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研究参与者对药物基因组学个人结果的偏好研究：乌干达艾滋病毒研究所的案例
对艾滋病毒感染者是否想从药物基因组学研究中获得结果知之甚少。这项研究探讨了影响参与者偏好的因素以及他们渴望从药物基因组学研究中获得个别结果的原因，我们采用了收敛的平行混合方法研究设计设计，其中包括对225名研究参与者的调查和5个有目的选择的研究参与者的调查。几乎所有（98％）参与者都希望获得单个药物基因组学研究结果。渴望获得结果的原因是互惠的宝贵时间和精力，为未来的现实准备以及有关其健康的信息的权利。总的来说，参与者希望从药物基因组学研究中收到反馈，特别是如果结果确定并且可以临床可行。
2023年度公共福利报告
在2023年。我们继续发挥自然性，使世界三分之一的粮食生产面临风险。威胁我们文明的变化正在我们眼前发生，但是政客和大型公司，使无休止的增长的幻想却同意了进一步的经济利益。没有时间以气候和NAT URAL系统为代价进行讨价还价。匈牙利政府一直在过去而不是未来进行投资，并通过系统地牺牲生命世界来造成巨大的大坝年龄。这浪费了可以花在气候和自然保护上的宝贵时间和金钱，并适应了不断变化的Cli Mate条件。我们不会让这种情况发生。我们比以往任何时候都更加努力地生活在一个化石印度河试图和污染工厂不决定的国家。我们需要为绿色和公正的未来而孜孜不倦地工作的决策者，并且在解决方案方面受到了影响。
最佳冷却路径：实施框架...
tce感谢能节能经济联盟（AEEE），尤其是对Satish Kumar博士及其团队的持续支持，以提供为制定冷却能源模型的关键投入，并评估结果和结果。tce还感谢Greentech知识解决方案Pvt。Ltd.（GKSP）用于提供与国家空间冷却需求有关的关键数据和信息以及其他用于建立本研究基础的关键建筑架构信息。tce感谢GKSP董事Sameer Maithel先生和Prashant Bhanware先生的宝贵时间和精力，以为本研究提供所需的信息。TCE团队还一直受到启发和指导，并由来自EDS，CSC和TERI等各个机构的专家小组在印度可持续冷却领域工作。专家对确定与各种冷却技术相关的正确数据和信息的贡献极大地加强了该报告。
使用深度学习的成分检测和食谱建议
摘要：响应现代生活的忙碌速度，越来越需要智能手机网络应用程序来简化餐食的准备。我们的项目旨在通过开发由计算机视觉和机器学习等技术提供动力的复杂食谱建议系统来满足这一需求。主要目的是简化用户的烹饪体验，这些用户经常发现自己不确定自己在手头上烹饪的食材。通过利用计算机视觉技术，我们的系统可以准确识别用户可用的成分。然后使用机器学习算法对此信息进行处理，以生成量身定制的食谱建议。这种方法消除了对大量进餐计划或手动食谱搜索的需求，从而节省了用户的宝贵时间和精力。为了解决这个问题，我们准备了一个成分数据集，其中包含15个食品成分类别的图像12,558张图像。Yolov8对象检测模型用于检测和分类食品成分。此外，推荐系统是使用机器学习构建的。最后，我们的准确度为96％，这是令人印象深刻的。关键字：对象检测，Yolov8，FastApi，TF-IDF，Word2Vec。
阻止潮流：气候变化，非凡和对平民的保护
