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2024-2025 CRA QUAD论文：对下一代机器人技术劳动力
虽然有些机器人教育计划可用于小学和中学生（例如，Botball，First和vex），这些计划通常作为补充活动提供，通常需要额外的费用，并且需要留在放学后。因此，这些计划通常仅受益于狭窄的学生。机器人教育目前只达到一小部分学生，为了我们的国家，必须使社会更广泛的部分可以进入。简单的机器人（例如Arduino Bots）可以像图形计算器一样廉价，并为学生提供动手的介绍性电气和机械工程经验，以及编码和理解机器人视觉。对幼儿园像幼儿园一样年轻的儿童的教育机器人学计划存在，但他们并未融入课程中。从小就激发了我们国家青年的机器人的创造性和智力兴趣对于维持机器人技术的劳动力并保留美国在机器人技术和AI开发方面的领导才能至关重要。
对下一代心脏阀应用的人体组织工程矩阵的多尺度分析
欧洲国家的目标是在本世纪中叶之前实现净零CO 2排放。因此，欧洲能源系统，尤其是电力系统必须发生重大变化。脱碳需要越来越多的迁移率和加热部门的电气化，这使电保留在通往净零CO 2排放的路径上的核心作用。但是，要满足排放靶标，电力供应必须起源于低排放的产生来源。根据Tyndp 2018的情况，预计欧洲的电力供应将主要来自可再生能源转换器，从而引入了能源系统的新挑战。由于可再生能源的季节性，包括瑞士在内的大多数欧洲国家都将面临电力系统供应的季节性失衡。根据缺乏电力的国家的国家能源战略，应涵盖其邻国进口供应的短缺。这项研究评估了不同平衡区域和高度可再生能源系统之间的并发赤字和剩余情况。因此，根据已出版的场景，通过分析瑞士及其邻国奥地利，德国，法国和意大利的案件来确定可能的不可行的能量平衡。结果表明，瑞士及其邻国尤其是在冬季，存在同时存在的赤字情况。因此，该分析的结果挑战了当前的能源策略，并旨在达到瑞士和欧洲的净零CO 2排放。
COVID-19疫苗接种对下尿路的影响（...
目的：良性前列腺增生（BPH）是可能影响生活质量的男性，尤其是在老年时期的常见状况。bph是与较低的尿路症状（LUTS）相关的非恶性前列腺增大。各种因素，例如衰老，荷尔蒙失调和炎症会导致BPH，雄激素失调起着关键作用。2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行引起了对Vac Cine Cine副作用的担忧，特别是在患有LUTS的BPH患者中。正在进行研究以了解Covid-19-19疫苗接种对LUTS对BPH患者的影响。材料和方法：该前瞻性纵向研究于2022年9月至2023年3月在伊朗德黑兰的NINA医院进行，招募了106名BPH患者接受COVID-19疫苗。超声检查，总和前列腺特异性抗原（PSA）测试和尿液分析，并在疫苗接种前完成了国际前列腺症状评分问题。疫苗包括牛津大学/阿斯利康，Sinopharm或Sputnik-V，并配有根据Manufac Turer方案给予的增强剂量。助推器后三个月，患者通过同一问卷重新评估。使用SPSS软件分析数据。结果：在接收COVID-19疫苗的3,591名个人中，有106个有资格进行分析。疫苗接种日的平均值±标准偏差年龄为65.4±11.74岁。接收COVID-19疫苗的个体发现PSA水平或疫苗接种后前列腺量没有显着变化。其他症状没有明确的差异。在尿症状，紧迫性，排练，频率和血尿率显着增加（p值<0.05）。结论：我们的发现阐明了BPH患者的COVID-19疫苗接种后可能会加剧紧迫性，排练，频率和血尿。
青尼罗河上游土壤侵蚀对下游水库淤积的影响
因此，峰值强度的测量确实提供了有关每个样品中相应矿物相的相对量的信息。沉积物指纹将沉积物的矿物学或地球化学性质与其来源材料联系起来。如果可以通过其地球化学性质区分来源材料，则可以通过比较沉积物和来源材料的性质来确定沉积物的可能来源（Walling 等人，2003 年）。需要区分几个潜在的沉积物来源区域意味着单一的指纹属性通常不太可能提供可靠的来源指纹。因此，最近的大多数源指纹研究都使用了复合指纹，包括一系列不同的诊断属性和混合模型来量化来自不同来源的沉积物的相对贡献（Collins 和 Walling，2002 年；Collins 等人，2010 年）。聚类分析是一种强大的工具，可用于对数据进行分类和排序，以建立此类数据之间的关系（Sneath 和 Sokal，1973 年；Yang 和 Simaes，2000 年）。聚类分析也称为分割分析或分类分析（Aldenderfer 和 Blashfield，1984 年；Everitt 等人，2001 年）。该方法创建具有“相似性”的对象分组，这些相似性可以用任何可测量的参数来量化。许多不同的研究领域，如工程学、动物学、医学、语言学、人类学、心理学、市场营销，甚至地质学，都为聚类技术的发展及其应用做出了贡献（Cortés 等人，2007 年；de Meijer 等人，2001 年；Mamuse 等人，2009 年）。可以执行两种聚类分析方法：（1）层次聚类（Johnson，1967；Kaufman 和 Rousseeuw，2009），其中使用迭代算法将数据分组到聚类中（2）K 均值聚类（Army，1993；Kanungo 等，2002；Wagstaff 等，2001），其中聚类的数量是预先定义的，并且所有数据点根据某些特定特征或指标分布到聚类中。在本研究中，层次聚类用于创建聚类树，也称为树状图，从而允许决定最适合应用的聚类级别或规模。有多种执行层次聚类的方法，例如：1. 单链接方法，基于使用一个聚类内的一个个体与相邻聚类中一个个体之间的最小距离构建的层次结构。该方法有助于识别不规则的簇形状，但由于统计测试表现不佳以及层次树的图形表示难以解释而无法获得有关完整簇大小和形状的直接定量信息，因此受到限制。
