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肩袖修复中的围手术期营养优化
肩袖损伤是上肢疼痛和残疾的最常见原因之一，尤其是影响老年人的原因。Tashjian等。报道说，在60年代和80年代，大约25％的个体中，大约25％的个体存在全厚度肩袖的撕裂。1这些伤害显着影响受影响患者的生活质量和功能独立性。肩袖的撕裂可以保守或手术治疗，具体取决于患者的年龄，不适和残疾以及撕裂的大小，深度和位置，以及其他因素。由于肩袖撕裂的高患病率，关节镜肩袖修复（RCR）是表现最广泛的骨科手术之一。截至2019年，在美国进行了超过460,000张肩袖修复手术，预计到2023年，维修的数量预计将超过570,000个程序。2然而，这些维修中有很大一部分无法治愈，并且这一事实因糖尿病，骨质疏松症，高胆固醇血症，吸烟和营养不良而加剧了这一事实。3营养不良的性质使其成为危险因素，应在肩袖修理手术的情况下定期监测和解决。采用综合而全面的方法，其中包括优化患者的营养状况，对于术前和术后护理至关重要。
肩袖肌腱病和肩关节关节炎不太可能由疫苗接种引起
立场声明 肩袖肌腱病和盂肱关节炎不太可能由疫苗接种引起 本立场声明基于作者的观点而制定，旨在作为一种教育工具。它不是系统评价的产物。鼓励读者考虑所提供的信息并得出自己的结论。 概述 越来越多的人声称疫苗接种会导致肩袖肌腱病、粘连性关节囊炎和关节炎 1 。提出的理论是，疫苗偶尔会被无意中注射到与盂肱关节肩峰下滑囊相邻的三角肌下滑囊中。并且在该区域注射会通过免疫炎症反应损害肩部组织 2 。没有高质量的证据表明疫苗接种会导致或加重常见的肩部问题，如肩袖肌腱病和关节炎。只有患者描述认为疫苗接种与他们的肩部问题之间存在关联 3,4,5 。当出现新症状时，可能会将责任归咎于同期事件 6 。人类思维容易出现这种事后诸葛亮谬误（此之后，所以因之而起）。时间关系并不意味着因果关系，尤其是在肩痛和免疫接种等常见事件中。随着年龄的增长，肩袖病变很常见 7,8 。大多数这些变化最终都会导致肩痛。老花眼（需要戴老花镜）、腕管综合症、关节炎和肩袖肌腱病等与年龄相关的疾病会缓慢出现，通常在特定时间或特定事件后首次被发现 2,3 。肩袖肌腱病的症状可能会多年不被注意，直到人们注意到肩部，就像在肩部接种疫苗后一样。免疫接种也很常见 9 。许多人每年接种流感疫苗，以保护自己和可能接触的弱势群体。疫苗接种还可以限制流感流行的可能性。接种疫苗通常会导致肌肉疼痛几天或几周。常见的肩部问题可能会在每年接种疫苗的同时出现或引起注意。即使人们认为免疫接种和肩部病变之间存在因果关系，它们也极有可能同时发生。新出现的症状、与年龄相符的肩部病变与疫苗接种之间有很大的重叠可能性，而疫苗接种并没有对肩部造成实际伤害。据估计，每年接种疫苗的近 600 万人已经患有可检测到的肩袖肌腱病，这是一种重要的
K-12 人工智能教育的非插电作业
不需要技术的计算机科学 (CS) 教育资源在计算机教育中变得有价值，原因多种多样，包括成本低、易于实施、结合物理/体现交互以及通常具有趣味性 (Nishida 等人，2009 年)。受这些“CS Unplugged”材料的启发 (Bell、Rosamond 和 Casey，2012 年)，过去一两年内开发了一些现有的不需要技术的 AI 教育在线资源。Ali 等人开发了一门针对 AI 伦理的非插电中学课程 (Ali、Payne、Williams、Park 和 Breazeal，2019 年)，Lindner 等人。已经开发了一个六课时的非插电课程，用于教授决策树和强化学习等概念（Lindner、Seegerer 和 Romeike，2019 年）。最近，一些其他未正式发布的非插电 AI 资源已作为课程计划在线提供（Microsoft，n.d.；Group，n.d.；Krueger，n.d.；Seegerer 和 Lindner，n.d.）。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
代码插电活动包的代码小时
进行用户的操作，例如按钮的按钮或鼠标的单击。当您触摸平板电脑上的屏幕滚动时，这是一个事件。按下控制器上的按钮播放视频游戏时，该按钮也是一个事件！在本课程中，您将使用纸质控制器为您的家人编排舞蹈。
插电式混合动力汽车的二氧化碳排放
