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设计可戴式传感系统：行业观点和经验教训
可戴式计算领域的这些最新进展正在彻底改变我们与技术互动的方式，并扩大智能系统无缝集成到我们日常生活中的潜力。苹果于 2016 年推出了首款获得商业成功的 TWS 耳机 [ 2 ]，并被誉为 TWS 市场的开创者。现在，支持 ANC 的耳机的份额正在飙升 [ 3 ]。ANC 耳机为可戴式计算带来了新的亮点。ANC 耳机在耳罩内放置一个反馈麦克风，以感应用户听到的环境噪音。由于这个麦克风听到的噪音与人听到的噪音相似，因此 ANC 电路可以在将结果信号发送到耳机扬声器之前产生抗噪效果。为了改善降噪效果，ANC 耳机进一步利用耳罩外部的前馈麦克风与反馈麦克风协同工作以扩展 ANC 带宽。反馈和前馈麦克风为许多传感应用开辟了新的机遇。例如，当耳机与人耳紧密密封时，就会产生耦合效应 [10]，大大放大耳道中的低频声音。因此，许多可听设备的健康功能可以通过用反馈麦克风被动记录通过耳道传播的身体引起的振动来实现。这一想法在学术界得到了广泛的利用，引发了许多令人兴奋的移动应用，包括心率感应、耳部疾病诊断、呼吸感应、身体活动识别等 [11, 12, 15, 18]。除了上述感知耳戴设备的好处之外，耦合效应是入耳式耳塞可以为音乐播放产生足够的低音响应的根本原因。然而，这种耦合效应是可听设备的致命弱点，它放大了本来就过多的低频声音，例如由于身体运动和风引起的声音，使自己的讲话听起来不自然。当 ANC 电路拾取环境中放大的低频噪声时，这种低频噪声会使麦克风饱和，显著降低目标信号的动态范围，产生可听见的伪影，并使 ANC 电路变得不稳定。不幸的是，低频噪声会损害 ANC 性能，影响音频质量，甚至使 ANC 耳塞产生高音调的啸叫噪声。在本文中，我们将描述 ANC 耳机中常用的解决此问题的解决方案如何影响使用 ANC 麦克风子系统的可听式传感系统。需要指出的是，行业中用于调解这些影响以优化 ANC 性能、透明模式性能和语音拾取的解决方案可能会对社区提出的许多算法产生负面影响。过去，这些算法从未向可听式计算社区透露过。此外，经常被耳塞社区忽视，
通过 MHP（戴口罩、洗手）进行健康促进策略...
本研究的目的是确定健康促进策略与 MHP 活动（戴口罩、洗手和保持身体距离）之间的关系。本研究的设计是横断面研究。人口包括 2020 年 12 月之后的生产年龄（15-59 岁）人群，共计 2,738 人。样本数量为 96 名受访者，通过系统随机抽样。数据收集是通过访谈完成的。本研究的工具是问卷。使用卡方检验对数据进行统计分析，显着性水平为 5%（0.05）。统计测试结果表明，倡导（p = 0.009）、社会支持（p = 0.023）和社区赋权（p = 0.001）与 2021 年 Prajawinangun Wetan 村的 MHP 活动有显著关系。可以通过由卫生工作者参与社区领导开展有关 MHP 活动的咨询和辅导来跟进本研究的结果，包括使用口罩、洗手、定期保持距离和进行评估，以确保继续开展 MHP 活动。关键词：倡导、社会支持、社区赋权、戴口罩、洗手、保持身体距离
迈阿密戴德县无家可归者信托商业计划
部门概述 部门使命 管理百分之一食品和饮料税和其他收入来源中用于无家可归者活动的部分收益；就无家可归者相关问题向县委员会 (BCC) 提供建议；并实施迈阿密戴德县社区无家可归者计划：优先住房。 我们的客户 迈阿密戴德县无家可归者信托基金制定政策、管理资金并监督为迈阿密戴德县的无家可归者和家庭以及面临无家可归风险的个人和家庭提供住房和服务。虽然无家可归有许多促成和复杂因素，但最基本的需求是住房。无家可归者信托基金每两年对有住所和无住所的人员进行一次普查。在 1 月下旬进行的普查期间，无家可归者信托基金对我们的连续护理 (CoC) 中的无家可归者和家庭进行调查。全年还会对通过无家可归者信托基金资助的计划的客户进行客户满意度调查。