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牙科诊断中人工智能的障碍和推动因素：一项定性研究
摘要：本研究旨在确定在牙科诊断（特别是放射诊断）中实施人工智能 (AI) 的障碍和推动因素。2020 年 5 月底至 6 月底期间对牙医和患者进行了半结构化电话访谈（便利/滚雪球抽样）。根据理论领域框架 (TDF) 和影响行为的能力、机会和动机模型 (COM-B) 开发的问卷用于指导访谈。Mayring 的内容分析用于指出障碍和推动因素。我们确定了 36 个障碍、冲突主题或推动因素，涵盖了 TDF 的十四个领域中的九个和所有三个行为决定因素 (COM)。双方都强调了 AI 的机会和希望。确定了在牙科诊断中实施 AI 的一系列推动因素（例如，提高诊断准确性、减少工作量、更全面的报告和更好的患者与提供者之间的沟通）。出现了与依赖 AI 和医疗决策责任相关的障碍，以及 AI 的可解释性和调试 AI 应用程序的相关选项。决策者和行业可能希望考虑这些方面，以促进 AI 在牙科领域的实施。
纹状体驱动咖啡因的细生作用
摘要咖啡因是运动和运动中使用的主要细胞生成资源之一。以前，我们报道了中枢神经系统中通过神经元A 2a r拮抗作用的咖啡因的细胞生成机制[1]。现在，我们证明纹状体通过神经塑性变化来统治咖啡因的细胞生成作用。三十四个瑞士（8-10周，47±1.5 g）和二十四个C57BL/6J（8-10周，23.9±0.4 g）成年雄性小鼠在行为和电生理学上使用咖啡因和能量生理学研究，并在SH-Sy5y细胞中研究了咖啡因和能量代谢。全身（15 mg/kg，i.p.）或纹状体（双侧，15μg）咖啡因在开放场中是psy-刺激剂（p <0.05）和提高的抓地力效率（p <0.05）。咖啡因还将长期抑郁症（LTD）转移到纹状体切片中的增强（LTP），并增加了线粒体质量（P <0.05）和膜电位（P <0.05）（p <0.05）。我们的结果证明了纹状体在咖啡因的细胞生成作用中的作用，随着神经可塑性和线粒体代谢的变化。
我们的儿童之家有多养育？格拉斯哥的多机构护理模式
在将 HNIOCH 推广到所有 CH 之后，GEPS 开始提供辅导，旨在支持护理人员将 NPs 融入他们的实践中。这是通过分析当前背景和确定具体目标和行动点，以及持续支持以实现这些目标来实现的。每个院子都分为三到五个院子，提供为期九个月、每组六次的辅导课程。十四个院子参与了辅导。院子 SLT 成员参加了课程，以促进他们所在团队的变革。GEPS 使用 T-GROW 模型整合了以下元素：学习对话、反思和分享以及商定的结果（Connor 和 Pakora，2012 年）。T-GROW 是 Alexander 和 Renshaw (2005) 的 GROW 模型的修订版，是主题、目标、现实、选择和前进方向的缩写。这些课程使用有针对性的提问来塑造、发展和澄清护理人员的想法，以共同构建解决方案。在辅导课程期间和之后，从参与者那里收集到的反馈确定了以下评价性陈述：•“教练起到了关键作用，为我们团队提供了重点和方向以及反馈”。•“其他机构的参与可以分享实践和经验”。
首先了解来自中世纪波斯尼亚的人群的线粒体DNA单倍群预测
抽象的人群遗传研究表明，波斯尼亚 - 黑塞哥维那（B＆H）的种群是欧洲基因库的一部分，但直到现在，有关古代B＆H种群的遗传结构的信息有限。在这方面，我们的研究目的是确定中世纪波斯尼亚人口的线粒体DNA（mtDNA）单倍群的频率和分布。根据中世纪波斯尼亚边界，从位于B＆H的中世纪墓地发掘的三十四个样本在本研究中进行了分析。对MTDNA HVS1区域的测序和RFLP分析进行了单倍群测定。在我们的研究中，所有32个样品均被鉴定为单倍群H，分别在30和2个样品中确定了亚aplogroups H2A和H5。在研究样本和先前对B＆H当代种群的研究之间，H单倍群的频率显着差异，其中H单倍型频率约为当前研究中确定的一半。与B＆H以外的其他中世纪种群相比，H单倍型频率也存在显着差异，而古代B＆H种群与古代
文件简历 ED 191 986 CE 024 394 标题军事...
