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可持续的淡化，可再生能源和...
除了损失收入外，最贫穷的不利影响人类发展的各个方面采取了应对策略。收入来源有限的脆弱人群诉诸更实惠的卡路里。他们被迫替代较高的微营养素和维生素的食物来代替热量含量较高的替代品。因此加剧了营养不足。为受到锁定影响的学生的远程学习机会在最不发达国家受到限制，在那里，最贫穷地区的学校缺乏最小的基础设施和设备。女孩在长时间的锁定后落后或没有返回学校，全球性别暴力的增加。限制了最不发达国家促进可持续发展能力的潜在结构特征，也扩大了大流行的破坏性影响。
早期刺激角-1000天
vikram shila partne wi the ber nard van lee r inDountati在Fateh pur，uttar prad Esh和Odisha的Koraput中，作为Niti AA Yog Aa aa Yog asp Irat di Icts的一部分（ad ad P）的一部分（ad P）重点是通过响应式护理和早期学习机会在生命的头1000天内健康的身体和社会心理发展。该项目旨在加强育儿服务，在关键的1000天内使儿童和看护人受益。它由年龄且在发展上适当的简单游戏材料组成，可以在家里轻松制作，而Anganwadi中心具有低/无成本材料。
马拉维Mzuzu大学的案例研究-IJRPR
这项研究的概念框架展示了学生参与在线学习与机构，社会和技术方面之间的联系。学生参与在线学习的能力受到诸如Internet连接，数字设备访问和数字素养等技术元素的极大影响（Koole等，2021）。同伴关系，教师的存在和促进参与的合作学习机会是社会元素的例子（Bolliger＆Martin，2018）。学生的参与和保留也受到机构元素的极大影响，包括互动学习资源，结构化课程设计和学术支持服务（Mtegha＆Mtegha，2021年）。本研究试图通过查看这些相互联系的元素来提供影响Mzuzu大学学生参与远程学习的因素。
一种预测药物的有效计算方法......
通讯作者：安吉勇 摘要：背景：预测新的药物-靶标相互作用（DTI）在发现新的候选药物和寻找新的靶标蛋白质中起着重要作用。考虑到实验方法耗时且昂贵。因此，如何开发有效的计算方法来准确预测药物和靶标之间的潜在关联是一项具有挑战性的任务。结果：在本文中，我们提出了一种基于药物指纹和蛋白质进化信息的新型计算方法WELM-SURF来识别DTI。更具体地说，为了利用蛋白质序列特征，应用位置特异性评分矩阵（PSSM）来捕获蛋白质进化信息，并使用加速机器人特征（SURF）从PSSM中提取序列关键特征。对于药物指纹，使用分子子结构指纹的化学结构来表示药物作为特征向量。考虑到加权极限学习机（WELM）具有训练时间短、泛化能力强以及最重要的是能够通过优化权重矩阵的损失函数有效地执行分类的优势。因此，采用WELM分类器对提取的特征进行分类以预测DTIs。通过五重交叉验证检验在酶、离子通道、GPCRs和核受体数据集上进行实验验证，评估了WELM-SURF模型的性能。WELM-SURF在酶、离子通道、GPCRs和核受体数据集上的平均准确率分别为93.54%、90.58%、85.43%和77.45%。我们还将其性能与极限学习机（ELM）、在酶和离子通道数据集上最先进的支持向量机（SVM）以及在四个数据集上的其他现有方法进行了比较。与实验结果相比，WELM-SURF的性能明显优于ELM、SVM和该领域的其他先前方法。结论：结果表明，所提出的WELM-SURF模型能够高精度、稳健地预测DTIs。预计 WELM - SURF 方法是一种有用的计算工具，可广泛促进与 DTI 预测相关的生物信息学研究。
建议引用：Chae, Bongsug；Goh, Gyuhyeong (2020)：人工智能和数据分析领域的数字企业家：他们是谁？，《开放式创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 6 卷，Iss。3，第 1-15 页，https://doi.org/10.3390/joitmc6030056
摘要：数字技术是创业活动的关键资源，人们对数字创业非常感兴趣。虽然许多研究都集中在数字技术在创业中的作用以及它们如何塑造这个领域，但对数字创业的关键参与者的研究相对较少。本研究使用来自 Crunchbase 和 Twitter API 以及学习机的数据，试图回答“谁是数字企业家？”的问题。 本研究报告称，人工智能和数据分析 (AIDA) 行业的数字企业家比非数字企业家更有可能是男性，并且更活跃且在线联系更紧密。此外，他们往往比其他非数字企业家更外向，更不认真和随和。我们的研究结果有助于更清楚地了解数字企业家，这将引起投资者、政策制定者、当前和未来的数字企业家和教育工作者的极大兴趣。
Katie Bar Katie Barclay儿童育儿孩子...
