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非主导手工鼠标训练和双侧转移效果
这项研究探讨了训练计算机鼠标在非主导手中使用的效果对单击主导和非主导手的性能的效果。计算机鼠标的使用是工作场所中的日常操作，需要通过练习和训练多年来开发和精致的小手和腕部动作。我们的研究有11名右手计算机鼠标用户每天训练他们的非主导手15分钟，每周五天，持续6周。这项研究发现，由于训练的双边转移效果，在非主导手训练后，计算机鼠标的性能提高了。此外，我们的研究表明，非主导手能够学习我们主导的手已经训练多年的复杂运动。最后，我们的研究表明，当技能未经培训一年以上时，非主导性手势会降低，但性能明显高于原始培训之前的性能，并且可以迅速重新学习。总的来说，培训无计算机鼠标的非主导手将允许行业的表现提高，同时允许在众多经济体中更安全，可持续和更可实现的工作。
对移动设备进行手工跟踪的深度学习实施的初步调查
摘要 - 手动跟踪是计算机图形和人机交互应用程序的重要组成部分。使用RGB摄像机没有特定的硬件和SENS（例如，深度摄像机）允许为大量设备和平台开发解决方案。尽管提出了各种方法，但由于阻塞，复杂的背景以及各种手势和手势，单个RGB摄像机的手跟踪仍然是一个具有挑战性的研究领域。我们提出了一个移动应用程序，用于从智能手机摄像机捕获的RGB图像中进行2D手跟踪。图像是由深层神经网络处理的，并经过修改，以解决此任务并在移动设备上运行，以寻找性能和计算时间之间的折衷方案。网络输出用于显示用户手上的2D骨架。我们在几种情况下测试了我们的系统，显示了交互式手动跟踪水平，并在变化的亮度和背景和小遮挡的情况下取得了令人鼓舞的结果。索引术语 - 深度学习，人类计算机互动，图像处理，手跟踪
塞拉利昂的手工和小型金矿开采中汞的环境和健康影响。
手工和小规模的黄金开采（ASGM）是塞拉利昂许多农村社区的重要收入来源，尤其是年轻人和单身母亲。但是，该行业对汞提取的汞的依赖构成了重大的环境和健康挑战。汞由于其效率和低成本而被用于合并，但释放到水体，土壤和空气中会引起广泛的污染，损害了水生生态系统和生物多样性。这些污染物在食物链中生物蓄积，影响采矿场以外的人类和环境健康。本研究采用混合方法方法，整合了来自原始和次要来源的定量数据，定性见解和地理分析。调查结果表明，尽管ASGM提供了关键的财务稳定性，但近地表黄金的可用性降低迫使矿工不得不深入研究，增加了成本和风险。大约4,000名手工矿工每年共同使用估计156公斤的汞，加剧了环境损失。有限的访问财务资源，技术专长和行政支持，再加上依赖非正式的购买黄金网络，使不可持续的做法永存，并且不符合环境法规。该研究要求采取有针对性的干预措施来解决经济依赖和环境退化，例如促进无汞提取技术和支持矿工。
女性流动性，生计和手工和小规模采矿诱发的地方经济的脆弱性
主导的手工和小规模采矿（ASM）叙事突出了妇女生计和该行业中性别挣扎的隐形性。的确，ASM中妇女生计的维度，如何通过日常活动来帮助，以及各种妇女在ASM环境中所面临的具体脆弱性仍在研究和理论上。利用当地经济的观点和定性研究，涉及加纳的半结构化访谈和现场观察，我们探讨了在开放的农村经济的背景下从事ASM的不同妇女的生计维度。我们的调查结果突出了各种各样的妇女群体在ASM中建立生计：上学假期期间的年轻女孩和妇女，年轻的高中生和在周末工作的学徒，等待基础教育证书考试成绩，需要钱来学习的年轻妇女，以学习职业，怀孕的青少年/年轻妇女，妇女追求临时的临时企业来交易（临时），以促进宠儿（宠爱）（）经济状况。然而，贫穷的妇女，单身，离婚/分离，已婚妇女，移民和寡妇面临经济困难以及努力在农村经济中拥有更好的替代生活的生计选择的妇女，他们选择通过挖掘者，选择者或ORE载体来创建ASM的永久收入来源。每天的流动性塑造了在ASM建立生计工作的生存能力，但在大多数情况下，妇女经历了不同的健康和经济脆弱性，影响其与健康相关的生活质量和生计的增长。