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为导师协助美国陆军工程兵团项目交付团队的工具
2019 年 8 月，在密苏里州堪萨斯城举行的规划导师研讨会上，大家认识到需要一本导师手册。参与者集思广益，提出了可能对现任或新任导师有用的主题，这些主题通常基于他们自己的经验以及在 RIDM 中为 PDT 提供建议时经常遇到的问题类型。对于手册中涵盖的每个主题，首先在可行性研究的背景下解释概念、工具或技术的含义。解释它是什么？然后是谁开发了它以及它应该在规划过程中的何时出现。使用概念、工具或技术的优势之后是来自美国陆军工程兵团可行性研究的实际示例。在一些情况下，提供了对幻灯片或报告的引用，其中更详细地介绍了给定的示例或主题。每个主题的结论总结了其在各种设置或应用中的实用性。
Stan Perron 免疫接种服务 - 实践协助
• 免疫接种需求复杂的儿童，包括患有高风险疾病且需要个性化免疫接种计划的儿童，例如脾脏缺失、免疫抑制 • 经历过或有免疫接种后不良事件风险的儿童 (AEFI) • 患有严重针头恐惧症或无法在社区接种疫苗的儿童和青少年 • 犹豫不决的家庭 • 为患有合并症的儿童提供旅行建议和疫苗接种；（不包括 BCG 疫苗，仅在 Anita Clayton 中心提供）。NB 旅行疫苗可凭私人处方获得。该诊所由儿科传染病顾问和专职免疫护士管理，并根据 WA 免疫接种计划免费提供临床服务和疫苗。此诊所需要医疗转诊：
学术事务办公室印度理工学院Roorkee协助~~~
主题代码：CYO-103课程标题：仪器分析方法介绍L-T-P：2-1-0学分：3主题领域：OEC课程大纲：错误分析和采样。原子吸收和发射光谱技术。使用UV-可见，红外和NMR光谱技术和质谱法的结构分析。色谱分析：GC，LC，HPLC和连字符技术。电分析技术：电位计和伏安法。热分析：TGA，DTG和DSC。X射线衍射研究和微观技术。
通过图像识别和机器学习的协助彩觉缺陷
摘要：这项研究通过开发一种机器学习系统来应对数百万人的挑战，该系统可以翻译图像，以便于具有红绿色颜色缺乏症（Deuteranopia）的个人更容易可视化。系统首先通过机器学习训练模仿氘化的视觉，然后逆转此过程以增强图像中的红色和绿色色调，从而使它们更独特，可以识别为色盲的个体。测试证实了系统在模拟正常颜色感知方面的有效性。除了科学之外，该项目强调同理心和包容性，旨在创造一个更容易获得的世界。它展示了机器学习在协助色盲视觉中的重要潜力，为未来的迭代铺平了道路，以解决更广泛的色盲形式，并使用较大的数据集进行进一步的细化。
算法写作协助求职者的简历增加了员工
在为新劳工群体参与者的简历写作质量与最终是否被雇用之间存在着密切的联系。我们表明，这种关系至少部分是因果关系：在一个在线劳动力市场的领域实验中，经过近50万名求职者，经过治疗的求职者收到了非生成算法的写作，他们的简历就可以接受。治疗的求职者经常雇用8％，工资高10％。与担心援助取消有价值的信号相反，我们没有发现雇主不那么满足的证据。我们发现，对经过治疗的求职者简历的写作的错误较少，并且更容易阅读。我们的分析表明，写作是一个不完美的能力信号，但更好的写作可以通过更清晰的写作来确定能力，这表明数字平台可能会从非依赖非产生算法写作辅助援助中受益于基于文本的劳动服务或产品的描述1。
一个有前途的工具来协助初级阴道镜检查师
