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透明度和可追溯性对时尚供应链系统的影响
时尚消费者的意识和有关可疑消费的沟通的水平正在上升。组织正在努力提供有关时尚消费的清晰度和指导。品牌正在尝试新材料和供应链策略，供应商正在改善产品的生产过程和产品质量。但是，鉴于工业过程的规模和复杂性，这些努力在确保可持续的时尚供应链方面不足。需要在服装供应链中支持可持续和道德实践来改善时装供应链中的透明度和可追溯性。关键差距包括缺乏有关如何，何处以及由谁进行材料，加工和组装的全面和透明的信息；供应链实践和程序缺乏透明度会影响环境，工作条件和人类健康。该行业必须通过提高透明度和可追溯性作为最高目标来建立更有效，负责任地管理其供应链的能力。因此，在这种情况下，本研究论文的主要目的是研究转移性和可追溯性对时尚供应链可持续性层面的影响。研究人员采用了描述性研究方法，通过对同行评审的研究论文进行了文献综述，通过分发半结构化问卷来收集辅助数据和分析二级数据，并通过调查方法收集了主要数据。使用统计工具和技术分析数据集合。最后，讨论并提出结果。
WDE684 指南 - 数据 - 怀俄明州
WDE684 是学生层面人口统计、课程、特殊教育信息、学生层面出勤、会员和无故缺勤的权威集合。它每年收集三次。一次在秋季，一次在春季，一次在学年末。学生层面的出勤、会员和无故缺勤数据主要在年终收集期间用于资助模型的官方用途。学区报告财政年度内其学校每个学生的总出勤、总会员和总无故缺勤。学区（以及高等教育机构、认可机构和其他受访者）每年都需要提交各种数据集合。WDE 收集的数据对于怀俄明州教育系统的持续发展至关重要。人们普遍认为，高质量和及时的数据有助于为学生、教师、管理人员、家长和政策制定者等利益相关者的工作提供信息，从而最恰当地影响教学和学习过程。 WDE684 数据用于识别高风险学生和平均每日会员，以用于怀俄明州教育资源综合拨款模型、国家教育进展评估 (NAEP)、怀俄明州教育问责法案 (WAEA)、师生比例、毕业率和其他州和联邦要求。部门工作人员将能够在裁定 WDE684 收集之前审查并协助各区提供完整准确的数据。WDE684 收集的数据通过位于怀俄明州教育部网站上的公共报告以清晰实用的方式提供。本指南是 WDE684 数据收集中包含的数据的权威说明集。
营养材料中的计算策略
目的本研究旨在通过整合来自Litvar数据库，PubMed和GWAS目录的多个来源的数据来创建与营养相关的人类遗传多态性的全面和精心策划的数据集。该合并资源旨在通过提供可靠的基础来探索与营养相关性状相关的遗传多态性，以促进营养学的研究。方法我们开发了一个数据集成管道来组装和分析数据集。管道从Litvar和PubMed执行数据检索，数据合并以构建统一的数据集，全面网格列表的定义，通过网格查询该数据集以检索相关的遗传关联，并使用GWAS目录将输出交叉引用。结果结果数据集汇总了有关遗传多态性和与营养相关性状的广泛信息。通过网格查询，我们确定了与营养相关性状相关的关键基因和SNP。与GWAS目录的交叉引用提供了有关与这种遗传多态性相关的潜在影响或风险等位基因的见解。共发生的分析揭示了有意义的基因 - 基因相互作用，推进了个性化的营养和营养学研究。结论此处介绍的数据集合并并组织有关与营养相关的遗传多态性的信息，从而详细探讨了基因 - 迪特相互作用。该资源通过提供标准化和全面的数据集来推进个性化的营养干预措施和营养学研究。数据集的灵活性允许其应用于其他遗传多态性研究。
五年教育综合计划2023-28-CT.GOV
