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CS-23 Amdt 3 - EASA
目录（总体布局） CS–23 普通、通用、特技和通勤类飞机 序言书 1 – 适航规则 子部分 A – 总则 子部分 B – 飞行 子部分 C – 结构 子部分 D – 设计和构造 子部分 E – 动力装置 子部分 F – 设备 子部分 G – 操作限制和信息 附录 附录 A – 最大重量为 2722 千克（6 000 磅）或以下的传统单引擎飞机的简化设计载荷标准 附录 C – 基本着陆条件 附录 D – 机轮旋转载荷 附录 F – 机轮旋转载荷的测试程序符合 CS 23.853、23.855 和 23.1359 的自熄性材料 附录 G – 持续适航说明 附录 H – 自动动力储备（APR）系统的安装 附录 I – 水上飞机载荷 附录 J – 用于表明符合 23.562 的拟人测试假人 第 2 册 – 可接受的符合性方法 (AMC) AMC – 子部分 C AMC – 子部分 D AMC – 子部分 E AMC – 子部分 F AMC – 子部分 G AMC – 附录 A 第 2 册 – 飞行测试指南 (FTG) FTG – 目录 第 1 章 – 一般规定
课堂教学的演变 - 学者档案
考虑到所有身份和意图，这些教育工作者采用了这一概念并加以实施。他们的实践包括介绍一系列儿童书籍，作为人们制作的有趣且引人入胜的物品，鼓励孩子们将自己视为制作书籍的人，然后邀请他们制作一些书籍。从“写作”转变为“制作书籍”是一项小创新，但一旦实施，它将极大地改变学习的可能性以及教学决策的意义。它将教学重点转移到写作上，包括孩子们为什么写作和如何写作，以及他们如何参与写作。几年后，凯蒂和同事马特·格洛弗 (2008) 在一所幼儿园实施了这项创新，并发现了同样强大的参与度，孩子们将自己视为作者和插画家。当孩子们进入课堂时已经拥有这些身份、意图和能力时，幼儿园和一年级的老师可以考虑以前无法想象的创新。这一系列创新在读写教学中引发了革命性的转变。事实上，在他的著作《好点子从何而来：创新的自然史》中，史蒂文·约翰逊（2010）将创新与进化联系起来。他将进化拟人化为“修补匠”，而不是工程师。他的想法是，创新从现有的东西（想法、工具、实践、材料）开始，然后将它们转移到“相邻的可能”。
与机器人交谈时，人类会发音吗？主要Chadox1疫苗接种不会重新激活前...
1 si-m/“模拟人”柏林技术大学的科学框架和Charite´university医学柏林，柏林自由大学的公司成员，柏林汉堡大学，柏林，柏林，柏林，德国，2再生免疫学和衰老，BIH Imbunomics，BIH Immunomics，柏林卫生部，3. Neurocure，3神经学院研究中心，Charite'-University医疗中心柏林，柏林自由大学的公司成员，柏林洪堡大学和柏林卫生研究院，德国柏林卫生研究院，柏林神经病学系4，Charite'-University医学中心柏林，柏林弗里斯特大学的公司成员卫生部，柏林，德国，5实验免疫学实验室，病毒学研究所，医学院和科隆大学科隆大学，科隆大学，德国科隆大学，6种高级培养病毒，生物威胁和特殊病情病毒中心，他们参考了实验室SARS-COV-2和谁在新兴感染与生物学威胁中合作，罗伯特·科赫研究所，柏林，德国，7 JPT肽技术GmbH，柏林，德国，8 Max Planck Molecular Genetics，柏林，德国，德国，9个德国感染研究中心（DZIF），贝林德国科隆的波恩 - 科洛涅，科隆分子医学中心10中心，科隆大学，德国科隆大学
从不稳定的输入到强劲的输出
