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阿拉伯世界的进步趋势
纳赛尔不是工人阶级的领袖，但有充分的理由说，在过去几年中，工人阶级从革命中获得的利益比其他任何阶级都要多。不仅是城市工人，农场工人也是如此。当然，埃及工人的社会经济利益相对有限。其中一个原因是该国的工业和物质资源有限。事实上，建立 1,000 家工业工厂并同时大幅提高所有人的生活水平绝非易事。20 世纪 60 年代初，纳赛尔说埃及农民和工人一样，都开始吃得更多了，这个看似简单的事实却包含着重大意义。在尼罗河岸边，当局首次开始照顾工人。
人工智能在阿拉伯世界的未来 一些阿拉伯国家的经验
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
世界的第一个！成功地从受精小鼠卵中取出异常染色体
通常很难使用这些指标选择好的胚胎。因此，有必要阐明异常染色体分离的原因并防止异常胚胎的形成。迄今为止，为了研究异常分离的染色体和微核，已经进行了分析，包括使用一个受精卵的一个细胞对基因进行全面分析，以及对用福尔马林固定的受精卵的染色体观察的荧光观察。但是，由于综合细胞基因表达分析无法区分正常和异常的染色体，并且通过荧光观察观察异常的染色体仅允许分析一部分异常染色体，因此无法详细检查异常染色体。因此，在这项研究中，我们开发了一项技术，可以从染色体异常的小鼠2细胞阶段中去除微核，而无需杀死胚胎，并试图分析遗传切除的微核。
明天的无线世界的愿景
024是北欧半导体的关键年份。自从我们的新管理团队从一月份开始工作以来，我们已经提高了战略重点，增强了工程执行并加强了整个组织的问责制（请参见Cover Featural PG12）。结果已经很明显：北欧不仅与市场保持同步 - 还设定了标准。在公司的战略目标市场中 - 消费者，互联健康，工业自动化和Edge AI - 短期无线电解决方案的潜力是巨大的。短期无线是北欧的增长引擎，也是物联网和工业物联网的基础。根据一系列行业分析师的选择，该市场正在迅速扩展 - 仅蓝牙LE在2024年达到18亿芯片货物后，预计在未来五年内将以20％的复合年增长率增长。北欧的研发和工程团队努力工作，以维持公司在短期无线技术方面的领先地位。去年11月在Electronica的NRF54L系列中推出了三个新设备，NRF54L15，NRF54L10和NRF54L05是北欧领导力和创新的证明。这一下一代无线SOC提供了无与伦比的性能和能力，满足了物联网应用程序广泛市场的不同需求和需求。随着NRF54L系列和即将推出的NRF54H系列，他们准备在今年晚些时候提供更高的性能，北欧正在重新定义蓝牙LE和短期无线创新中的可能性。在本版的WQ中，您可以阅读该公司创新的动力如何为在消费者，医疗保健和工业物联网中开创性的物联网解决方案铺平道路。北欧不仅领导着短期无线市场，还塑造了跨蜂窝物联网，云服务，低功率Wi-Fi和电力管理的低功率无线连接的未来。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括
viksit bharat@2047：将印度从世界的药房转变为制药厂
随着印度迈向2047年独立的第100年，我们发现自己是一个历史悠久的交界处，是时候重新确定医疗保健和制药部门的未来了。“ Viksit Bharat@2047：将印度从世界的药房转变为制药大力园”的报告既是雄心勃勃的路线图，又是通过合作印度制药生产商（OPPI）和EY-Parthenon的合作而开发的行动呼吁。本文档提供了一种与印度在阿姆里特·卡尔（Amrit Kaal）领导下的更广泛愿望相吻合的愿景，正如美国第75次独立日庆祝活动中所介绍的那样。Amrit Kaal标志着一个吉祥的转变时期，鼓励我们在这个关键的Kartavya Kaal期间拥抱我们的责任，以建立新的繁荣标准。
绿色世界的团结
1。全温室气体排放，水平和％变化2。温室气体排放人均水平，级别和％变化3。温室气体排放强度每单位国内生产总值（GDP），水平和％变化4。GHG排放量：总排放量，水平，人均和％变化的份额5。 基于消费的GHG排放6。 来源7。发电 电力的碳强度8。 总能量供应中的能量混合9. 消息来源10。 制造业的排放强度11。 访问公共交通工具12。 私有汽车所有权13。 电动和混合动力汽车采用14。 冷却和加热学位日，水平和变化，住宅建筑卷15。 建筑面积增长16。 人均建筑面积17。 建筑面积增长与人口增长之间的差异18。 废物一代19。 废物恢复GHG排放量：总排放量，水平，人均和％变化的份额5。基于消费的GHG排放6。来源7。电力的碳强度8。总能量供应中的能量混合9.消息来源10。制造业的排放强度11。访问公共交通工具12。私有汽车所有权13。电动和混合动力汽车采用14。冷却和加热学位日，水平和变化，住宅建筑卷15。建筑面积增长16。人均建筑面积17。建筑面积增长与人口增长之间的差异18。废物一代19。废物恢复
量子世界的资源
13 混合态纠缠 559 13.1 纠缠检测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 624 13.8 超越 LOCC：非纠缠操作 . ...
更美好世界的环境科学
我们的研究研究了英国和世界各地的生物多样性状况。我们探讨了生物多样性在生态系统功能中的作用，并提供对维持健康环境至关重要的服务，包括授粉，气候调节，防洪，土壤生育能力，粮食生产以及人们从自然界中获得的利益。使用全系统方法，我们塑造了可持续的解决方案，以恢复自然，应对栖息地丧失，污染，气候变化和入侵物种。从我们数十年的研究中，我们对如何恢复跨地，湖泊，河流和沿海地区的生物多样性有无与伦比的见解。