调查结果、系统绩效数据分析以及我们 CoC 进行的年度差距和需求分析（其中包括来自广泛社区利益相关者的意见）有助于确定和制定战略和举措，以协助进一步制定和实施迈阿密戴德县社区无家可归者计划：优先住房。优先住房与《打开大门：预防和结束无家可归者的联邦战略计划》和美国住房和城市发展部的政策优先事项保持一致。作为当地无家可归者 CoC 的无家可归者住房和服务协调员，无家可归者信托基金定期与无家可归者住房和服务提供者及利益相关者进行交流。这些利益相关者包括紧急、过渡和永久住房的代表；执法部门；医院；监狱；精神健康接收设施；家庭暴力倡导者；退伍军人项目；儿童和青年服务提供者和倡导者；就业服务；公共住房机构、经济适用房开发商和曾经的无家可归者等。
中国 - 戴斯克 - 阿格雷剂.pdf
通常在投资者的指导下，聚集者可能会面临使他们在中国供应链集中度多样化的压力，尤其是考虑到库维德时代的背景。虽然有效，但从供应链中阐明中国是一个具有挑战性且延长的过程。中国办公桌可以使战略人员雇用而无需结构性投资，从而使企业可以灵活地探索替代供应链，甚至可以在需要时迅速退出中国。
当生活失去控制时 - AF.mil
当生活失去控制时 生活失去控制的原因有很多。无论是由于压力、健康问题、人际关系问题、国家或世界危机、工作冲突还是某种悲剧，练习接受都会有所帮助。接受并不等同于放弃或被动。尽管接受有些事情超出了你的控制范围，但你仍可以继续前进。当生活失去控制时，以下一些步骤可能会有所帮助：
我摔倒时受伤了：
致谢/谢意 首先，我要向我的论文导师表示最诚挚的谢意：在本项目中发挥了基础作用的 Martin Maiden 教授和 John Charles Smith 先生，以及 2017 年退休后接替 JC 的 Ros Temple 博士，感谢他们过去六年来的重要指导、急需的耐心和不懈的善意。 我要感谢牛津大学克拉伦登基金会、加拿大社会科学和人文研究委员会、玛格丽特夫人霍尔学院、加拿大-英国基金会以及牛津大学语言学、语言文学和语音学学院慷慨的经济支持，使我能够完成博士学业。 我还要感谢我的 DPhil 确认考官 Deborah Cameron 教授对该项目早期版本的反馈；Sam Wolfe 博士对第 2 章发布版本的评论；Wolfgang De Melo 教授的精神和行政支持；中央大学研究伦理委员会团队协助我完成实地考察；以及玛格丽特夫人霍尔的优秀员工，他们在本研究项目的每个阶段以及我在牛津期间都给予了极大的支持。我还要感谢国际语言学家团体：Gillian Sankoff，她代表我使用她的蒙特利尔法语语料库进行统计分析，并友好地与我分享她的研究结果以供本项目使用；Mathieu Avanzi 和 André Thibault，他们慷慨地与我分享了他们的 Français d'ici 辅助数据；Anne-José Villeneuve，她在本研究的初始阶段给予了指导；Raymond Mougeon，她为我提供了如何按主题组织访谈的各种建议，以便最好地引出辅助替换数据；最后，渥太华大学社会语言学实验室的 Shana Poplack、Nathalie Dion 和 Basile Roussel，感谢他们欢迎我并分享他们对辅助替换的真知灼见。在技术方面，我还要感谢约翰·科尔曼 (John Coleman) 和牛津大学语音实验室为我在蒙特利尔的实地考察提供录音设备；感谢我亲爱的朋友泽维尔·巴赫博士 (Dr. Xavier Bach) 向我展示如何使用转录软件 ELAN；感谢丹尼尔·埃兹拉·约翰逊 (Daniel Ezra Johnson) 在该项目的统计分析阶段不断为我提供 (Shiny) Rbrul 的实际帮助。
当强大的人工智能适得其反时
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
出发时无空间 - AF.mil