质量指标1.3：玩耍和学习的孩子从各种游戏和学习机会中受益。孩子可以领导自己的游戏，并从一系列反映出他们的利益和好奇心的资源中进行选择。例如，讲故事，拼图，户外游戏厨房，水上玩耍，粉笔和马克制作。因此，孩子们在环境中定居，敬业和自信。儿童还可以通过获得海滩，公园和图书馆活动等体验来成为当地社区的一部分。有效地利用了儿童习惯的问题，有助于增强儿童的识字和算术学习经验。例如，讨论书籍中的图片，并谈论恐龙玩具的图案和大小。儿童机构还录制了讲故事的会议，以帮助支持新的孩子参加这项服务。其他最近的活动还为孩子们提供了解决问题和实验的机会，例如玩具越来越快，缓慢。
使用机器学习的新物理学的信号无关搜索的多次测试
摘要在这项工作中，我们解决了如何通过利用多个测试策略来增强信号无关搜索的问题。特别是我们考虑依靠机器学习的假设检验，其中模型选择可以引起对新物理信号的特定家庭的偏见。专注于新的物理学习机，这是一种进行信号不合命中率检验测试的方法，我们探索了多种多次测试的方法，例如组合P值和聚集的测试统计量。我们的发现表明，结合不同的测试，特征性的囊型玻璃参数是有益的，并且与最佳可用测试相当的表演是可以实现的，同时也可以提供对各种异常的响应更加均匀的响应。本研究提出了一种方法，该方法是有效的，该方法是在机器学习方法之外的方法，并且可以原则上应用于基于假设检验的较大类模型分析。
![arxiv：2503.09833v1 [cs.lg] 2025年3月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\128387c25c3fb10fe1dd3c3a0aed6c201a08b820.webp)
arxiv：2503.09833v1 [cs.lg] 2025年3月12日
机器学习（ML）的到来完全改变了我们可以从数据中解锁有价值的信息。传统方法，其中一切都存储在一个地方，在保持信息私密，处理大量数据并避免不公平优势方面存在很大的问题。机器学习已成为使用人工智能（AI）克服这些挑战的强大工具。我们首先学习机器学习的基础知识，包括受监督，无监督和强化学习的不同类型。我们还探索了涉及的重要步骤，例如准备数据，选择正确的模型，训练它，然后检查其性能。接下来，我们检查了机器学习中的一些关键挑战，例如模型从特定的示例（过拟合）中学习了太多，而不是学习足够的（不足），并反映了所使用的数据中的偏见。超越集中系统，我们查看了
可持续发展目标和可持续农业目标的国家政策界面4.确保包容性和公平的质量教育并促进终身学习
可持续发展目标和可持续农业目标的国家政策界面4。确保包容性和公平的质量教育，并为所有教育促进终身学习机会是减少营养不良和饥饿的基本要素（联合国教科文组织，2013年）。根据粮农组织（2014年），农业教育和培训通过建立能力，鼓励人们发展创新的技能和能力，并为研究和咨询服务创造人力资本，并提高收入。至关重要的是，农民获得更高级的教育，以利用新的信息和通信技术（ICT）基于基于的信息来源和技术建议，并应对新的市场机会和环境变化。印度农业研究所（IARI）的研究表明，扩展（45％）和研究（36％）是总因子生产率增长的主要驱动因素，而识字率（10.5％），基础设施（8％）和城市化（1.5％）起着较小的作用。对扩展的投资需要显着改善（Dubey，2015年）。