摘要 这些课程材料是金属加工四部分中专课程的第一部分。该课程是军方开发的一系列课程包中的一门，这些课程包被选中用于职业指导和民用课程开发。第一部分，氧乙炔焊接简介*包含七节课，涵盖五十四个小时的教学：车间和航线安全实践、带式工具、焊接设备的操作和维护、碳钢的焊道和搭接接头、碳钢的对接接头、碳钢的 T 形接头和位置焊接。第二部分，氧乙炔焊接、切割；焊接、钎焊；和硬表面，包含七节课，涵盖四十小时的教学：机械制图和蓝图阅读、焊接和耐腐蚀铁合金的接头、碳钢的切割、银和铅焊接、钎焊钢和灰铁铸件、熔焊铁铸件和巴德表面处理。教师材料包括课程表、详细的课程计划和教学计划，其中包含教学单元、标准目标和所需的其他材料。学生材料包括每个模块的学习指南，其中包含目标、信息、复习练习和每节课的参考资料：车间安全的编程文本：焊接术语词汇表的讲义：和讲义书目。不提供建议的视听材料。lYLE)
在使用机器学习模型的植物分类中优化的特征集
摘要：拯救地球成为任何个人的最大优先和责任。环境和生态系统健康评估研究需要精确耕作，使疾病的早期鉴定并优化作物管理。自动植物叶检测将是对生物多样性研究的关键贡献之一。建议的工作提供了在分类植物叶子中的优化功能。这项工作使用了十四个二植物植物叶，即苹果，蓝莓，樱桃，玉米，棉花，葡萄，花生，桃子，胡椒，土豆，覆盆子，大豆，草莓，草莓和番茄。拍摄20，357张图像大约是用于培训和测试目的。功能包括形状，纹理，HSI和小波。使用特征优化技术（例如XG增强，Pearson相关，卡方和ANOVA）降低功能。寻找最佳分类器，五个分类器，即随机森林，k-neart邻居，支持向量机，na'贝叶斯和决策树的超参数变化。SVM分类器给出了最佳结果，并通过四倍的交叉验证获得了99.59％的精度。这项工作的新颖性在于使用农民获得的知识来部署特征。关键字：生态系统：生物多样性：分类：HSI：小波：
国际货币基金组织条件和中央银行的政治经济学
2 “巴基斯坦将接受 IMF 的 60 亿美元救助。”纽约时报。2019 年 5 月 12 日。 3 正如 Northrop (1937, 28) 所评论的那样，CBI 的加强“是外国对德国的不信任以及由于赔款问题而对货币稳定性异常关注的结果。” 为了进一步确保 CBI 的可行性并保护赔款，盟军获得了德国中央银行总理事会（货币政策的中央监督机构）十四个席位中的七个，并将“票据专员”的职位交给了荷兰经济学教授 Gisjbert Bruins (Northrop, 1937; Mee, 2019)。德国和外国代表必须独立于其国家政府。除英国外，法国、意大利、比利时、美国、荷兰和瑞士也在德国中央银行总理事会中拥有代表。随着 1924 年 8 月底《银行法》的批准和道威斯计划谈判的结束，德国国家银行获得了完全的法律和运营独立性，从而结束了其为政府赤字提供融资的局面 (Northrop, 1937; Holtfrerich, 2012; Mee, 2019)。德国国家银行强调了其与德国政府之间的强大独立立场，有效地抑制了通货膨胀，并在 20 世纪 20 年代后期赢得了“超政府”的声誉 (Mee, 2019)。
通过脑电图工作量估计预测注意力和短期记忆丧失