介绍Connecɵcut州教育委员会必须根据Connecɵcut一般法规的10-4（c）每五年制定一项针对小学，中学和成人教育的全面计划。历史/背景，ConnecɵCut州教育委员会已为制定了一个数月的过程，以代表Resc Alliance制定了Edadvance的Jonathan Costa的2023 - 28五年计划。为了开始此过程，董事会在Enfiend的凤凰城制造业中开会了一天，在那里审查了先前的计划，并讨论了有关新计划可能包括的内容，思想，思想和愿望。务虚会以主要主题结束，这些主题将为计划制定框架。随后，数据集合和聆听过程与董事会概述的criɵcal主题的探索中的代表性人群中接触了近3,000个连接居民 - 教育家，父母和社区成员。的响应进行了整理，并在第二次撤退中提交给董事会，在该撤退中确定了计划中包括的四个战略先验。代理商领导力努力添加旨在实现先验的项目和结果。大约一个月的公开评论期会导致态度和有用的反馈。推荐董事会建议董事会通过2023-28的教育五年综合计划：每位为学习，生活和工作以外的工作准备的学生。下一步采用了采用的措施，代理商领导将努力通过特定目标来实施该计划，并为董事会提供有关取得成果的进展的定期更新。编写：基思·诺顿（Keith M. Norton）首席战略规划
开发和实施自动主题索引
纸质档案的广泛数字化和数字资料的更积极归档正在创建越来越多的数据集合。主题索引，即根据受控词汇表为文档分配主题，是组织集合和提高其可发现性的重要方法。传统上，主题索引是由人类专家执行的手动过程，但由于手动索引是一个非常劳动密集的过程，因此自 20 世纪 60 年代以来，已经开发了主题索引的自动化和半自动化方法（Stevens 1965）。芬兰国家图书馆长期以来的目标一直是使芬兰图书馆和相关机构的一些主题索引过程自动化，原因有几个：减少索引工作量，使主题索引更加一致，并将主题索引扩展到传统手动索引不可行的集合。然而，从我们的角度来看，现有的自动主题索引工具和服务存在许多问题。首先，我们的民族语言芬兰语和瑞典语得不到大多数工具的良好支持。其次，这些工具通常依赖于它们自己的词汇表，而我们希望使用通用芬兰语本体 YSO 1（Niininen、Nykyri 和 Suominen 2017）以及其他芬兰语主题词汇表。第三，许多可用的解决方案都是商业服务，客户对系统几乎没有控制权，而且容易受到供应商锁定的影响。2017 年，我们开始开发自己的自动主题索引开源工具 Annif 2 。三年后，即 2020 年 5 月，我们推出了 Finto AI——一种基于 Annif 的自动主题索引服务，旨在用于生产用途 3 。在本文中，我们解释了开发 Annif 的过程、它支持的文本分类算法、我们用来确保算法生成的主题索引符合预期的质量保证流程、已部署基于 Annif 或 Finto AI 的自动主题索引的系统，并总结了一些经验教训。
人工智能在智能输送带监控系统中的应用：全面的评论
这项调查Art -um -us提供了相对文献的曝光，并在人工智能（AI）的传送带系统中具有特定的重点。这项调查Art -um -um -ul -un -un -ul -us介绍了基于物联网，绩效分析，可视化和力邮寄的皮带状况及其预后。该评论基于该研究的最后五年发表的79条经过同行评审的期刊，重点介绍了使用DL模型应用高级AI技术的制造，采矿和物流行业的传送带系统的性能和安全性的增强。将要研究的AI技术是用于检测故障和预测故障的ML算法的专业，用于实时鉴定资产和IoT系统缺陷的CV系统用于数据集合和处理。从调查中可以看出，这些AI可能性的整合增强了准确的故障检测领域的能力；材料处理的卓越控制和基于计算机的智能操作比监视风扇输送机的方面。