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使用分布式系统中的可观测性数据的机器学习和人工智能技术
机器学习模型可用于分析可观测性数据，以提高系统的可靠性、性能和安全性。以下是使用可观测性数据的机器学习模型的用例：• 异常检测：机器学习模型可用于检测可观测性数据中的异常，例如 CPU 使用率或内存使用率的突然飙升。这有助于在潜在问题导致停机或性能问题之前识别它们。• 根本原因分析：机器学习模型可用于使用可观测性数据来识别问题的根本原因，以加快故障排除过程并防止问题再次发生。• 预测性维护：ML 模型可以预测设备何时可能出现故障。这有助于在问题发生之前安排维护，从而防止停机和停机。
社会规范方法：预防青少年危险行为的健康促进策略
已经开展了关于在各种环境中（例如大学、高中、初中）减少高风险行为的社会规范方法的研究，但大多数研究都是在大学校园进行的，重点是减少高风险饮酒。在初中和高中环境中的青少年中开展的社会规范营销活动已导致总体烟草使用率（Schmidt 等人，2009 年）、酒精使用率和性冒险行为（Haines 等人，2005 年；Messer 等人，2011 年）显著下降。可以在国家社会规范中心找到其他评估数据。最终，使用社会规范方法的目标是通过关注健康的行为和态度来防止冒险行为。宣传大多数年轻人没有参与冒险行为的说法会鼓励年轻人保持健康的行为。
原创研究文章纵向...
摘要简介：脑部疾病，例如创伤性脑损伤 (TBI)、中风、脑瘫 (CP) 和外科手术，可能导致对侧肢体运动功能异常，从而导致瘫痪、虚弱和/或痉挛。众所周知，短期内，神经肌肉电刺激 (NMES)（将低水平电流施加到运动神经以诱发瘫痪肌肉的肌肉收缩）可以刺激受影响的肌肉群并增加手臂活动能力。然而，仍然缺乏纵向证据来研究 NMES 介导的手臂使用改善。目的：本研究旨在确定长期 BioSleeve 干预对偏瘫患者手臂活动能力恢复的有效性。研究设计：本研究的设计是一项回顾性队列研究。方法：我们检查了 1) TBI、2) 中风、3) 半球切除术或 4) CP 患者的自我报告手臂使用情况，这些患者佩戴了 Axiobionics 的 BioSleeve NMES 设备，并将其与多年常规治疗所获得的手臂使用情况进行了比较。结果：该设备耐受性良好。患者报告手臂使用率平均从 9.9% 增加到 43.5%，TBI 亚组报告手臂使用率在治疗期间每年持续增加 5.7%。结论：本研究支持文献表明纵向 NMES 可用于增加偏瘫患者的手臂使用率。临床相关性声明：本研究支持使用可穿戴 NMES 干预治疗手臂偏瘫。（J Prosthet Orthot。2024；00:00 – 00）
特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。
年度报告 - 2021 - Flughafen Wien AG
1) 调整后 2) EBITDA 利润率 (息税折旧摊销前利润) = EBITDA / 营业收入 3) EBIT 利润率 (息税折旧摊销前利润) = EBIT / 营业收入 4) 税前 ROCE (税前资本使用回报率) = EBIT / 平均资本使用率 5) 税后 ROCE (税后资本使用回报率) = EBIT 减去分配税款 / 平均资本使用率 6) 资本支出：无形资产、物业、厂房和设备以及投资物业，包括前几年发票更正，不包括金融资产 7) 员工人数：Flughafen Wien 集团在相关年份的所有雇佣关系数量 8) 根据就业程度，包括学徒、无参考的专属员工（育儿假、武装部队等）、专属董事会成员和董事总经理，按年平均加权“全职当量”
国内支持资金改革的财务影响
• 为部分退休人员和自费退休人员提供更多服务，这些人由于现有的经济状况调查制度，基本上无法使用当前的家庭护理系统。他们可能会发现，主要将家庭支持套餐用于临床服务是一个有吸引力的提议 • 参与者的行为可能会发生变化，因此临床支持优先于非临床支持，因为不必为临床支持做出共同贡献 o 好处 - 临床服务通常比轻度接触、高使用率的服务（如家政服务和园艺）获得更高的利润 o 风险 - 使用率较高的非临床支持服务（独立和日常生活）可能会减少，而这些服务构成了当前服务提供的主要部分，尽管不应提倡这种做法
文章引用信息：Kurek, A., Macioszek, E. 动态停车收费区停车位使用情况的每日变化
摘要。目前，越来越多的居民使用汽车出行。道路交通量增加的后果是道路状况恶化、道路安全水平下降、空气污染加剧以及寻找停车位的问题。本文分析了 COVID-19 大流行之前和期间格利维采动态停车信息 (DPI) 覆盖的付费停车区 (PPZ) 停车位使用情况的每日变化。在工作的第一阶段，分析了 COVID-19 大流行之前和期间 DPI 覆盖的 PPZ 停车位中停车位使用情况和轮换指标的每日变化。进行了 Wilcoxon 检验以验证差异是否具有统计显著性。结果表明，COVID-19 大流行导致 PPZ 停车位使用率和轮换指标下降。此外，研究表明，收取停车位停车费会增加空间使用率和轮换指标。因此，可以为更多驾驶员提供停车位。
免疫后发生的不良事件（AEFIS）用于covid ...
一项系统评价发现，基于学校的普遍干预措施，这些干预措施解决了促进“弹性”的因素，可有效降低非法药物使用的患病率（即任何药物或特定药物，例如大麻）（OR = 0.78，95％CI：0.6至0.93）。7另一项系统评价发现，基于通用学校的干预措施对小学生的药物使用率有显着影响（1至5级，d = -0.14，95％CI：-0.28至 - 0.01; 6和7级； D = -0.14，95％CI：-0.20 to：-0.20 to - 0.20 to - 0.08）。6然而，同样的审查发现对8至12年级对药物使用率没有影响。6在18岁以下的学生中进行的荟萃分析中，基于学校的普遍干预措施可以长期使用（例如，在干预后12个月或更长的随访）与非法药物使用（OR = 0.73，95％CI：0.56至0.95）相关。8，普遍的基于学校的干预措施对大麻使用也有重大影响。8