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新冠肺炎疫苗接种证明申请表
（注）关于证明书的种类：“预防接种证明书（日本国内用）”和“预防接种证明书（日本国内及海外用）”记载的内容如下表所示有所不同，请在申请时予以注意。回复：证书类型 疫苗接种证书有两种类型，一种是国内使用的，另一种是国际旅行和国内使用的。请选择您希望获得的证书类型。
利用人工智能和二维码了解水果和蔬菜的消费趋势并预测需求
Beisia对事业发展的好处 ・共计约150家店铺，拥有大型连锁店的经营力（事业发展的稳定性、人气优势） ・包括集团公司在内，为生活的各个方面提供支持（集团内设有家装中心） ・保持当地超市的氛围，与当地经济紧密联系 ⇒ 与生产者建立直接合同关系，可以与产业界合作 ・拥有能够确保出口事业资源的组织实力
利用人工智能预测后纵韧带骨化进展并验证其准确性
1) Kawaguchi Y, Urushisaki A, Seki S, Hori T, Asanuma Y, Kimura T. 骨化评估
儿童前庭诱发肌源性电位 (VEMP) 重测信度
前庭诱发肌源性电位 (VEMP) 通常用于评估前庭神经和耳石器官的两个部分 (1–5)。在成人中，可以通过气导或骨导刺激可靠地诱发 VEMP (6)；然而，尚未发表评估儿童 VEMP 可靠性的类似研究。VEMP 是对高强度刺激作出反应而诱发的肌肉电位 (1)。颈部 VEMP (cVEMP) 是从收缩的胸锁乳突肌 (SCM) 同侧记录的短潜伏期抑制反应，可提供有关囊和下前庭神经功能的信息 (1)。眼部 VEMP (oVEMP) 是从下斜肌对侧记录的兴奋反应，可提供有关椭圆囊和上前庭神经功能的信息 (7)。
听力能力各异的个体中语音识别阈值材料的重测信度
摘要 语音识别阈值材料对听力损失程度广泛的个体的重测信度 Karin L. Caswell 杨百翰大学 沟通障碍系 理学硕士 本研究的目的是评估一份最新的数字记录的语音识别阈值 (SRT) 材料列表的重测信度。Chipman (2003) 确定了 33 个心理测量等同的扬抑格词，这些词在当今英语中经常出现。这些数字记录的单词用于根据美国言语-语言听力协会的指导方针确定 40 名参与者的 SRT。参与者的年龄在 19 至 83 岁之间，听力障碍从正常到严重不等。个人的纯音平均值将 16 名听力正常至轻度听力损失的参与者、12 名轻度听力损失的参与者和 12 名中度至重度听力损失的参与者分类。语音材料通过随机选择的一只耳朵呈现给参与者。在测试和重测条件下对同一只耳朵进行 SRT 测量。测试条件下的平均 SRT 为 22.7 dB HL，重测条件下的平均 SRT 为 22.8 dB HL，重测条件下的改进为 0.1 dB，但没有发现显着差异。使用修改后的方差方程确定重测信度，结果为 0.98，表明信度几乎完美。因此，对于新的 SRT 词，重测信度被确定为非常出色。
ONERA F1 和 S1MA 风洞中的高雷诺数进气测试
Gener..11 Electric 公司使用上述方法进行了两项特殊测试，以详细研究风车条件下的上整流罩分离情况 [5]。第一个测试采用 1/6 比例模型！结果显示，分离开始角对马赫数和雷诺数都有很大依赖性，如图 11 所示。接下来的问题是如何根据飞行雷诺数推断结果。因此，决定建造并测试一个新的 1/3 比例模型！ （图 12 J：如图 11 所示，两个测试结果非常吻合，并且发现在 10 百万以上，起始分离角不再与雷诺数相关。
基于多目标增强学习的同时主题和预测模型...
[1] Shuo Xu，Liyuan Hao，Guancan Yang，Kun Lu和Xin An。基于主题模型的框架，用于检测和预测新兴技术。技术预测和社会变革，第1卷。162，p。 120366，2021。[2] Xing Yi和James Allan。信息检索的Uti-Lizing主题模型的比较研究。在Mohand Boughanem，Catherine Berrut，Josiane Mothe和Chantal Soule-Dupuy，编辑中，信息检索的进步，pp。29–41，柏林，海德堡，2009年。Springer Berlin Heidel-Berg。[3] Shixia Liu，Michelle X. Zhou，Shimei Pan，Yangqiu Song，Weihong Qian，Weijia Cai和Xiaoxiao Lian。tiara：主动，基于主题的视觉文本摘要和分析。acm trans。Intell。 Syst。 技术。 ，卷。 3，编号 2，2012年2月。 [4] David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan。 潜在的dirich-让分配。 在T. Dietterich，S。Becker和Z. Ghahra mani中，编辑，《神经信息处理系统的进步》，第1卷。 14。 MIT出版社，2001。 [5] Yishu Miao，Edward Grefenstette和Phil Blunsom。 涵盖神经变异性推断的离散潜在主题，2017年。 [6] Akash Srivastava和Charles Sutton。 主题模型的自动编码变量推断，2017年。 [7] Maarten Grootendorst。 bertopic：基于类的TF-IDF程序的神经主题建模，2022。 [8] David M. Blei和John D. La效应。 动态主题模式。Intell。Syst。技术。，卷。3，编号2，2012年2月。[4] David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan。潜在的dirich-让分配。在T. Dietterich，S。Becker和Z. Ghahra mani中，编辑，《神经信息处理系统的进步》，第1卷。14。MIT出版社，2001。[5] Yishu Miao，Edward Grefenstette和Phil Blunsom。涵盖神经变异性推断的离散潜在主题，2017年。[6] Akash Srivastava和Charles Sutton。主题模型的自动编码变量推断，2017年。[7] Maarten Grootendorst。bertopic：基于类的TF-IDF程序的神经主题建模，2022。[8] David M. Blei和John D. La效应。动态主题模式。在第23届机器学习国际会议论文集中，ICML '06，p。 113–120，纽约，纽约，美国，2006年。计算机协会。[9] c´edric f´evotte和j´erˆome idier。算法，用于beta-Divergence，2011年。 [10] Silvia Terragni，Elisabetta Fersini，Bruno Giovanni Galuzzi，Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。 八八张：对主题模型进行组合和优化很简单！ 在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中，编辑，第16届会议论文集算法，用于beta-Divergence，2011年。[10] Silvia Terragni，Elisabetta Fersini，Bruno Giovanni Galuzzi，Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。八八张：对主题模型进行组合和优化很简单！在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中，编辑，第16届会议论文集
政府部门推动人工智能应用的主要障碍调查结果
ㅒ ㄡ ㄕ 评估 ㅆ ㅓ ㄩ ㅑ ㅁ ㅓ 准备会议纪要 ㄯ ︱ ㄧ 分析 发现违规行为 分析因素 发现异常 需求预测 分类 交通量 ㄑ ㄋ ㅛ 预测危险 ㅆ ㅓ ㄋ ỽ ㄇ 检测 估计损失金额 天气预报 制作地图 拥堵预测 未确定 / 未知