抗菌素抵抗(AMR)已成为一个持续的全球公共卫生问题,到2050年,全球估计每年1000万人死亡[1]。当细菌,真菌,病毒,寄生虫和其他微生物生长到最终对治疗此类疾病的抗菌药物的耐药性,这些抗生素的耐药性时,它被称为抗菌耐药性(AMR)[2]。AMR已成为二十一世纪全球最大的问题之一,因为AMR感染速度正在增加,并且缺乏用于解决此问题的新抗菌药物[3]。在各种环境中使用抗生素过多或不当使用的影响,尤其是临床治疗,农业,动物健康和食物链,可能是当前问题的主要原因之一[4]。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具,但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学,他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明,教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情,尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势,并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力,确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词:人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法:英语语言教学杂志,12 (2)。196-212 DOI:10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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对计算机视觉中以自我为中心任务的研究主要集中在标题相机上,例如鱼眼摄像机或沉浸式耳机内的嵌入式相机。我们认为,越来越多的光学传感器的微型化将导致相机在各个位置的多产摄像机中的多产。这将为计算机视觉中的确定任务带来新的观点,并使关键领域(例如人类运动跟踪,身体姿势估计或行动识别)尤其是针对下半身,通常会被遮挡。在本文中,我们介绍了Egosim,这是一种新颖的人体镜头相机的模拟器,该相机从佩戴者的身体上从多个角度产生了逼真的自我中心效果图。Egosim的关键特征是它使用真实的运动捕获数据来渲染运动伪像,这在手臂或腿部的摄像机中尤其明显。此外,我们还介绍了多款镜头的数据集,该数据集来自六个身体上的相机和地面真实真实的全身3D姿势:119小时的数据是从四个高效率的虚拟环境中的积极运动序列得出的,我们使用13个Gopro的5小时的运动范围和3 g的运动来增强,这些数据来自5小时,并从13个小时内增强。 套装。我们通过训练仅端到端视频3D姿势估计网络来证明Egosim的有效性。分析其域间隙,我们表明我们的数据集和模拟器大大帮助推断现实世界数据。EgoSim代码和MultieGoview数据集:https://siplab.org/projects/egosim
用于真菌感染,除非对抗真菌治疗没有反应 病毒培养 病毒培养适用于口腔和口周水疱以及破裂的水疱。病毒培养不适用于疑似巨细胞病毒 (CMV) 口腔病变。 适用代码 以下程序和/或诊断代码列表仅供参考,可能并不全面。本指南中列出的代码并不意味着该代码所描述的服务是承保的或未承保的健康服务。健康服务的福利承保范围由会员特定的福利计划文件和可能要求承保特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着有任何报销权利或保证索赔支付。其他政策和指南可能适用。
B.E,B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech,电子和仪器,奥里萨邦技术与研究大学,Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择,从而使导航感到沮丧。 这些框架在医疗服务,金钱和集会等企业中都有应用程序,其中持续的信息对于功能成就至关重要。 本文研究了独立模拟智能框架的部分,包括恒定的学习模型,连续的信息处理结构和动态程序。 我们同样看这些框架所面临的困难,包括信息安全性,合理性和护理边缘案例。 通过各种企业的上下文分析,我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。 终于,我们提出了未来的研究轴承,对道德结构和半学习模型进行归零,以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。 关键字:自主AI系统,实时决策,持续学习,数据安全,道德框架,混合学习模型1。 介绍最近,在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。 这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快,更坚实的动态框架的要求所驱动的。 2。B.E,B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech,电子和仪器,奥里萨邦技术与研究大学,Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择,从而使导航感到沮丧。这些框架在医疗服务,金钱和集会等企业中都有应用程序,其中持续的信息对于功能成就至关重要。本文研究了独立模拟智能框架的部分,包括恒定的学习模型,连续的信息处理结构和动态程序。我们同样看这些框架所面临的困难,包括信息安全性,合理性和护理边缘案例。通过各种企业的上下文分析,我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。终于,我们提出了未来的研究轴承,对道德结构和半学习模型进行归零,以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。关键字:自主AI系统,实时决策,持续学习,数据安全,道德框架,混合学习模型1。介绍最近,在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快,更坚实的动态框架的要求所驱动的。2。习惯人工智能和AI(ML)模型在许多情况下是静态的,需要进行再培训或手动适应以适应不断发展的条件。尽管如此,当前条件,例如货币业务部门,医疗框架和现代组装,请求可以连续学习和调整的框架。本文意味着研究独立的基于计算机的智能框架的能力,其在不断学习和不断方向上的意义。我们同样将讨论发送此类框架的困难,包括信息安全问题和照顾意外情况。通过模型和可认证的应用程序,我们将展示不同业务的独立人造智能的非凡能力。文献回顾了基于计算机的智能框架的想法,这基本上是由于计算能力和算法有效性的进展。中央工作,例如,“支持
记录的版本:该预印本的一个版本于2024年9月2日在环境微生物组发布。请参阅https://doi.org/10.1186/s40793-024-00610-4。