创新涉及一些包括以下内容的概念；皮带撕裂的预测模型使用神经网络的实时预测皮带撕裂，计算机视觉，对表面问题的实时识别的实时预测，可以将系统未计划的时间降低至少30％。它还描述了数据质量问题的当前状态，所使用算法的解释以及扩展已经存在的系统的过程。最后但并非最不重要的一点是，它为AI系统中的多个智能以及Edge AI智能决策，强化学习智能控制以及与其他新兴技术的AI提供了关键和精确的建议；数字双胞胎。最后，可以提到的是，关于进行调查，可以说明如何随着AI在各个领域的有效用途来更改传送带系统，以提高性能，可靠性和安全性。
为智障人士设计遗传研究
皇家精神病医生学院（RCPsych，2016）定义了智障人士（PWID）的特征，其特征是智力和适应性功能的重大损害，并在18岁之前发作。大约1％ - 英国人口的2％拥有ID（英格兰公共卫生[PHE]，2016年）。PWID更有可能具有心理和身体健康的合并症和早死亡（Heslop等，2013； Shankar等，2020）。大约有20％的PWID具有易于身体，心理和神经发育的合并症的遗传障碍（de Villiers＆Porteous，2012; Palmer等，2014）。特殊的遗传疾病与癫痫发作，自我伤害行为和情感/精神病疾病有关（Kidd等，2014； Soni等，2008）。遗传疾病的诊断不足，易于基于症状的药物使用，例如管理具有挑战性的行为（Wolfe等，2017，2018）。识别与身体和精神障碍相关的遗传状况可以减少健康不平等和过早死亡，并帮助PWID理解和管理其状况（Adlington等，2019）。它也可能是使用药物（例如药物基因组学）提供个性化和精确治疗的前护士（Perera等，2022）。然而，遗传研究并不是英国PWID和合并症的植物实践（De Villiers＆Porteous，2012年）。nsula研究E x在疾病和癫痫病（Pixie）中的基因组分层。这是一个遗传研究项目（2017 - 2020年），探讨了与合并症癫痫识别成人PWID遗传变异的可行性。这项可行性的前瞻性队列研究旨在招募成人PWID进行遗传，表观遗传学和转录组分析，以识别可用于促进进一步研究或个性化医学方法以优化治疗和护理的分子标记。次要目的包括评估招聘率，数据集合方法和结果指标以及评估进一步遗传研究所需的资源。这项研究是通过将基因抽样的研究焦点与改善临床实践相结合的，是针对PWID设计的独特之处。符合条件的参与者在临床上过期表明生物化学，以确保达到主要的
国际寄生虫学杂志 - Wheeler Lab
利什曼病是一种媒介传播疾病，由利什曼原虫属感染引起，利什曼原虫是专性细胞内原虫寄生虫。目前，人类疫苗尚不可用，主要治疗严重依赖全身用药，这些药物通常配方不理想且毒性很大，因此新药成为受疾病困扰的中低收入国家的高度优先事项，但由于利润率不高，大多数制药公司的议程中新药的优先级较低。需要新的方法来加速新药的发现或现有药物的重新定位。为了应对这一挑战，我们的研究旨在确定临床相关的利什曼原虫种之间共享的潜在蛋白质靶点。我们采用了减法蛋白质组学和比较基因组学方法，整合高通量多组学数据，根据不同的药物可药性指标对这些靶点进行分类。这项工作对 14 种致病性利什曼原虫种的 6502 个蛋白质靶点直系同源组进行了排名。在排名前 20 位的组中，已知具有吸引力药物靶标的代谢过程被重新发现，包括泛素化途径、氨酰基-tRNA 合成酶和嘌呤合成。此外，我们还发现了新的有希望的靶标，例如烟酸磷酸核糖转移酶和二氢硫辛酰胺琥珀酰转移酶。这些组表现出有吸引力的药物特性，包括与人类宿主蛋白质组的序列同一性小于 40%、预测的必要性、结构分类为高度药物化或药物化，以及在无鞭毛体形式中的表达水平高于第 50 个百分位。这项工作中提供的资源还代表了有关锥虫生物学的综合数据集合。