在这项工作中，我们遵循以前的途径，以探索有限差分时间域（FDTD）方法中数值分散补偿的机器学习算法。混合深神经网络通过FDTD模拟的细胞大小进行训练，目的是通过比较粗大和密集的网格的各种平面微波电路的解决方案来“学习”数值分散误差的模式。因此，我们的培训数据不仅包括广泛的几何形状，还包括每个问题的可变密度的网格。我们对所提出的网络的结构进行了详尽的分析及其误差性能作为培训数据的函数。我们评估了其充当数值分散补偿引擎的能力：可以从粗网格模拟的结果中预测fdtd模拟的结果。
缺少数据：关于评估插补方法的标准
经验数据分析通常需要完整的数据集。在不完全观察到的数据集的情况下，对于未观察到的数据产生了合理的值（归纳），方法很有吸引力。这个想法是然后以简单的方式分析完整的数据集，例如使用公开可用的软件。因此，已经提出和评估了各种插补方法。用于评估这些方法的流行措施基于模拟研究中应用的真实值和估算值之间的距离。在本文中，我们通过一个理论示例和模拟研究表明，这些度量可能具有误导性：量度值的少量值是估算和真实值之间距离的函数的函数，并不意味着基于估算数据集的推论在某种程度上靠近（有效的）基于完全数据集的（有效的）推论，而没有丢失值集。因此，我们建议比较基于估算数据集的有效推论的插补方法。
农业人工智能与无人农场
人工插秧1人1天最多只能插1亩地 Rice seedlings planting by human can only reach up to 1 mu (≈666.66m2) of land per person per day
书籍和艺术 - 伟大的重新布线，未插电
阅读焦虑一代后需要说。首先，这本书将出售很多副本，因为乔纳森·海特（Jonathan Haidt）讲述了一个令人恐惧的故事，讲述了许多父母都可以相信的孩子的发展。第二，这本书反复提出的是，数字技术正在重新布线我们的孩子的大脑，并引起精神疾病流行，这并不受到科学的支持。更糟糕的是，社交媒体要责备的大胆提议可能会分散我们的注意力，从而有效地应对年轻人当前的心理健康危机的真正原因。Haidt断言，通过“设计通过孩子的眼睛和耳朵输入的一系列令人上瘾的内容”而进行了大脑的重新布线。和“通过取代身体游戏和面对面的社交，这些公司重新建立了孩子们，并以几乎难以想象的规模改变了人类发展”。如此严重的主张需要严肃的证据。Haidt在整本书中提供图形，表明数字技术使用和青少年心理健康问题正在加在一起。在我教授的研究生统计课的第一天，我在董事会上画了类似的线条，该董事会似乎连接了两个不同的人，并询问学生他们认为发生了什么。几分钟之内，学生通常会开始讲述有关这两种现象如何相关的精心故事，甚至描述了一个现象如何造成另一个现象。本书中介绍的情节将有助于教我的学生的因果推论的基础，以及如何通过简单地查看趋势线来避免避免故事。包括我本人在内的数百名研究人员都在寻找海德建议的那种巨大效果。我们的努力产生了否，小而混合的联想。大多数数据都是相关的。当找到随着时间的时间的关联时，他们建议并不是社交媒体使用预测或导致疾病，而是已经拥有
irdm：室内无线电图插值的生成扩散模型
I. I Tratsuction下一代网络（包括5G及以后）将需要使用动态频谱共享和功率域多次访问来处理不断增加的移动数据流量[1]。为了使这一点成为可能，我们需要开发更准确的估计无线电环境的方法，包括信号强度和拟议服务区域中的频谱可用性。路径损失信息，指示由于不同访问点（AP）而提出的服务区域中信号质量的信息是室内无线电环境中网络部署计划的重要组成部分。因此，在部署AP之前获得预测的室内路径损耗图（IPM）或接收的信号强度（RSS）图是必不可少的，因为它可以准确估算建筑物内的信号强度和覆盖范围，并有助于APS的放置。此外，精确的IPM可以启用应用程序，例如精确的室内定位[2]，认知无线网络[3]和移动机器人[4]。获得准确的IPM可以是耗时且劳动密集型的过程，因为它需要在拟议的服务区域中的许多参考点（RPS）进行测量以及测试AP的安装。为了解决此问题，已经提出了各种技术，例如基于参考点上进行的测量值预测IPM的插值方法，以及在不使用RPS的情况下预测IPM的生成方法。Racko等。[5]使用无线电图生成的线性和Delaunay插值技术。通过测量指定位置的RSS，他们能够通过使用两种不同的插值方法来计算完整的RSS。