注意：• 现役人员：要报名参加 Space A 旅行，您必须处于休假状态：旅行时，您需要提供休假文件的副本 • 现役人员无人陪伴的家属：要参加 Space A 计划，您需要提供相应的已签名的 4 类或 5 类信函
使用人工智能时的建议
2022 年秋季，生成人工智能 (AI) 取得了重大突破——尤其是 ChatGPT 和类似服务的潜在用途——使 AI 成为社会上更优先考虑的问题。金融公司也是如此，该技术可用于获得市场份额或优化运营。这些服务使每个人——即使是没有高级技术能力的用户——都可以在日常生活中使用人工智能。仅仅因为这个原因——或者也许正是因为这个原因，可能有必要采取积极措施，避免让对落后的恐惧掩盖对良好治理和风险管理的关注，以及对健康的企业文化和道德考虑的关注，这些都是安全使用的先决条件。有鉴于此，丹麦金融监管局 (Danish FSA) 认为，进一步明确 2019 年 1 月发布的《金融领域使用机器学习的建议》中的建议是有利的。因此，本文中的建议应与 2019 年的论文结合阅读。2019 年的论文包含丹麦金融监管局在九个特定领域的建议，随着机器学习（或更广泛地说是人工智能）的使用增加，公司可能会考虑这些建议。随着人工智能从绘图板转向生产环境，丹麦 FSA 认为有必要再次指出，使用该技术的方法应该侧重于风险管理，无论其潜力有多大。2019 年的论文基于监管沙箱 FT Lab 中的一个测试案例，该案例通过深度神经网络进行监督机器学习。出于这个原因，丹麦金融服务管理局选择发布使用监督机器学习的原始良好实践论文，尽管主题和
当 DNA 成为阻碍时
正文 图 1 至 2 正文 我们怀着极大的兴趣阅读了 Zhou 等人的论文 1，其中描述了一种能够从极低输入（SILVER-Seq）进行细胞外 RNA 测序的新方法。与我们之前的研究 2,3 相比，检测到的基因数量之多令我们感到好奇，并且注意到可重复性较低。我们假设这两个观察结果都可能源于 DNA 污染。因此，我们重新分析了 SILVER-Seq 数据以确定测序读数中的 DNA 信号程度（方法见 https://github.com/jasperverwilt/SILVER-Seq_comment）。首先，我们分析了映射到不同基因组区域的读数分数。我们注意到这些分数与基因组中观察到的分布非常相似（图 1A）。具体而言，不到 5% 的读数映射到外显子区域，而我们自己的细胞外 RNA 测序数据 3 显示外显子读数平均为 35%。其次，我们分析了与剪接序列对应的读取，因为它们在 RNA 中预计相对丰富。然而，我们发现与剪接序列对应的读取仅占总唯一映射读取的 0.22%，而在我们自己的 RNA 测序数据中，它们占 17.8%，高出 81 倍（图 1B）。第三，我们从数据中生成了一名乳腺癌女性患者（SRR9094442）和一名健康男性对照（SRR9094547）的拷贝数谱。癌症患者的谱图显示出明显的拷贝数变化模式（例如 5、11 和 20 号染色体），这是使用无细胞 DNA 数据时通常发现的结果（图 2A）。关于男性对照的拷贝数谱，它显示出几乎完全平坦的拷贝数谱，X 和 Y 染色体的拷贝数水平为常染色体的一半（图 2B），这再次符合正常对照的无细胞 DNA 的预期。最后，SILVER-Seq 读数的链状性评估无法明确确认数据来自 RNA（图 1C）。这可能意味着文库制备方法没有保留片段的链方向（本文未指定的特征），或者数据主要来自 DNA。我们的重新分析提供了令人信服的证据，支持大多数 SILVER-Seq 数据来自 DNA，而不是细胞外 RNA。尽管作者进行了旨在防止此问题的 DNase 处理，但没有进行质量控制来验证其有效性。我们假设无细胞 DNA 的数量太高，或者血清中存在的抑制剂阻碍了有效的酶去除 DNA。此外，作者没有进行任何数据分析，专门评估其测序数据中是否存在 DNA 信号，例如本文报道的那些。重要的是，我们想强调的是，我们的观察结果不会削弱 SILVER-Seq 的潜在效用。这封信的目的是提醒大家当前