冲突和胁迫在安第斯政治哲学中的相对重要性。例如,约翰·罗和约翰·穆拉都没有否认印加人用暴力征服数百万人的事实。然而,罗评论说,尽管“印加政府是无条件的专制”,但印加人也“意识到健康、快乐的人工作更好,产生的效果比遭受匮乏和不公正的人民更好”(Rowe 1946:273)。穆拉 (1980) 强调,印加治理基于传统的地方实践,其基础是亲属关系和社区组织。虽然许多考古学家倾向于接受冲突理论家,认为经济决定因素推动了所有政治决策,但理查德·伯格最近呼吁更多地关注印加政策中强调合作而不是胁迫的方面。他指出,“印加研究现在应该在当代对强制力的关注与对其
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空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态,细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中,我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势,并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分:1)组织幻灯片分析的图像处理方法的概述; 2)与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成; 3)讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
艺术疗法已被确定为一种强大的心理治疗工具,该工具利用艺术媒体来增强心理和神经系统健康。这得到了各种神经影像学和电生理研究的支持,这些研究揭示了其对脑功能的积极影响。这篇综述强调了在非洲背景下艺术疗法的潜力,由于其适应于非语言交流环境中的文化细微差别和有效性,因此可能有助于解决各种神经和心理需求。该评论还重点介绍了一次艺术疗法课程,旨在解决医护人员经历的悲伤。本评论还强调了扩大教育计划,政策制定和研究的必要性,以将艺术疗法更全面地整合到非洲医疗保健系统中。这些进步对于克服文化和资源相关的障碍至关重要,确保在非洲背景下艺术疗法的可及性和功效。
描述此研究生级课程的重点是机器学习与计算生物学之间的令人兴奋的交集。我们将涵盖现代机器学习技术,包括受监督和无监督的学习,特征选择,概率建模,图形模型,深度学习等。学生将学习这些方法的基本原则,基本的数学和实施细节。通过阅读和批评发表的研究论文,学生将学习机器学习方法在基因组学,单细胞分析,结构生物学和系统生物学中的各种生物学问题上的应用。学生还将通过深入的编程作业使用Pytorch学习使用Pytorch来实施深度学习模型。在最终项目中,学生将通过以生物学问题探索这些概念来应用他们所学的知识,以充满热情。
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是,EA框架是复杂的使用工具,它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型(HERM)和商业技术(BT)标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反,关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张,供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型,并确认研究差距以供未来的研究。
作者:Gessica Hollweg。顾问:Paulo Cezar Bastianello Campagnol研究教授研究项目,到2050年,世界人口可以达到90亿人口。在这种情况下,全球粮食产量得到加强至关重要。粮食生产需要增加30%才能为不断增长的人口服务。这一增加是由饮食偏爱减少或防止动物起源产物的偏爱,这是由环境,道德和健康原因所激发的。用蔬菜成分组合制成的蔬菜汉堡包试图再现肉类产品的味道和质地,重点关注营养和感官体验以吸引消费者。这项研究旨在开发植物汉堡包,部分替代大豆纹理蛋白(PTS),其比例为5%,10%,15%和20%的Aguicus Bisporus蘑菇。替代对其对汉堡包的化学成分,纹理,颜色,烹饪性能和感觉特性的影响进行了评估。化学分析显示,水分含量从10%的替代水平显着增加,导致了更好的多汁性。蛋白质含量仍然与对照到15%的替代水平相似,而脂肪含量在治疗之间没有显着差异。纹理曲线表明汉堡浓缩剂(尤其是5%和10%)的硬度降低,导致产品较软。颜色分析表明,在每种蘑菇中5%PTs代替的处理中,亮度(L*)和红色(A*)的强度降低。感官分析表明,汉堡包最多可替换15%的汉堡与对照相当,具有“柔软”,“宜人的色彩”和“良好外观”等属性与消费者的偏好呈正相关。的发现表明,蘑菇agricus bisporus可以有效地用作基于植物的汉堡包中PTS的部分替代品,从而改善了不损害质量的感觉特性。此替代品提供了一种有希望的方法,可以在基于植物的产品上多样化成分,从而为消费者提供了理想的特征。关键字:基于植物的替代方案;感官评估;纹理分析;水分含量;烹饪产量;消费者接受;
心理负荷 (MWL) 是人体工程学和人为因素中最广泛使用的概念之一,代表着日益重要的主题。由于许多工作环境中的现代技术对操作员的认知要求越来越高,而体力要求却越来越低,因此了解 MWL 如何影响绩效变得越来越重要。然而,MWL 也是最模糊的概念之一,具有众多定义和维度。此外,MWL 研究倾向于关注复杂、通常安全至关重要的系统(例如运输、过程控制)。在这里,我们概述了过去三十年来在复杂系统设计中对 MWL 的理解、测量和应用的现状。最后,我们讨论了应用研究面临的当代挑战,例如认知工作量和身体工作量之间的相互作用,以及工作量“红线”的量化,该红线指定操作员何时接近或超过其性能容忍度。