沙特阿拉伯阿西尔地区牙髓科医师对下颌第一磨牙根管充填质量的 X 线评估
目的：本研究旨在评估和评价沙特阿拉伯阿西尔地区牙髓科医师对下颌第一磨牙进行的根管填充 (RCF) 的质量。参与者和方法：对由具有不同资质和经验的牙髓科医师治疗的 18 岁以上男女患者进行了横断面放射学研究。治疗在相似的手术区域、材料和设备下进行。根据国际标准以长度、密度和锥度的形式评估 X 射线的质量。这些 X 射线照片由两名具有相似证书的评估员评估。计算了检查者间的一致性。卡方或 Fisher 精确检验用于检验组间和质量参数之间的显著差异。p < 0.05 被视为具有统计学意义的截止点。结果：本放射学研究共评估了 74 颗下颌磨牙，共治疗了 224 个根管。记录到的 RCF 锥度、密度和锥度质量的合格百分比分别为 77%、93% 和 91%，整体 RCF 质量可接受为 87%。在锥度方面，左右侧之间存在显著差异（p = 0.035），在密度方面，不同年限和不同根管位置之间的差异也显著（两个变量的 p = 0.040）。结论：不同证书的牙髓科医师对下颌第一磨牙进行的 RCF 在密度和锥度方面质量较高，但长度适中。整体 RCF 质量是可以接受的。临床意义：对接受根管治疗的牙齿进行术后根尖 X 光检查是维持高标准患者服务的一个积极方面。应按照推荐教科书中关于长度、锥度和密度的规定进行。关键词：牙髓科医师，下颌第一磨牙，根管治疗质量。 《当代牙科实践杂志》（2024）：10.5005/jp-journals-10024-3666
公共卫生是地方性的：NACCHO 对下一任总统和第 119 届美国国会的建议
地方卫生部门的预算有限且不可预测，无法投资于必要的基础设施，即促进和保护健康的人员、技能、服务和系统。他们的资金流传统上仅限于特定的疾病或项目，这使得投资或维持关键的卫生部门跨领域职能变得困难。为了最有效地利用疾病专项资金，地方卫生部门需要一个坚实的基础，并由可持续的、与疾病无关的、可预测的资金支持来支持地方公共卫生基础设施。这种资金使地方卫生部门能够专注于某些至关重要的技能，如沟通、外展、数据分析和数字化，但由于资金限制，他们在很大程度上缺乏这些技能。地方一级资源的缺乏阻碍了支持联邦公共卫生目标的努力。
主席对人工智能 (AI) 特设委员会的指示以及对下一步行动的讨论
目标 本次会议旨在正式成立国家评估管理委员会人工智能 (AI) 特设委员会，并总结委员会的下一步行动。概述 董事会主席 Beverly Perdue 将向委员会介绍主席的职责，董事会将采取行动批准委员会的成立。Ron Reynolds（委员会主席）将描述委员会计划的下一步行动。董事会成员将有剩余的时间进行提问和讨论。背景 自 2023 年 8 月以来，董事会一直处于学习 AI 的状态。在 2024 年 3 月的会议上，讨论转向思考董事会可能需要采取的与 AI 相关的行动。成员要求成立一个委员会，帮助推动董事会的工作，确保了解人工智能的不断发展、它给 NAEP 带来的潜在机遇和风险，以及任何可能值得董事会采取行动的问题。在向所有董事会成员发出呼吁，确定谁有兴趣在该委员会任职后，选出了 10 名成员，代表所有董事会常设委员会，具有不同的专业角色和经验。此外，鉴于委员会的工作与 NAEP 的运营有交集，国家教育统计中心 (NCES) 专员将担任委员会的当然成员。委员会成员包括：
英语 - 完整报告 - 风险或回报 - 水电对下湄公河盆地的供应链有影响
•对于柬埔寨，渔业，水产养殖和纺织品行业的风险最高，这对于该国的经济发展至关重要。对生计和粮食安全至关重要的Tonle Sap Lake的渔业的高曝光和脆弱性使该行业处于高物理和市场风险，并且长期内的监管风险随着过度捕捞法规变得更严格。此外，柬埔寨迅速增长的农业和能源部门也面临着水力发电的高物理和市场风险，对农业领域的稳定性和生育能力，灌溉和运营的水上可用性，农业生产的损害以及对全国越来越多的疾病依赖性电力系统的脆弱性产生影响。
越南摘要报告 - 风险或奖励 - 水电对下湄公河盆地的供应链影响
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使用杂交卷积神经网络跨MRI图像对下级神经胶质瘤进行脑肿瘤分割
摘要：低度神经胶质瘤（LGG）是最常见的恶性脑肿瘤，可大大定义患者的表现率。跨磁共振成像（MRI）的LGG分割是诊断和治疗计划所必需的。为了达到这一具有挑战性的临床需求，这是一种基于U-NET和SEGNET的杂交结合卷积神经网络（CNN）的深度学习方法。实际上，为了将其与最常用的模型U-NET进行比较，建立了一种采用的侦察模型。分割使用110名LGG患者的反转恢复（FLAIR）进行培训和评估。混合模型实现的最高平均值和中值骰子系数（DC）为83％和85。分别为7％。获得的这项工作的结果导致在MRI图像中使用深度学习的潜力，以便为许多相关的临床应用提供无创的LGG分割工具。