结果：对于 CIN2 + 和 CIN3 + 检测，CAIADS 的敏感度约为 80%，与资深阴道镜医师达到的敏感度相比并不显著较低（对于 CIN2 +：80.6 vs. 91.3%，p = 0.061 和对于 CIN3 +：80.0 vs. 90.0%，p = 0.189）。在 CAIADS 的帮助下，初级阴道镜医师的敏感度显著提高（对于 CIN2 +：95.1 vs. 79.6%，p = 0.002；对于 CIN3 +：97.1 vs. 85.7%，p = 0.039），与高级阴道镜医师的敏感度相当（对于 CIN2 +：95.1 vs. 91.3%，p = 0.388；对于 CIN3 +：97.1 vs. 90.0%，p = 0.125）。在检测宫颈癌方面，CAIADS 的敏感度最高，为 100%。对于所有终点，与高级和初级阴道镜医师相比，CAIADS 显示出最高的特异性（55–64%）和阳性预测值。当 CIN 等级升高时，专科医生的平均活检数量减少，CAIADS 要求每例病例的活检数量最少（2.2-2.6 个临界点）。同时，初级阴道镜医师的活检敏感性最低，但 CAIADS 辅助的初级阴道镜医师的活检敏感性更高。
智能机器人设计和实施，以协助行人路越过
本研究解决了一个紧迫的问题：行人安全，尤其是在学校区域。每年有大量行人死亡和伤害，尤其是在儿童中，迫切需要创新的解决方案来提高十字路口的安全性。传统方法，例如部署学校人员来协助儿童，通常是不切实际且效率低下的。这项研究提出了一种新颖的方法：数字双胞胎（智能机器人）的开发，以安全地协助行人和骑自行车的人在街对面。配备了传感器和人工智能，智能机器人可检测行人和骑自行车的人物和交通流量，从而确保安全穿越。在危险的情况下，该系统会提醒驾驶员和行人/骑自行车的人，从而提高了整体道路安全。这项研究不仅满足了对更安全的学校过境的近期需求，而且还提供了潜在的申请，可在白天和晚上在没有交通信号灯的过境街道上协助老年人。通过利用LiDAR和摄像机等技术，该系统可以显着提高弱势群体等校园区域的行人安全。
协助。教授博士senizR.KuşhanAkın-Çankaya大学
硕士论文研究对不同Si 3 N 4起始粉末对α-Sialon陶瓷微观结构和机械性能的影响（Anadolu大学科学研究基金会），研究人员
智能机器人设计和实施，以协助行人路越过
成立于1991年，与卢卡斯学院（Lucas College）和圣何塞州立大学（SJSU）合作的有组织的研究和培训部门Mineta Transportation Institute（MTI），通过提高所有人的安全，效率，可访问性以及我们国家运输系统的便利性来提高所有人的流动性。通过研究，教育，劳动力发展和技术转移，我们帮助创建了一个联系的世界。MTI领导了由美国运输部（California State University Consmentation Consortium），由美国运输部（CSSUTC）资助的，由美国运输部（CSUTC）资助了由加利福尼亚州的联邦法案1和极端的培训（CCE）培训（CSUTC）资助（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）通过1和极端的活动培训（CCE）（CSCE）（CSUTC）资助了美国运输部（CSUTC），由美国运输部（CSSUTC）和极端的培训（CCE）培训（CSCE）（CSCE），领导了美国运输部（CASUTC）资助的公平，高效和可持续运输（MCEEST）的内部收益联盟（MCEEST）（CSUTC）。MTI专注于三个主要职责：
Qhali：一种用于协助心理健康治疗的人形机器人
摘要：近年来，社会辅助机器人在医疗保健环境中获得了大量认可，尤其是在患者护理和监测等任务中。本文提供了富有表现力的人形机器人Qhali的全面概述，重点是其工业设计，基本组件和在受控环境中的验证。工业设计阶段包括研究，构想，设计，制造和实施。随后，详细的机电系统系统涵盖了感应，驱动，控制，能量和软件接口。Qhali的功能包括自主执行心理健康促进和心理测试的常规。软件平台可以实现治疗师指导的干预措施，从而使机器人能够通过关节和头部运动传达情感手势，并模拟各种面部表情，以进行更多吸引人的互动。最后，在机器人完全运行的情况下，进行了初始的行为实验，以验证Qhali提供远程心理学干预措施的能力。这项初步研究的发现表明，参与者报告了他们的情感福祉的增强，以及对使用类人动物机器人进行的心理干预的积极结果。