使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分类
人类大脑是一个至关重要的器官，因为它调节身体的过程并在做出决定时发挥作用。大脑充当身体的指挥中心，协调自愿和非自愿执行的任务。肿瘤是大脑内纤维恶性组织的不受控制的生长。仅在美国，每年就有超过 3,540 名 15 岁以下的年轻人被诊断出患有脑瘤。预防和治疗脑瘤需要彻底熟悉疾病的各个阶段。放射科医生经常使用 MRI 来评估脑恶性肿瘤。在这里，我们使用深度学习技术来分析大脑图像并确定它们是属于健康还是患病的个体。为了区分健康和患病的脑组织，本研究采用了 ANN 和 CNN。与人类大脑神经系统的工作方式类似，ANN（人工神经网络）允许数字计算机通过一系列简单的处理单元输入数据，然后将其应用于训练集，从而从经验中学习。它由相互连接的神经元层组成。神经网络可以通过接触数据集合来学习新信息。输入层和输出层之间只有一个可见层，而隐藏层的数量不受限制。每个连续层中的神经元的权重和偏差都根据从其下层接收的信息和输入特征（对于隐藏层和输出层）进行调整。为了获得所需的结果，使用应用于输入特征和隐藏层的激活函数来训练模型。由于本文使用图像作为输入，并且 ANN 使用完全链接的层进行操作，需要进行额外的处理，因此重点也放在应用 CNN 上。对于那些不熟悉的人来说，卷积是 CNN（卷积神经网络）中使用的线性运算的名称。在不丢失任何必要的训练数据的情况下，CNN 的连续层降低了图像的整体维度。该模型是使用各种处理技术构建的，包括卷积、最大池化、dropout、扁平化和密集。在这项研究中，我们创建了自己的 ANN 和 CNN 模型架构，并比较了它们应用于脑肿瘤 MRI 数据集的结果。
健康革命：人工智能驱动的患者参与
人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用仍处于起步阶段。人工智能在医疗保健领域发挥着至关重要的作用。机器人手术、电子健康记录、远程患者监测设备、预测分析工具、远程医疗和虚拟健康助手只是人工智能技术在医疗保健领域应用的几种方式，旨在促进有效的患者治疗结果和以患者为中心的医疗保健解决方案。通过整合促进医疗保健决策的人工智能工具来增强患者的能力。通过使用人工智能对健康问题进行早期诊断，从而促进预防性护理，减少医疗费用和资源分配。人工智能驱动的患者参与技术改变了医疗保健服务。它需要各种健康数据源和人工智能算法来产生个性化的见解和建议。本文涉及使用 VoS 查看器进行系统文献综述和文献计量分析以分析研究。这些见解通过用户友好的工具和界面传递给患者，促进持续的患者参与。实时监控、预测分析和迭代升级确保该策略提高医疗保健生态系统的效率和成本效益。人工智能驱动的患者参与计划为医疗保健革命带来了光明前景。患者参与改进了人工智能技术，个人在控制自身健康方面发挥了更主动的作用。人工智能工具提供的个性化医疗建议改善了健康结果和患者满意度，同时鼓励采取预防措施。这种基本假设的改变因早期发现和较低的住院率而显著节省了成本。此外，这项工作建立了庞大的健康数据集合，推动了数据驱动的洞察力和创新，有可能改变整个医疗保健生态系统。人工智能驱动的患者参与已成为医疗保健领域的一股变革力量。它表明，人工智能驱动的患者参与可以带来更好的结果，增强患者的权利，并显著节省成本。随着我们继续以患者为中心的方法为基础，利用人工智能和数据驱动洞察力的力量，医疗保健的未来前景广阔。