心理负荷在认知障碍中起着至关重要的作用。这种障碍指的是一个人在记忆、接受新信息、学习新事物、集中注意力或做出严重影响日常生活的决策方面存在困难。本文提出了基于同步容量 (SIMKAP) 实验的脑电图负荷分析，使用 45 名受试者进行多任务心理负荷估计，并计算受试者的注意力损失以及短期记忆损失测量。使用开放获取的预处理脑电图数据集，利用离散小波变换 (DWT) 进行特征提取，并使用最小冗余和最大相关性 (MRMR) 技术来选择最相关的特征。小波分解技术也用于将脑电图信号分解为五个子带。从每个子带信号计算出十四个统计特征以形成 5×14 的窗口大小。神经网络（窄）分类算法用于对低和高负荷条件的数据集进行分类，并使用一些其他机器学习模型进行比较。结果显示，分类器的准确率为 86.7%，精确率为 84.4%，F1 得分为 86.33%，召回率为 88.37%，与文献中最先进的方法相符。这一预测有望极大地促进记忆和注意力丧失障碍评估方法的改进。
一个公平的个性化的多个社会风险评分，用于确定2型糖尿病的社会风险
bwood@uaeu.ac.ae：阿联酋阿拉伯联合酋长国商学院，阿联酋阿拉伯大学，区块链技术的应用具有提高效率，弹性和透明度在渔业供应链（FSC）中的巨大潜力。这项研究解决了阻碍中国FSC采用区块链技术（BT）的关键障碍，并认识到其复杂性带来的独特挑战。通过全面的文献综述，确定了十四个关键障碍因子（CBF），并采用了灰色的Delphi方法来提炼这一组。出现了五个关键CBF，包括“监管合规性”，“实施成本”和“复杂供应链网络”。随后的灰色决策试验和评估实验室（Dematel）分析揭示了这些因素之间的因果关系，将其分类为影响和受影响的群体。“监管合规性”，“实施成本”和“复杂的供应链网络”被确定为主要影响因素，要求注意力以有效的BT整合在FSC中。这些发现是FSC利益相关者的宝贵资源，协助确定解决这些障碍的努力。辨别的因果关系为经理提供了优化资源分配的指导。最终，这项研究主张在FSC供应链中采用区块链技术，以提高整体性能和运营效率。关键字：区块链，供应链可持续性，关键障碍，Dematel，中国
为应对量子威胁做好行业准备的框架
摘要 — 随着量子计算的不断发展，其破坏广泛使用的加密系统的能力对现代网络安全构成了重大挑战。本文概述了行业预测和减轻量子攻击风险的战略路线图。我们的研究探索了为行业开发抗量子加密解决方案框架，为减轻量子攻击提供了一种实用且战略性的方法。我们在此提出了一个新颖的战略框架，称为“STL-QCRYPTO”，概述了量身定制的行业特定方法来实施量子安全系统，确保长期防范量子计算的破坏性潜力。以下十四个高风险行业——金融服务、银行、医疗保健、关键基础设施、政府和国防、电子商务、能源和公用事业、汽车和交通、云计算和数据存储、保险、互联网和电信、区块链应用、元宇宙应用和多智能体人工智能系统——因其易受量子威胁而受到严格评估。评估强调了部署量子安全系统的实际方法，以保护这些行业免受新兴的量子网络风险的影响。此外，本文还讨论了采用量子抗性技术所涉及的技术、操作和监管障碍。通过提出结构化的时间表和可操作的建议，这份带有拟议框架的路线图为行业提供了在量子计算时代保护其潜在安全威胁的基本策略。