对于瘫痪患者，脑机接口 (BCI) 可以通过直接与大脑交互将运动意图转化为动作来恢复自主运动。性能最佳的 BCI 通过植入的微电极监测与运动相关的神经信号。为了将监测到的信号转换成命令，需要训练解码器找到从记录的神经活动到控制信号的映射。BCI 在开发方面的进步使其能够用于一系列应用，例如快速打字、控制拟人机械臂、生成合成语音以及刺激瘫痪肌肉以实现伸手和抓握 1 – 4 。然而，随着时间的推移而产生的神经记录不稳定性对维持强大的闭环性能提出了挑战。例如，植入电极的轻微位移（相对于周围脑组织）会导致记录的神经元身份发生变化，并导致日内和日间不稳定，从而干扰意图的解码 5、6。据《自然生物医学工程》报道，Byron Yu 及其同事现在表明，通过利用大量神经元活动背后的“隐藏”结构（称为低维神经流形）可以稳定 BCI 的解码性能 7 。神经流形表示跨神经元协调活动的模式，仅通过观察单个神经元活动是无法识别的 8、9（图 1a）。它们被认为反映了底层神经回路施加的约束 9 。依赖于神经流形的 BCI 解码器使用两阶段方法：降维阶段将单个神经元的活动映射到底层流形上，然后将流形映射到运动上。由于流形是从皮质神经元的小随机样本计算得出的，因此可以将许多不同的记录神经元集映射到同一流形上 10 – 14 。这些流形及其解码输出与行为具有一致的关系
2018-19 学年 12 年级职业流课程大纲
3. 对某一诗歌节的理解问题（4 个问题包括诗人/诗歌名称、押韵格式/明喻/隐喻/拟人/头韵/意象等）。（从两节给定诗歌中选一节） 4 分 第三部分（写作） 14 分 4. 摘要写作（约 150 字的文章） 5 分 5. 写信（仅限官方/商业和致编辑/申请（两节选一）（信函或申请） 6 分 6. 解释报纸标题（15-20 字）/电子邮件写作 3 分 第四部分（语法） 8 分 7. 语法项目： a. 限定词 b. 非限定词的使用（不定式、动名词、分词） c. 句子的转换 d. 语态 e. 叙述 2+2+2+1+1=8 分 第五部分（文学） 25 分 8. 中心思想（2 选 1） 3 分 9 深入研究中提出的三（四）个简答题，每个题长约 40 到 50 字。3×2=6 10. 广泛研究中提出的两（三）个简答题，每个题长约 40 到 50 字。2×2=4 11. 深入研究中提出的关于主题、事件、内容、人物等的长答题（100 到 120 字）（有内部选择）。6 分 12. 广泛研究中提出的关于人物/事件/主题等的长答题（100-120 字）（有内部选择）。 6 分 教学大纲 A 部分（强化学习课程） 1. 哈桑的出勤问题 Sudha Murthy 2. 进行曲之王 Katherine Little Bakeless 3. 跳出框框思考：横向思维（改编自互联网上的文章） 4. 机器人和人 Isaac
人工智能深度学习重建算法对 CT 图像质量和潜在剂量减少的影响：一项体模研究
摘要背景：最近，计算机断层扫描 (CT) 制造商已经开发出基于深度学习的重建算法来弥补迭代重建 (IR) 算法的局限性，例如图像平滑和空间分辨率对对比度和剂量水平的依赖性。目的：评估人工智能深度学习重建 (AI-DLR) 算法与混合 IR 算法对胸部 CT 图像质量和剂量减少的影响，对比不同临床适应症。方法：在用于胸部 CT 条件的五个剂量水平 (CTDI vol: 9.5/7.5/6/2.5/0.4 mGy) 下对 CT 美国放射学会 (ACR) 464 和 CT Torso CTU-41 体模进行采集。使用滤波反投影、两级 IR（iDose 4 级别 4 (i4) 和 7 (i7)）和五级 AI-DLR（精确图像；更平滑、平滑、标准、清晰、更清晰）重建原始数据。