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睡眠期间的记忆重新激活不会对物体记忆产生整体作用
人们认为睡眠期间的记忆再激活有助于记忆巩固。大多数睡眠再激活研究都研究了特定事实、物体和联想的再激活如何有利于整体记忆。然而，我们的记忆并不是单一的，记忆的所有特征也并非随着时间的推移而同时存在。相反，我们的记忆会发生转变，一些特征会得到加强，而另一些特征会减弱。睡眠再激活会推动记忆转变吗？我们利用目标记忆再激活技术在对象类别学习范式中研究了这个问题。参与者（20 名女性，14 名男性）学习了三类新物体，其中每个物体都有独特的、可区分的特征以及与其类别其他成员共享的特征。我们使用实时 EEG 协议在优化以产生再激活事件的时刻提示睡眠期间这些物体的再激活。我们发现，再激活会改善对可区分特征的记忆，同时恶化对共享特征的记忆，这表明存在分化过程。结果表明，睡眠再激活并不会对物体记忆产生整体作用，而是支持某些特征比其他特征得到增强的转变。
移动解决方案对物流和供应的影响...
2指南，加尔戈蒂亚斯大学摘要流动解决方案的出现（包括客户期望和技术进步的变化）正在推动运输和物流部门的实质性转变。这些技术包括区块链，物联网（物联网）和人工智能（AI），具有更新传统智慧并提高生产率，可持续性和创造力的革命性潜力。但是，在他们的普遍接受方面存在一些障碍和困难。无缝整合受到调节并发症的阻碍，这些并发症的含义是围绕新兴技术的法规和不确定性不一致。的可伸缩性和功效受到基础设施限制的阻碍，这可能从数字连通性不足到城市农村地区的差异。通过技术限制（包括网络安全威胁和互操作性问题）进一步阻碍了采用尝试。政策制定者，行业利益相关者和研究人员必须共同努力开发协作解决方案，以克服这些障碍并能够广泛采用。简化法规，建立标准，投资基础设施，促进公开标准，提供经济激励措施，与社区互动以及参与社会和道德问题的问题。通过将这些策略付诸实践，运输和物流行业可以实现移动解决方案以及刺激扩张，可持续性和竞争力的全部潜力。利益相关者可以通过拥抱创新和团队合作来克服障碍，抓住机遇，并为更有效，健壮和包容的运输生态系统清理道路。引言COVID-19大流行是数字技术引入的重要转折点。在几个月内，世界进行了数字过渡，这花费了数年的时间才能完成。由于技术使用，数字化和远程工作的增长的加速，第四次工业革命已被引入。该研究调查了供应链管理和物流如何受到移动解决方案的影响。它突出显示了包含车队管理功能的经过深思熟虑的智能手机应用程序。根据Tarun Nagar的说法，移动解决方案是工作人员使用智能手机和平板电脑进行一系列与工作相关的活动时。他说，技术对企业至关重要，因为它允许工人随时随地使用各种设备和应用程序工作。运输和物流行业通过使商品和人们从一个地点的流动到另一个地点的流动到另一个位置，从而有效，可靠地可有效地促进全球贸易和商业。通过有效且可靠的方式使人们和商品从一个地方转移到另一个地方，运输和后勤部门对于促进国际贸易和
使用机器学习对物联网设备的恶意软件分析
泰米尔纳德邦，印度摘要： - 物联网（IoT）设备的扩散引入了用于网络威胁的新领域，恶意软件针对这些设备越来越普遍。本研究论文使用机器学习算法对物联网恶意软件进行了深入分析。我们利用IoT-23数据集（来自恶意和良性IoT设备的网络流量数据的全面集合）来开发和评估用于恶意软件检测的机器学习模型。我们的研究始于数据预处理，包括数据清洁和功能工程，以准备数据集进行分析。我们探讨了IoT-23数据集的特征，揭示了对IoT恶意软件协议和行为的见解。为了增强我们的模型的预测能力，我们采用了诸如单热编码之类的技术来有效地处理分类变量。我们尝试了几种机器学习算法，包括随机森林，逻辑回归，K-Nearest邻居和天真的贝叶斯，将网络流量分为良性或恶意类别。我们使用准确性，精度，召回和F1得分等指标来评估这些模型的性能。此外，我们研究了不同属性之间的特征重要性和相关性，以更好地了解数据集。我们的研究结果阐明了机器学习在检测物联网恶意软件中的有效性，这对增强了物联网生态系统的安全性。本文有助于物联网安全方面的知识越来越多，并为该关键领域的进一步研究奠定了基础。采用机器学习模型可以检测和减轻物联网恶意软件威胁，最终保护物联网设备和网络的完整性和隐私。关键字：物联网设备，恶意软件分析，机器学习，网络安全性，物联网生态系统1。简介
移动解决方案对物流的影响...
