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康普顿边缘表征的微分方法......
众所周知，有机闪烁探测器的响应函数不会出现光峰。相反，它们的主要特征是连续体，通常称为康普顿边缘，它天生就暴露了检测系统的分辨率特性。虽然准确表征康普顿边缘对于校准目的至关重要，但它也负责阐述探测器的能量分辨率。本文介绍了一种准确表征有机闪烁探测器康普顿边缘的简单方法。该方法基于这样一个事实：微分响应函数可以准确估计构成函数。除了康普顿边缘的位置之外，微分方法还可以深入了解折叠高斯函数的参数，从而可以描述能量分辨率。此外，据观察，响应函数测量中的不相关噪声不会对评估造成重大不确定性，因此即使在低质量测量中也可以保留其功能。通过模拟束缚电子并考虑多普勒效应，我们能够首次展示有机塑料闪烁体固有多普勒分辨率的估计。尽管如此，这种可能性是受益于所提出的康普顿连续体分析方法的直接结果。
dornociplástica：desafios e Perspectivas futuras慢性鼻窦炎的非抗生素抗菌剂
Rabago等，2020个个体随机对照试验1B 53.8±7.8岁CR混合Silva等，2022个个体随机对照试验2B 18+年混合，CR混合，治疗CRS xylitol xylitol Weissman et al。 35 --- 67岁的CR混合，手术后Kim等，2019个个体随机对照试验1B 26 --- 56岁CRS CRS混合Thamboo等，2011个个体随机对照试验1B 19+ 19岁以上过敏性慢性鼻鼻炎OOI OOI OOI et al。随机对照试验1B 51 --- 64岁CR混合，手术后Chang等，2011个个体随机对照试验1B 17 --- 80岁CRS CR混合Wong等，2011案例系列，低质量的队列或病例对照研究4 31和71岁和71岁的过敏性真菌性鼻rhinosinosis case et al an an a al al an a al。 18 --- 65岁CRSWNP婴儿洗发水Chiu等人，2008年个人队列研究/低质量随机对照研究4不知道CRS混合
NPL 报告 AS 102
执行摘要 病理学支撑着 90% 以上的医疗保健决策，目前正在经历数字化现代化，越来越依赖于新颖的成像和数据分析方法。COVID-19 疫情加剧了英国病理学服务的压力。虽然病理学服务的数字化有助于缓解这种压力，但许多数字化解决方案为时过早，因为它们基于非标准化流程、未校准的仪器、黑盒 AI 工具和低质量数据。关于使用人工智能工具的安全实践的计量指导、行业范围的数据和元数据标准、解决图像采集差异的技术以及病理学家的培训是通过更快、更精确、更强大的诊断改善患者结果的关键。为了支持工业战略挑战基金对数字病理学中心的投资，NPL 于 2020 年启动了一个数字病理学跨学科项目。本报告介绍了项目第一阶段结束时知识收集活动的结果。研究结果包括 a) 文献综述（第 2.1 节）、b) 在线调查结果，以确定数字病理学中的计量需求（第 2.2 和 6 节）和 c) 2021 年 1 月举行的 NPL 与数字病理学专家研讨会的成果，吸引了来自 NHS、制药、设备和软件供应商以及学术界的 40 多名与会者（第 2.3 和 3 节）。Si
超处理的食物暴露和不利的健康结果
支持更大的超级加工食物暴露与发生心血管疾病相关死亡率的较高风险之间的直接关联（1.50，95％置信区间1.37至1.63; 1.63;等级=非常低）和2型糖尿病（剂量 - 反应剂量的风险比率1.12，1.11至1.11至1.13；至1.59;低）和共同的精神障碍结果（优势比1.53，1.43至1.63;低）。Highly suggestive (class II) evidence indicated that greater exposure to ultra-processed foods was directly associated with higher risks of incident all cause mortality (risk ratio 1.21, 1.15 to 1.27; low), heart disease related mortality (hazard ratio 1.66, 1.51 to 1.84; low), type 2 diabetes (odds ratio 1.40, 1.23 to 1.59; very low), and depressive outcomes （危险比1.22，1.16至1.28;低），加上较高的不良睡眠相关结果的风险（优势比1.41，1.24至1.61;低），喘息（风险比1.40，1.27，1.27至1.55; low）和肥胖（肥胖比1.55，1.55，1.55，1.36 and 1.77; low）。将21个分级为暗示性或弱强度（III-IV类），而13个分级为没有证据（V类）。总体而言，使用等级框架，将22个汇总分析评为低质量，其中19个评为非常低的质量，4个评为中等质量。
通过持续的政策振兴
在离线增强学习（RL）中，预先训练的政策用于初始化和随后的在线微调。但是，与纯在线学习相比，现有方法遭受不稳定性和样本效率低。这是通过使用离线训练的策略模型来确定这些限制的这些限制。我们提出持续的政策振兴（CPR）是一种新型的高效，稳定的微调方法。CPR结合了一种定期的政策修订技术，将过度训练的政治网络恢复到完全学习能力，同时确保稳定的初始性能。这种方法可以进行微调，而不会受到低质量预训练政策的不利影响。与预先研究的研究相比，CPR在政策优化中具有自适应政策约束的新政策初始化。这种优化使新的政策与历史政治制定的行为政策接近。这有助于稳定的政策改进和最佳融合性能。实际上，CPR可以通过最小的修改无缝地集成到现有的离线RL算法中。我们通过广泛的实验来核心验证我们的方法的有效性，证明了与以前的方法相比，学习稳定性和效率的基础改善。我们的代码可在https://github.com/lamda-rl/cpr上找到。
生成式人工智能能否改善社会...