计算了噪声功率谱 (NPS)、基于任务的传递函数和可检测性指数 (d ′)：d ′ 模型检测软组织纵隔结节（纵隔内的低对比度软组织胸部结节 [LCN]）、毛玻璃影 (GGO) 或高对比度肺 (HCP) 病变。两名放射科医生独立评估胸部拟人幻影图像的主观图像质量。他们使用常用的四或五分量表评估了纵隔图像的图像噪声、图像平滑度、纵隔血管与脂肪之间的对比度、实质图像的支气管与肺实质之间的视觉边界检测以及整体图像质量。结果：从标准到平滑水平，平均而言，噪声幅度降低（所有剂量水平：纵隔图像为 - 66.3% ± 0.5%，实质图像为 - 63.1% ± 0.1%），平均 NPS 空间频率降低（所有剂量水平：纵隔图像为 - 35.3% ± 2.2%，实质图像为 - 13.3% ± 2.2%），三种病变的可检测性 (d′) 增加。从标准到清晰水平则发现了相反的模式。从平滑到清晰水平，
对胚胎内生长限制对控制学习和记忆功能的突触可塑性的胚胎海马齿状回神经发生和产后关键时期的影响
宫内生长限制（IUGR）使多达10％的人妊娠复杂化，这是围产期发病率和死亡率早产后的第二个主要原因。发达国家中最常见的IUGR病因是子宫核心不足（UPI）。对于IUGR怀孕的幸存者，长期研究一致地表明，认知受损的风险增加了，包括学习和记忆力。其中，只有少数人的研究强调了性别差异，男性和女性对不同障碍的敏感性不同。此外，IUGR会影响白物质和灰质，从大脑磁共振成像中得出了很好的确定。海马，由齿状回（DG）和Cornu氨（CA）子区域组成，是对学习和记忆至关重要的重要灰质结构，尤其容易受到UPI的慢性低氧缺血作用的影响。海马体积减少是学习和记忆降低的有力预测指标。在动物模型中还可以看到DG和CA中的神经元数量减少，并且DG和CA中的树突状和轴突形态减弱。在很大程度上没有探索的是产前变化，使iugr后代易于产后学习和记忆递减。缺乏知识将继续阻碍未来治疗以改善学习和记忆的设计。在这篇综述中，我们将首先介绍有关IUGR后神经后遗症的临床敏感性和人类流行病学数据。研究，我们将遵循使用实验室的IUGR小鼠模型（模拟人IUGR表型）生成的数据，以在胚胎海马DG神经发生中的细胞和分子改变下进行剖析。我们最后将提出一个新的关于产后神经元发展的主题，即突触可塑性的关键时期，这对于在发育中的大脑中达到兴奋/抑制平衡至关重要。据我们所知，这些发现是描述产前变化的第一个，从而导致产后海马兴奋性/抑制性不平衡发生了变化，这种机制现在被认为是神经认知/神经认知的原因。
光子计数检测器CT用于肝病变检测 - ...
目的：这项研究的目的是评估来自光子计算检测器的最佳能量水平（VMI）的最佳能量水平，用于计算出的探测器（CT），以检测肝脏病变作为幻影大小和辐射剂量的函数。材料和方法：在120 kVp的双源光子计数检测器CT上成像拟人型腹部腹部幻影和病变。使用了五个具有病变到背景的损伤，差异为-30 HU和-45 HU，使用了+30 HU和+90 HU的3个损伤。病变直径为5 - 10毫米。环以模拟中型或大型患者。中等大小的体积CT剂量指数分别为5、2.5和1.25 MGY，大小分别在5和2.5 mgy中成像。每个设置的年龄为10次。对于每个设置，VMI从40到80 KEVAT 5 KEV增量进行重建，并以4（QIR-4）的强度水平的量子迭代重建重建。病变的可检测性作为面积，其高斯通道差异为10个。结果：总体而言，在65和70 keV处发现最高可检测性，用于在介质和大型幻影中的损伤和高肌电损伤，而与辐射剂量无关（AUC范围为0.91 - 1.0，培养基为0.91 - 1.0，分别为0.94 - 0.99，分别为0.94 - 0.99。最低的可检测性在40 keV处发现，而辐射剂量和幻影大小（AUC范围为0.78 - 0.99）。在40 - 50 keV中，可检测性的降低更为明显，而降低辐射剂量时，可检测性的可检测性降低是40 - 50 keV。在相等的辐射剂量下，与中型幻影相比，大尺寸的检测随VMI能量的函数差异更强（12％vs 6％）。结论：VMI能量之间不同幻像大小和辐射剂量的VMI能量之间的低阳离子和超霉菌病变的可检测性不同。