此摘要是由Civic's United Nations计划制作的。项目设计，研究和写作由公民联合国计划主任温迪·麦克林奇（Wendy MacClinchy）领导，丹·马汉蒂（Dan Mahanty）是公民研究，学习和创新部门的前主任，以及南苏丹的Stefan Bakumenko联合国特派团。civic向南苏丹的官员和员工致力于分享其宝贵时间，以及联合国机构，资金和计划，计划，人道主义者和主题专家的代表，包括来自联合国联合国总部（联合国总部），该公司提供了有关该报告草案的研究和反馈的宝贵见解。作者感谢联合国气候安全机制团队，尤其是和平运营政策，评估与培训部（DPET）的专家。真诚的赞赏表明将其针对研究团队的细心协调角色以及朱巴，本蒂和马拉卡尔基地的非士人的工作人员进行了关注的态度。这项研究是同时进行的，研究与和平运营网络（EPON）的有效性1。埃琳娜·雅培（Elena Abbott）复制了简介，奥黛丽·泰卡基里安（Audrey Tchakirian）设计了它。
图书馆转型：人工智能的影响
人工智能 (AI) 正在彻底改变图书馆服务并增强用户体验，开创一个效率、可访问性和创新的新时代。本社论探讨了人工智能如何重塑图书馆格局，开启新一代的效率、可访问性和创新。人工智能对图书馆最显著的贡献是日常任务、编目和组织的自动化；图书馆员现在可以依靠人工智能算法来简化流程。它节省了图书馆员从事智力刺激活动的宝贵时间，并确保了更准确、更有条理的图书馆系统。人工智能驱动的系统可以有效地分析大量数据，从而改善搜索功能并为图书馆用户提供更无缝的信息检索。此外，人工智能在图书馆服务的个性化方面发挥了重要作用。通过机器学习算法，图书馆可以分析用户行为、偏好和历史数据，以提供定制建议。这通过为阅读材料、资源和服务提供量身定制的建议来增强用户体验，使图书馆对不同用户群体更具相关性和吸引力。人工智能在图书馆中的另一个重要作用是虚拟助手的开发。这些由自然语言处理和机器学习驱动的数字助理可以帮助图书馆顾客浏览目录系统、回答查询，甚至提供实时语言翻译服务。虚拟助理可以帮助
自我修复飞行控制系统的故事 - NASA
我最深切地感谢 J. D. “Dill” Hunley，在我撰写这部专著时，他是德莱顿的首席历史学家。他是政府内部或外部最优秀的历史学家之一，我很高兴能与他共事。Michael Gorn 在手稿准备和出版期间接替了 Dill，我要感谢他对手稿的修订和其他努力。此外，还要特别感谢 Jim Stewart，他赞助了这部持续智能飞行控制系统的历史。他非常清楚历史的价值。我还要感谢那些抽出宝贵时间接受采访或耐心回答大量问题的人。他们的信息和见解使出版物更加准确。来自 NASA 艾姆斯研究中心：Chuck Jorgenson、John Kaneshige 和 Joe Totah。来自 NASA 德莱顿飞行研究中心：Bill Burcham、John Carter、Jerry Henry、Wilt Lock、Gerard Schkolnik、Jim Smolka，当然还有 Jim Stewart。来自 NASA 兰利研究中心：Aaron Ostroff。来自波音幻影工厂：Jim Urnes, Sr。最后，来自美国空军莱特实验室：Bob Quaglieri。如果没有我的学生助理 Sara Lechleitner，我可能就会不知所措，她的文字处理技能几乎令人恐惧。她还具有职业道德，这使她能够参加校际排球比赛，以优异的学术成绩攻读机械工程学位，并且（顺便）帮助我。她完成了大部分词汇表
印度时尚与生活方式记者的工作与家庭冲突地图：
