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World File Search System推断出
医学中的多样性，平等和包容
在医疗保健中，尽管越来越被接受和优先级的概念，多样性的价值仍然更加新生，研究较少。在商业界证明的多样性价值将推断出医疗保健似乎是合乎逻辑的。这些属性包括改善员工的敬业度和保留率，解决问题的能力和利用能力。但在医疗保健行业中，还有其他重要的价值衡量可能会随着包括患者，学习者和研究人员在内的利益持有人的观点而变化。也许医疗保健多样性最关键的价值是改善患者的结果。基于包容性各种障碍的访问和结果的当前差异是无数的。语言和/或文化障碍阻止一些背景不同的患者寻求预防或早期护理，从而损害了长期结局。为了提供真正以患者为中心的
社交 - vrnn：互动行人的单次多模式轨迹预测
摘要：人类动议的预测是对人类自主机器人安全导航的关键。在混乱的环境中，由于其与环境和其他脚步的相互作用，可能会有几种运动假设。以前用于估计多个运动假设的工作需要大量样本，这限制了其在实时运动计划中的适用性。在本文中，我们提出了一种基于深层生成神经网络的相互作用和多模式轨迹预测的变分学习方法。我们的方法可以实现更快的收敛性，并且与最新方法相比，需要更少的样本。对真实和模拟数据的实验结果表明，我们的模型可以有效地学习推断出不同的轨迹。我们将我们的方法与三种基线方法进行了比较，目前的性能结果表明，我们的生成模型可以通过产生各种轨迹来实现轨迹预测的更高准确性。
模拟小型船舶的数学模型...
用于大型船舶的传统“回归”式模型不适用于小型船舶模型，因为存在许多小型船舶类型和多种船体形状。相反，采用模块化方法，将各个力和力矩分类到模型的不同部分。这种方法在海洋模拟领域仍处于起步阶段。模块化概念要求更清楚地了解船舶系统所涉及的物理流体动力学过程，并制定方程式，而这些方程式不仅仅依赖于海上试验数据的近似值或多元回归。虽然许多流体动力学系数已被引入模型，但避免了对某些平衡条件的状态进行多变量泰勒级数展开，因为这将推断出已经进行了近似，并且高阶项很快就会变得抽象，难以与现实世界联系起来。
飞行员卫星图像概览 - 国家气象局
在与航空界的互动过程中，我注意到人们对卫星图像的兴趣日益浓厚。飞行员现在可以访问近乎实时的卫星图像产品，这些产品可从 NWS 网站以及越来越多的私人网站和其他来源轻松访问。各种经常更新的高分辨率卫星图像可供使用，每张图像都提供有关飞行员计划飞行路线沿线天气状况的见解和线索。气象卫星上的成像仪现在可以探测云层反射和发射的各种光谱宽度的辐射。这样就可以生成图像，突出显示给定位置上空大气中的各种水平和云类型。当飞行员通过切换不同的频道研究其路线或位置的卫星图像时，他们可以更好地了解在飞行前简报程序中推断出的当前和短期预期飞行条件。
2023地方政府气候变化行动调查
大都会和区域委员会都感到气候变化的影响增加。但是，从大都市委员会数量的不成比例收到的回应要比其区域同行。在2023年，有76％的大都会理事会做出了回应，而区域委员会的53％。同样，虽然除沿海区域委员会以外的所有委员会都做出了回应，但内陆区域委员会的大多数没有做出回应。，我们从调查中有关缺乏能力和资源的地方区域委员会的评论中推断出，内陆区域响应率低至少部分是由于缺乏能力，缺乏员工，资源和其他优先事项。我们猜测，本报告中的数据可能代表了新南威尔士州议会议会所面临的障碍的报道不足或轻描淡写。
驾驭商业道德行为浪潮
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人权与全球供应链
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EDUTEC 人工智能与教育报告
AI可以定义为“基于关系算法的自动化”。当机器和应用程序根据数据关联（或从专家知识推断出的关联）自动进行推理时，会发生两个超越传统教育技术的根本变化：一方面，从捕获数据转变为检测同一数据中的模式；另一方面，从提供教育资源访问权限转变为自动化有关教学和其他培训过程的决策。检测模式和自动化决策都是可委托给计算机系统的责任级别的飞跃。但开发人工智能系统的过程可能会导致模式检测中的偏见和决策中的不公平。因此，作为教育工作者，我们必须批判地关注人工智能系统的使用。本报告概述了利用人工智能改善教育的机会，认识到将出现的挑战，并提出了指导新政策制定的建议。
深入研究人类数字孪生实现 - arXiv
摘要 — 人体数字孪生 (HDT) 是人体的数字复制品，可以反映完整的人体、人体的某些部分（如器官、流动、细胞）甚至人类行为。HDT 是从数字孪生 (DT) 制造概念推断出的人类特定复制应用，被定义为一种创建物理系统或流程的数字复制品的技术，旨在优化其性能并支持更准确的决策过程。本文的主要目标是通过浏览其基本概念、与 DT 的区别、现有发展和不同的应用领域，为读者提供 HDT 领域当前努力的全面概述。审查方法包括对科学文献、专利和工业计划的详尽审查，以及对正在进行和预见的 HDT 研究活动的讨论，强调其潜在的好处和局限性。关键词 — 数字孪生、人体数字孪生、建模
引用：Seo, Sangwon, Kennedy-Metz, Lauren R, Zenati, Marco A, Shah, Julie A, Dias, Roger D 等人。2021 年。“面向 AI 教练推断医疗保健中的团队心理模型一致性。”2021 年 IEEE 情境管理认知和计算方面会议 (CogSIMA)，2021 年。
摘要 — 共享的心理模型对于团队成功至关重要；然而，在实践中，由于各种因素，团队成员的模型可能不一致。在安全关键领域（例如航空、医疗保健），缺乏共享的心理模型可能导致可预防的错误和伤害。为了减轻此类可预防的错误，我们在此提出了一种贝叶斯方法来推断团队成员在执行复杂医疗任务过程中心理模型的不一致。作为一个示例应用，我们使用两个模拟的基于团队的场景来演示我们的方法，这些场景源自心脏手术中的实际团队合作。在这些模拟实验中，我们的方法推断出模型不一致，召回率超过 75%，从而为计算机辅助干预增强手术室中的人类认知并改善团队合作提供了基础。