第三个生计维度是ASM通过“ San Ban Ho”（基于信贷条件的副作用生计）向妇女提供的间接生计机会； ASM空间中的小交易；家庭交易；和市场日交易；通勤交易；地下坑“贫民窟”赞助。其中一些漏洞包括性剥削和年轻妇女中的少女怀孕，以及因国家对ASM的禁令而造成的经济困难，这是对“ San Ban Ho”等妇女的生计，以及在ASM社区中间接依赖于ASM社区中繁荣的妇女的生活。我们认为，形式化的努力和政策应该为直接和间接参与ASM部门的妇女提供就业机会，而不会流离失所并破坏其收入，每日生存和非常存在的妇女的生计。
利用手工制作的放射素学对多中心智能MRI预测多发性硬化症患者的残疾进展
（1）比利时迪彭贝克（Diepenbeek）3590的Hasselt University的生物医学研究所MS中心（生物医学研究所）。（2）Hasselt University，Agoralaan大楼D数据科学研究所（DSI），3590，Diepenbeek，比利时。 （3）D -LAB，荷兰马斯特里赫特大学马斯特里赫特大学的肿瘤学研究所精密医学系D -LAB。 （4）荷兰马斯特里赫特大学医学中心的肿瘤学和发育生物学研究所放射学和核成像系，荷兰马斯特里奇。 （5）比利时安特卫普大学安特卫普大学IMEC-Vision Lab。 （6）𝜇神经研究中心，比利时安特卫普大学，安特卫普大学。 （7）Sumo Group，idlab，根特大学-IMEC，根特，比利时。 （8）比利时Ku Leuven的Esat-Stadius。 （9）noorderhart，康复和比利时Pelt MS中心。 （10）荷兰Sittard-Geleen Zuyderland Medical Center神经病学系学术中心Zuyd。 （11）荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学的心理健康与神经科学学院。 *=这些作者对这项工作同样贡献了对应作者= Philippe Lambin（philippe.lambin@maastrichtuniverity.nl）（2）Hasselt University，Agoralaan大楼D数据科学研究所（DSI），3590，Diepenbeek，比利时。（3）D -LAB，荷兰马斯特里赫特大学马斯特里赫特大学的肿瘤学研究所精密医学系D -LAB。（4）荷兰马斯特里赫特大学医学中心的肿瘤学和发育生物学研究所放射学和核成像系，荷兰马斯特里奇。（5）比利时安特卫普大学安特卫普大学IMEC-Vision Lab。（6）𝜇神经研究中心，比利时安特卫普大学，安特卫普大学。 （7）Sumo Group，idlab，根特大学-IMEC，根特，比利时。 （8）比利时Ku Leuven的Esat-Stadius。 （9）noorderhart，康复和比利时Pelt MS中心。 （10）荷兰Sittard-Geleen Zuyderland Medical Center神经病学系学术中心Zuyd。 （11）荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学的心理健康与神经科学学院。 *=这些作者对这项工作同样贡献了对应作者= Philippe Lambin（philippe.lambin@maastrichtuniverity.nl）（6）𝜇神经研究中心，比利时安特卫普大学，安特卫普大学。（7）Sumo Group，idlab，根特大学-IMEC，根特，比利时。（8）比利时Ku Leuven的Esat-Stadius。（9）noorderhart，康复和比利时Pelt MS中心。（10）荷兰Sittard-Geleen Zuyderland Medical Center神经病学系学术中心Zuyd。（11）荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学的心理健康与神经科学学院。*=这些作者对这项工作同样贡献了对应作者= Philippe Lambin（philippe.lambin@maastrichtuniverity.nl）