摘要移动解决方案的兴起，例如自动驾驶汽车，无人机和可穿戴技术，已经改变了物流和供应链管理。这些解决方案使企业能够提高效率，降低成本并提高客户满意度。自动驾驶汽车提高了交付的速度和准确性，而无人机则促进了偏远地区的最后一英里交付。可穿戴技术通过提供有关其身体状况和位置的实时数据来提高工人的安全性和生产率。但是，这些移动性解决方案也对物流和供应链管理构成了挑战。例如，这些解决方案与现有系统和基础设施的集成需要对技术和基础设施进行大量投资。此外，人们对网络安全和数据隐私有担忧。尽管存在这些挑战，但在技术进步和消费者需求不断变化的推动下，未来几年的运输解决方案的采用可能会增加。物流和供应链经理必须适应这些更改，以保持竞争力并满足客户的需求。本文探讨了移动解决方案对物流和供应链管理的影响，探索其收益和挑战，并讨论企业可以采用的策略以有效利用这些解决方案。关键字：阿里巴巴，Flipkart，印度集市，仓库，物流，客户满意度，供应链管理，自动驾驶汽车，技术采用。
模型挠度法律是针对物质使用挠度的获胜策略增长的里程碑，这是支持
Model Deflection Law a Milestone in the Growth of a Winning Strategy Against Substance Use Deflection—the proposition that the best way to support individuals with substance use and co-occurring disorders is to deflect them away from traditional law enforcement involvement and toward treatment and recovery services— received a game-changing endorsement from the White House in March when its Office of National Drug Control Policy (ONDCP) released a state model law that encourages the adoption of全国各地的挠度计划。利用ONDCP模型法案计划，立法分析和公共政策协会（LAPPA）的专业知识（LAPPA）以及警察，治疗和社区合作（PTACC）的专业知识（PTACC）（PTACC）以及四个全面的阿片类阿片，刺激，刺激和药物滥用计划（COSSAP）的限制范围的限制范围，该模型的范围，该模型的范围，该模型的范围是限制范围的范围。物质使用策略，因此可能铺平了他们的最佳成功途径。如果广泛颁布，模型法将有助于挽救数千种可能因成瘾和过量而丧失的生命。这就是偏转的潜力，可以通过独特的能力将执法和公共卫生机构的资源合成为基于社区的协作，基于社区的方法来改变社区的物质使用策略。“偏转计划得到执法和医疗保健提供者的支持，因为它们具有成本效益并挽救生命，” ONDCP主任Rahul Gupta博士说。“确保警察具有确定药物使用障碍[SUD]早期迹象所需的技能，以便他们可以将更多的人联系起来，这是我们努力解决过量流行病的重要工具。本模型定律为州提供了一个框架，以扩展对这些程序的访问，支持数据收集以跟踪绩效，并更好地满足社区的需求。”
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
对物理部门选定部门的评估...
美国国家科学院出版社 华盛顿特区西北第五大街 500 号 20001 此项活动由美国国家标准与技术研究所签署的合同号 SB13411CQ0017 支持 本出版物中表达的任何意见、发现、结论或建议不一定反映为该项目提供支持的任何组织或机构的观点。 国际标准书号-13：978-0-309-09371-2 国际标准书号-10：0-309-09371-6 数字对象标识符：https://doi.org/10.17226/26312 可从美国国家科学院出版社获取本出版物的更多副本，地址：华盛顿特区西北第五大街 500 号，凯克 360 室，20001；电话：(800) 624-6242 或 (202) 334-3313； http://www.nap.edu。版权所有 2021 美国国家科学院。保留所有权利。美国印刷建议引用：美国国家科学、工程和医学研究院。2021 年。对美国国家标准与技术研究所物理测量实验室选定部门的评估：2021 财年。华盛顿特区：美国国家科学院出版社。https://doi.org/10.17226/26312。
智能系列 - 针对物联网部署优化的 IoT/M2M SIM
随着 5G 网络的到来，预计到 2025 年物联网增长将超过 250 亿。5G 网络提供更高的效率、更好的设备管理和超低延迟，可以实现创新并改变行业。IDEMIA 提供全系列 5G 解决方案，以支持 5G 物联网部署以及 NB-IoT 和 LTE-M 网络。
COVID-19 对物流业的影响 - DiVA 门户
2019 年 12 月 31 日，大量关于中国肺炎病例的报道浮出水面。这些病例集中在湖北省武汉市，没有找到有效原因。后来，未知原因被确定为当今众所周知的全球大流行冠状病毒。2020 年 2 月 12 日，该病毒被世界卫生组织 (WHO) 全球认可，并被广泛标记为 COVID-19。到 2020 年 3 月 11 日，COVID-19 已引起全球大流行 (Tay et al., 2020)。这主要是由于病毒难以检测以及它对世界各地许多弱势群体的生命威胁倾向。同年 5 月左右，该病毒已蔓延至 213 个国家，全球病例近 600 万。目前，疫情已达到新高，病例总数超过 3300 万，死亡人数近 100 万（冠状病毒更新（2020 年 9 月 27 日）：COVID-19 病毒大流行导致 33,082,290 例病例和 999,079 例死亡 - Worldometer，2020 年）。
面向用户适应的训练范式：认知任务执行过程中对物理威胁的生理反应
摘要 生理反应反馈具有巨大潜力，可以支持旨在提高压力威胁条件下认知任务表现的虚拟训练范式。在当前的研究中，我们检查了一系列生理指标的敏感性，这些指标来自皮肤电活动 (EDA)、血压 (BP) 和心率 (HR)，以测量由电击 (ES) 威胁引起的压力。与之前研究生理压力反应与休息条件相比的工作不同，我们将高认知负荷与 ES 威胁引起的压力相结合的条件与没有这种压力的高认知负荷条件进行了比较。25 名参与者在实验设置中执行了一项认知要求高的任务。在特定的 10 秒时间间隔内，以连续音调表示，参与者要么被要求尽最大努力提高认知任务表现（非威胁条件），要么被告知如果认知任务表现不够高，他们可以在此间隔内接受 ES（威胁条件）。分析了生理测量、任务表现和自我报告的压力和工作量测量。在两种情况下，任务表现和自我报告的压力和工作量指标大致相同。尤其是 EDA 指标受到 ES 威胁的影响。可以使用跨参与者分类器使用 EDA 和 BP 特征来区分威胁和非威胁条件