套图。通过应用异形方程来促进树木和灌木的生物量的计算，而草药的生物量通过收获方法确定。使用灰分含量法估计植物材料中的碳浓度。对Bhaunne，Raja -Rani，Murchungi，Adheri和Sagma Forest地点的架子生物量的全面分析是：815.86 mg HA -1，414.19 mg HA -1，606.81 mg Ha -1，519.20 mg ha -1，519.20 mg ha -1，以及在29.96 mg a -1中的住所，分别是分别的。森林），在Bhaunne地点（低海拔森林）。同样，与Sagma遗址相比，在Bhaunne，Raja-Rani，Murchungi和Adheri站点的草药生物量中观察到了值得注意的变化。根据林分生物量的变化，森林站点的碳库存也显示出相同的趋势，但值在140.19 mg C HA -1至333.63 mg C HA -1之间，sagma位置的最小值范围为Bhaunne站点的最小值。弗里德曼测试的应用揭示了Murchungi和Sagma位点之间的树木生物量以及Adheri和Sagma位点之间的灌木生物量的统计学显着变化。本研究在碳管理上有助于理解森林生态系统。
探索云南省亨丹山脉不同种群的迁移方向：基于基因组的分析
eothenomys miletus是一种居住在亨格山区（HDR）的地方性物种，并作为瘟疫和hantaviruses的主要宿主之一。虽然已经对大肠杆菌的生理特征进行了广泛的研究，但分子方面，尤其是Miletus的迁移方向，尚不清楚。在本研究中，我们利用基因组数据来研究四个人群的迁移方向：Ailaoshan（ALS），Jiangchuan（JC），Lijiang（LJ）和Deqin（DQ），它们分布在HDR内部到北部。我们的结果表明，ALS种群位于系统发育树的底部，混合物分析表明，ALS人群与JC和DQ种群更紧密相关。整合了分子遗传结构，米氏大肠杆菌的化石记录以及我们的研究结果，我们推断了米尔塔斯大肠杆菌的迁移方向可能是从南到北的，这表明DQ和JC种群可能起源于ALS的迁移。但是，LJ人群的迁移模式和起源需要进一步研究和讨论。此外，我们专注于识别不同人群中选择和局部适应的基因组信号。我们确定了与DQ：SIX1、64和SOX2中嗅觉位置相关的三个选择基因。我们假设这些基因可能与DQ人群对该地区微气候的适应有关。总而言之，本研究是第一个采用基因组学来探索Miletus的迁移方向，这对于未来对Eothenomys起源的研究至关重要。
沙特阿拉伯不同地区的糖尿病现状及管理更新
结果：大多数 (77%) 选定的患者患有未控制的糖尿病，表明地区和糖尿病控制之间存在统计学显著相关性。北部、中部和南部地区的未控制百分比最高，控制率不到 20%，而西部和东部地区的控制百分比约为 40%。80% 的未控制血压患者患有未控制的糖尿病，而血压控制的患者为 68%。双胍类、DPP-4 抑制剂、GLP-1 激动剂、胰岛素和 SGLT-2 抑制剂是最常见的糖尿病药物。二甲双胍是所有地区处方最多的药物，其次是 DPP4。结果显示，患者平均使用 1 至 4 种非糖尿病药物。糖尿病中心维生素 B 复合物和他汀类药物的配发量高于医院。视网膜病变和周围神经病变是最常见的并发症，而高血压和 ASCVD 是最常见的合并症。
2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
开发不同危险阈值的未来热浪
摘要在2018年和2019年，Heatwaves在全球范围内创造了历史记录，并对人类健康，农业，自然生态系统和基础设施造成了不利影响。通常，严重影响与热浪的关节空间和时间范围有关，但是到目前为止，大多数研究都集中在热浪的空间或时间属性上。此外，很少讨论热浪特征对在温暖气候下选择热波阈值的敏感性。在这里，我们在全球气候模型的模拟中分析了最大的时空中度热浪（即炎热日的三维（时空）簇）。我们使用三个不同的危险阈值来定义炎热的一天：固定阈值（时间不变的气候阈值），根据夏季平均值的变化，季节性移动阈值以及完全移动的阈值（相对于未来的气候学定义的炎热日子）。我们发现，使用固定阈值的全球变暖，时空连续的中度连续热带大幅增加，而其他两个危险阈值的变化却不那么明显。尤其是，当使用时间完全移动的阈值相对于将来的气候定义时，检测到热浪定义的整体幅度，空间范围和持续时间的变化很小或很少。这表明与全球气候模型模拟中的动态效应相比，热力学的主要贡献。季节性移动和完全移动的阈值之间的相似性表明，单独的季节性平均变暖可以解释极端变暖的大部分。在潜在的未来热有关影响的预测中应考虑模拟未来热浪对危险阈值的强烈敏感性。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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基于不同群体的认知功能的大脑连通性与新学习技能之间的关系
方法是根据他们的意愿和可用性选择了14岁及以上的五十个人自愿参加了这项研究。一项李克特级调查评估了学习新技能对认知功能和行为的感知影响，并进行了预研究的调查，以收集人口统计数据和当前的认知能力。主要调查包括有关参与，解决问题，记忆，重点，创造力，信心和持续学习的问题，并以2、4和7周的特定时间间隔进行管理。为了确保数据的准确性和可靠性，调查的设计经过了系统的验证和预测试过程。获得了知情同意书，并通过Google表格匿名进行了调查，并牢固地存储了响应。调查响应被安全存储以确保机密性，数据分析的重点是描述性统计和相关性，以探索学习新技能和认知功能的变化（包括大脑连接性）之间的关系。调查开发的初始阶段涉及与研究假设相关的关键结构：学习新技能对认知能力的记忆功能的影响以及诸如记忆力，问题，关注和问题的影响。基于现有文献和先前关于技能获取和认知发展的研究，制定了一组8个核心问题。这些问题分为主题类别，这些类别解决了认知能力，学习参与和技能的自我评估。此同行审查过程允许对问题的清晰度，相关性和全面性进行反馈。例如，调查要求参与者对他们当前的认知能力的信心，从事挑战认知技能的活动的频率以及在参与新技能后的注意力和解决问题能力方面的提高。为了确保调查的内容有效性，认知心理学和教育评估方面的主题专家对初始问题进行了审查。基于此反馈，进行了少量修订以改善问题措辞，并确保项目与研究的目标直接相关。在调查进行全面执行之前，进行了一个较小的10个人组进行预测试，人口特征与
![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](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
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
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
不同固体之间的纠缠和非局域性......
通过光子交换使具有不同特性的量子系统纠缠是构建未来量子网络的先决条件。证明在不同波长下工作的光的量子存储器之间存在纠缠进一步推动了这一目标的实现。在这里，我们报告了一系列实验，其中铥掺杂晶体用作 794 nm 光子的量子存储器，铒掺杂光纤用作 1535 nm 电信波长光子的量子存储器，以及通过自发参量下转换产生的光子对源。通过对从两个存储器重新发射后的光子进行表征，我们发现非经典相关性，其互相关系数为 g (2) 12 = 53 ± 8；纠缠保持存储的输入输出保真度为 F IO ≈ 93 ± 2%；和非局域性，违反了 Clauser-Horne-Shimony-Holt Bell 不等式，其中 S = 2 . 6 ± 0 . 2。我们的原理验证实验表明，纠缠在通过以不同波长工作的不同固态量子存储器传播时仍然存在。