利用深度学习和手工放射组学预测立体定向放射治疗后脑肿瘤的不良放射效应
方法：收集接受 SRT 治疗 BM 的患者的钆增强 T1 加权 MRI 和特征，用于来自不同机构的训练和测试队列（N = 1,404）和验证队列（N = 237）。从训练集中的每个病变中提取放射组学特征并用于训练极端梯度增强 (XGBoost) 模型。在同一队列上训练 DL 模型以进行单独预测并提取最后一层特征。使用 XGBoost 的不同模型仅使用放射组学特征、DL 特征和患者特征或它们的组合构建。使用外部数据集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC) 进行评估。研究了对个体病变和每个患者发展为 ARE 的预测。
利用深度学习和手工放射组学预测立体定向放射治疗后脑肿瘤的不良放射效应
方法：收集接受 SRT 治疗 BM 的患者的钆增强 T1 加权 MRI 和特征，用于来自不同机构的训练和测试队列（N = 1,404）和验证队列（N = 237）。从训练集中的每个病变中提取放射组学特征并用于训练极端梯度增强 (XGBoost) 模型。在同一队列上训练 DL 模型以进行单独预测并提取最后一层特征。使用 XGBoost 的不同模型仅使用放射组学特征、DL 特征和患者特征或它们的组合构建。使用外部数据集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC) 进行评估。研究了对个体病变和每个患者发展为 ARE 的预测。
S.No 职位资格和经验薪酬办公室...
拥有手工织布和纺织技术或机械工程文凭或学士学位，并具有手工织布产品开发和制造经验。 拥有 3 至 5 年手工织布产品开发或制造或手工织布工艺开发经验。 熟练使用 Auto CAD、Solid Works、FUSION 360 等设计软件，熟悉纺织技术工艺的基础知识（关键领域：纺纱和织造，理想领域：纺织化学加工），并具备丰富的材料科学知识。 拥有农村发展领域的经验将非常有用，但不是强制性的。 最好对研究和开发充满热情。精通多种语言（除了良好的英语沟通能力外，最好会说印地语、马拉雅拉姆语和泰米尔语）。
混合手工制作和深度神经时空脑电图特征聚类框架，用于精确的情绪状态识别
摘要：人类的情绪随时间而变化，非平稳，性质复杂，是日常生活中人类反应的结果。从一维脑电信号中连续检测人类情绪是一项艰巨的任务。本文提出了一种使用连续小波变换从脑电信号中检测情绪的先进信号处理机制。原始脑电信号的空间和时间分量被转换成二维频谱图，然后进行特征提取。实施混合时空深度神经网络以提取丰富的特征。基于差分的熵特征选择技术根据熵、低信息区域和高信息区域自适应区分特征。使用深度特征包 (BoDF) 创建相似特征的聚类并计算特征词汇以降低特征维数。在 SEED 数据集上进行了广泛的实验，结果表明与最先进的方法相比，所提出的方法具有重要意义。具体来说，所提出的模型在 SJTU SEED 数据集上分别对 SVM、集成、树和 KNN 分类器实现了 96.7%、96.2%、95.8% 和 95.3% 的准确率。
第 15 届蒙特利尔大学可持续蓝色经济区域平台
支持发展手工渔业价值链的计划，根据为此目的制定的监管框架将渔民组织成合作社；支持改善专业渔民的工作条件，预防风险和事故，支持为所有手工渔业工人制定社会保护机制。海员的初始和持续培训计划。支持发展渔业产品的手工或工业加工。其他可持续发展水产养殖战略确定水产养殖活动区和监测活动区内安装的海水养殖场环境质量的国家研究项目