时尚新闻的压力与传统新闻形式截然不同。时尚记者面临的压力中，最重要的是要了解品牌、穿着得体、维持现状。本研究评估了时尚记者从工作到家庭所承受的“冲突”压力。一个部门的角色冲突或不满可能会引起另一个部门的骚动。工作和家庭之间的冲突在竞争激烈的世界中尤为明显。平衡工作和家庭并避免冲突是时尚记者的重要任务。记者需要具备可信度和高道德标准，而每天和每小时的截止日期压力往往会给这些记者的社交、情感和家庭生活带来动荡，导致许多人在几年后退出该行业。工作与家庭的冲突意味着员工（在本例中为记者）从办公室到家庭所承受的压力和冲突。本文绘制了总部位于印度昌迪加尔的报纸和杂志（印刷媒体）时尚、生活方式和专题报道领域的 40 名记者的工作与家庭冲突（包括来自旁遮普邦、哈里亚纳邦和喜马偕尔邦分社的记者）。这些记者使用李克特量表对他们的“工作与家庭要求”、“工作分心”和“与家人共度的宝贵时间”进行了评分和评估。对这项统计研究的评估表明，这些时尚记者的工作与家庭冲突的影响与他们的性别、工作概况和月收入没有显著差异。关键词：工作与家庭冲突、时尚记者、生活方式记者、媒体专业人士、印度记者、媒体组织序言
使用机器学习和可穿戴光摄影症的血糖评估和监测评估血糖水平的升高
背景：糖尿病是最具挑战性，增长最快的全球公共卫生问题。大约10.5％的全球成年人口受糖尿病的影响，其中几乎一半未被诊断。日益增长的高风险人口加剧了医疗资源的短缺，估计全球成年人的10.6％和6.2％的葡萄糖耐受性和禁食性血症分别受损。所有当前的糖尿病筛查方法都是侵入性和机会主义的，必须在医院或实验室中由训练有素的专业人员进行。处于危险的参与者可能一直未被发现，并且错过了早期干预的宝贵时间窗口，以防止或延迟糖尿病的发作及其并发症。目标：我们旨在开发一种人工智能解决方案，以识别非侵入性的血糖水平（≥7.8mmol/L），并根据重复测量评估糖尿病风险。方法：这项研究是在新加坡的KK妇女和儿童医院进行的，并招募了500名参与者（平均年龄38.73，SD 10。61年；平均BMI 24.4，SD 5.1 kg/m 2）。使用常规的葡萄糖仪（Accu-Chek Performa）和腕上磨损的可穿戴术，在消耗75克含糖饮料之前和之后测量了大多数参与者的血糖水平。从根管仪中获得的结果用作地面真相测量。我们在光绘画（PPG）传感器数据上进行了广泛的功能工程，并确定了对葡萄糖变化敏感的特征。使用可解释的人工智能方法进一步分析了这些选定的特征，以了解它们对我们的预测的贡献。
机载无源雷达信号处理：干扰...
我要向大家表示衷心的感谢，感谢大家对我的支持和指导，帮助我完成了这篇论文。特别感谢我的论文指导老师，同时也是 SONDRA 的主任 Marc Lesturgie，感谢他在艰难的四年里为这篇论文付出的宝贵时间、指导和监督。还要真诚地感谢南洋理工大学淡马锡实验室的孙洪波。在整个过程中，他都是我技术指导和动力的重要来源。还要感谢冯洪川在进行地面移动无源雷达实验试验中提供的后勤支持。接下来，我要感谢南洋理工大学淡马锡实验室资助我的博士学位，让我有机会在巴黎的 SONDRA 实验室度过大部分的候选时间。我在巴黎度过了充实而难忘的三年，当然，如果没有 SONDRA 实验室和 Supélec 其他优秀员工的帮助，这一切都不可能实现。我要特别感谢 Anne Hélène Picot 在我逗留期间给予我的行政支持。还要衷心感谢 SONDRA 实验室乐于助人的同事，感谢他们不断给予我物质和精神上的支持。在这难忘的岁月里，我要向所有人致以最诚挚的谢意！当然，我也不会忘记南洋理工大学淡马锡实验室乐于助人的同事。非常感谢你们！最后，我还要向我最亲爱的父母和两个姐姐表示最诚挚的谢意，感谢他们在我整个教育生涯中给予我的鼓励。我不可能完成这个博士学位。没有他们持续不断和不可估量的支持，我不可能获得学位。他们的爱和支持帮助我度过了完成这项工作的困难时期和挑战。