能够生成逼真的文本、图像和其他类似人类的输出的生成人工智能目前正在改变许多不同的行业。然而，目前尚不清楚这些工具如何影响社会科学研究。在本文的第一部分，我评估了生成人工智能在改进调查研究、在线实验、自动内容分析、基于代理的模型和其他常用于研究人类行为的技术方面的潜力。我还讨论了这些工具在进行文献综述、确定新的研究问题以及促进写作、数据清理和软件编程等常规研究任务方面的潜力。在本文的第二部分，我讨论了生成人工智能的诸多局限性，以及研究人员是否可以以合乎道德的方式部署这些工具。我研究了用于训练这些工具的数据中的偏见如何对社会科学研究产生负面影响——以及与内部和外部有效性、可重复性、效率和低质量研究泛滥相关的一系列其他挑战。最后，我强调了社会科学家和人工智能研究人员之间加强合作的必要性。我认为，这种社区建设不仅对于确保广泛使用高质量研究工具是必要的，而且因为人工智能的进步需要更深入地了解指导人类行为的社会力量。
微型机械泵回路建模和设计...
随着星载传感器的小型化，预计小型卫星将使用更强大的有效载荷。因此，需要新的热概念来应对日益增加的热耗散和负面影响。本文提出了一种新的热控制概念，以对具有功率耗散问题的小型卫星进行热标准化，使其在热方面不受轨道的影响。这种新的热设计概念是微型机械泵回路 (MPL)。微型 MPL 的设计考虑了立方体卫星及其子系统的要求，从而确保其与小型卫星和各种任务的兼容性。该系统的核心是荷兰航空航天中心 (NLR) 开发的多并联微型泵 (MPMP)。这种泵概念提供了一种低质量、高可靠性的 MPL 解决方案。随后，本文描述了回路和泵的概念，并给出了微型泵的测试结果。Mini-MPL 也在 Matlab 中建模，以支持 MPL 系统设计权衡。本文描述了该模型，并展示了建模结果，并将其纳入了详细的工作流体选择中。最后，通过与传统热设计方案的比较，阐明了该系统的优点和缺点。本文最后展望了进一步的发展和 mini-MPL 应用。
批判性地忽略是数字公民的核心能力
在线低质量和误导性信息可以通过唤起好奇心，愤怒或愤怒来抢劫人们的注意。抵制某些类型的信息和在线参与者要求人们采取新的心理习惯，以帮助他们避免通过吸引注意力和潜在有害内容来吸引他们。我们认为，数字信息素养必须包括批判性忽略的能力 - 选择忽略的内容以及在哪里投资一个人的注意力能力。我们回顾了实施关键忽略的三种认知策略：自我义务，其中人们通过将诱惑从一个人的数字环境中删除来忽略诱惑；横向阅读，其中一个人通过离开来源并在线验证其信誉来审查信息；而不是骗子的启发式启发式，它建议一个人不要关注恶意演员。我们认为，实施批判性忽略的这些策略应成为数字信息素养的学校课程的一部分。教导批判性忽略的能力需要教育工作者的思想的范式转变，从唯一关注的力量和承诺密切关注忽略的力量的唯一关注。鼓励学生和其他在线用户拥抱批判性忽略可以使他们能够免受当今注意力经济的过度，陷阱和信息障碍的影响。
使用热力学和机器学习来预测光合轻度收获的多样性
氧合光合作用是地球上几乎所有生物量生产的原因，并且可能是建立富含多细胞寿命的复杂生物圈的先决条件。地球上的生命已经演变为在广泛的光线环境中进行光合作用，但具有一个常见的基本结构，该建筑的轻度捕获天线系统与光化学反应中心相连。使用轻度收获的广义热力学模型，再加上进化算法，我们预测了可能根据不同强度和光谱曲线而发展的光收集结构的类型。我们定性地重现了多种类型的氧光自养生体的天线系统的色素组成，线性吸收曲线和结构拓扑，并表明，在各种光明环境中，相同的物理原理在不同的物理原理中发展。最后，我们将模型应用于在类似地球的系外行星上存在的代表性光环境，预测氧气和无氧光合作用都可以在低质量恒星周围发展，尽管后者似乎在最酷的M-Dwarfs周围可以更好地工作。我们将其视为迈出基本生物学过程的一般进化模型的有趣第一步，并证明了假设生物学的本质超出地球具有意义。
诊断牛乳腺炎的实用指南：综述
乳腺炎是影响奶牛养殖可行性的主要疾病之一，它会造成与低产奶量和低质量相关的直接和间接损失。本综述旨在提供关于牛乳腺炎现场和实验室诊断常用方法的综合文献。搜索过程使用 Google Scholar 电子数据库进行。关键词为“牛乳腺炎”和“诊断”。研究结果表明，在现场条件和实验室条件下，可以使用各种测试来早期发现乳腺炎。传统方法包括体细胞计数、微生物牛奶培养和加州乳腺炎测试。微生物组技术和显色平板被认为是与简单的细菌培养方法相比可以产生更好结果的方法。聚合酶链反应和基质辅助激光解吸/电离飞行时间主要被报道为牛乳腺炎诊断的参考测试。据报道，生物传感器、机器学习和 16srRNA 的使用为牛乳腺炎的诊断提供了前景。总体而言，结果表明，乳腺炎诊断技术在早期病原体检测、促进及时治疗和减少乳腺炎传播方面发挥着至关重要的作用。可以得出结论，牛乳腺炎在奶牛中普遍存在，给世界各地的奶牛场带来了巨大的经济负担。因此，准确的疾病诊断是制定针对性干预措施以管理乳房健康的关键一步。