情感人工智能作为工具
介绍。当今，人工智能（AI）及其创新是具有全球意义的全球趋势之一。其中一项创新就是情感人工智能（emotional AI/EAI），它被称为能够识别人类情感、及时处理并做出适当反应的革命性技术。专家认为，情感人工智能是确保人与机器之间建立情感导向沟通的工具。本文探讨了情感人工智能的具体内容、成就、潜在机遇和发展前景。方法和来源。采用哲学、社会心理学、比较和跨学科方法。本文内容基于国内外作者（B.Gertsel、D.Goleman、R.Picard、D.I.Dubrovsky、E.M.Proydakov等）撰写的专业文献、有关情感人工智能及其特征的科研成果和公开信息，特别是Alia Grig等人撰写的《情感人工智能：让人类世界变得更美好》。结果和讨论。情感人工智能课题的现实意义，决定了需要转向“情绪智力”（EI）概念作为情感人工智能的基本基础，这使得揭示人类情绪智力的本质特征及其与EII的区别成为可能。情感人工智能是现代人工智能的一项创新，其主要参与者是拟人机器人、文本、语音聊天机器人和视频机器人，积极向公众展示在情绪心理学领域获得的知识和技能，这些知识和技能正在当前人工智能的框架内得到改进。结论。目前，训练情感人工智能与人类互动已经有了一个系统的流程，EAI正在从现代应用人工智能的具体情况出发，根据新现实的挑战逐步发展。然而，在数字时代，人与机器、机器与人的沟通是相互关联的过程，在互动实践中，应致力于建立功利性和伙伴关系。当前人工智能的这种发展方向符合时代的要求，并引领其进一步发展——创造出一种新的通用人工智能，即“人类水平的人工智能”，预计这将极大地扩展人类和整个社会的能力。
胰岛素抵抗的诊断标志物可区分绝经中糖尿病和糖尿病
摘要。- 目标：更年期是女性重生生活中的重要过渡时期，在此期间，激素会改变，导致心脏瓦斯加斯加疾病和2型糖尿病的风险增加。在这项研究中，我们评估了使用胰岛素抵抗（IR）的替代表现来预测甲膜膜上苏联妇女胰岛素抵抗的风险的可能性。患者和方法：研究涉及252名居住在西部波美拉尼亚案的终止妇女。本研究中采用的方法是基于原始问卷，拟人测量和实验室测试的诊断调查，用于确定所选生物化学参数的水平。结果：在整个研究人群中，曲线下的最高面积是稳态模型评估 - 胰岛素分解（HOMA-IR）和定量的胰岛素剂量检查指数（QUICKI）。甘油三酸酯指数（TYG指数）显示出比其他标记物中糖尿病和糖尿病之间的区别诊断值，这是糖尿病和糖尿病之间的区别工具。homa-ir与禁食的血液胶质（r = 0.72; p = 0.001），糖化血红蛋白（HbA1c，r = 0.74; p = 0.001），甘油三酸酯，甘油三酸酯（TG，r = 0.18; p <0.005）和Sure-sure（sbp = 0.02）（r = 0.001;用高密度脂蛋白（HDL，r = -0.28; p = 0.001）负否。结论：发现人体测量法和二进时间代谢参数与IR标记显着相关。homa-beta，Quicki与快速血液（r = -0.051; p = 0.001），HBA1C（R = -0.51; P = 0.001），TG（R = -0.25; P = 0.001），低密度脂蛋白（LDL，R = -0.13; P = 0.045），R = 0.045），; 0.011），并用HDL积极（r = 0.39; p = 0.001）。