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用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
在大气窗口的室温下在室温下检测到超敏感的杂项
安吉拉·瓦萨内利（Angela Vasanelli），《上级师范大学的物理学转移》，PSL大学，CNRS，索邦大学，巴黎大学Livia的Mohammadreza Saemian CNRS，索邦大学，法国法国巴黎大学，法国， yakko.todorov@phys.ens.com（Y。（M. Saemian）。（Ballow的L.）。0003-0334-1815（D。D. Gacemi）。（E。Rodriguez）。Olivier Lopez和BenoitDarquié，激光物理激光器，CNRS， darquié） l.h.li@leeds.ac.uk（L。li），（L. Li）。https://orcid.org/0000-0002-1987-4846（A.G。Davies）。 https://orcid.org/0000-0001-6912-0535（E. Linfield）https://orcid.org/0000-0002-1987-4846（A.G。Davies）。https://orcid.org/0000-0001-6912-0535（E. Linfield）
重新检查核融合在可再生能源中的作用...
融合能量通常被视为满足世界能源需求的长期解决方案。但是，即使解决了关键的研究挑战，工程师和材料科学仍然对融合发电厂的特征构成显着限制。同时，到2050年，全球能源网络必须过渡到低碳源，以防止气候变化的最严重影响。我们回顾了影响Fusion未来轨迹的三个因素：（1）可再生能源价格的偏低下降，（2）可再生能源的可再生能源及其对未来能源网格的含义，以及（3）中级核废物作为融合产品的最新主张。在我们的前提下的情况下，我们发现，尽管仍然有明确的动机来开发融合发电厂，但这种动机可能会削弱，因为它们可用。我们还得出结论，大多数当前的融合反应堆设计没有考虑到这些因素，并且为了提高市场渗透率，Fusion Research应该考虑放松的核废料设计标准，原材料可用性限制和脉冲操作的负载跟踪设计。
厚木、三泽和横田空军基地申请人须知 - Navy.mil
1. 报名的首要条件是，你必须符合“招募范围”。 招聘范围 I、II 和 III 针对现有基础员工，而 IV 针对外部申请人。 首先，检查哪个职位空缺类别适合您，然后按照职位空缺广告中的说明进行申请。 2. 每周三更新。此外，如果申请有中间截止日期，我们可能会在最终截止日期之前撤回该申请。 3. 基地内所有电话均为屏蔽号码。 此外，如果无法确认目的地电话号码，您将无法连接到 IP 电话。 请在职位空缺申请表中填写白天可以在基地内联系的电话号码，以便安排面试、录用通知等事宜。 4. 进入基地进行面试或其他检查时，您需要出示政府或地方政府颁发的有效带照片身份证明。 如果您是日本国民并申请在厚木空军基地工作，您必须具备以下条件之一： 1) 护照 2) 居民基本登记卡 (附有照片) 3) 个人编号卡 (附有照片) 4) 驾驶执照 + 打印证明书或者最近 3 个月内获得的、列有登记住址的居民登记卡 ※三泽空军基地：不需要居民登记卡 除上述以外，在三泽空军基地还可以使用以下材料。 5) 健康保险卡（如果您没有上面 1-4 中列出的带照片的身份证件） 6) 护照和居留卡（如果您是外国人，申请通行证时需要填写表格）如果您是外国人，您需要出示您的居留卡（如果您的申请正在等待审理，则无效）。 均在有效期内。 如果您有来自其他基地的 CAC，您可以用它作为身份证明，但如果没有护送您将无法进入。与其他人一样，您需要在通行证室领取宾客通行证。 不接受学生证、员工证等。 请注意，如果您在面试当天因缺少或不具备所需的身份证明而无法进入基地，您将错过面试机会，并且可能被视为失败。 请务必在所申请职位空缺广告的截止日期（或临时截止日期）前准备好相关证明。 有关居民基本登记卡的更多信息，请联系您所在的城市/区政府或行政中心。 5.前军人必须在工作申请中提交/附上 DD-214 的副本。退役美国军人必须提交“退役美国军人”中所示的所需文件（情况说明书：如何申请 MLC/IHA 工作，请访问 http://www.cnic.navy.mil/regions/cnrj/om/human_resources/fact_sheets.html 了解详情）
01 - PSC 032 针对 PSC 检查对船舶采取的行动
自本通函发布之日起生效：2014年5月23日 对悬挂圣文森特和格林纳丁斯国旗的船舶在巴黎谅解备忘录区域内的滞留情况的分析显示，自2005年以来，情况有所改善。这符合本局改善船舶安全和执行国际公约的政策。然而，最近几个月船舶维护方面出现了一定的松懈。港口国管理局开展了集中检查活动。已采用更严格的标准来评估和针对个别船舶和管理公司。根据港口国监督委员会的检查结果对船舶表现和公司概况进行了评估。本通函旨在为管理公司和船舶官员提供一种工具，旨在使他们的船舶做好接受港口国监督检查的准备，并避免最终被扣留和采取行政措施。已开发以下工具： • 记录 PSC 最常见的缺陷； • 抵达港口前填写的抵达前检查表；以及 • 每月自我核实检查表。本主管机关提请管理公司、主管和船舶官员注意以下抵达前检查表和自我核实检查表的“使用说明”。管理公司可以使用其自己的认可组织（本主管机关认可）绘制的类似检查表。抵达前检查表的“使用说明”。船上人员应在抵达港口前填写《抵达前检查表》。此外，船上人员应立即纠正任何不令人满意的项目
在边缘的Caveline检测到自主水下洞穴探索和映射
摘要 - 本文探讨了在边缘平台上部署基于Ma-Chine学习（ML）基于基于的对象检测和分割模型的问题，以实现用于自动水下汽车（AUV）的实时Caveline检测，用于水洞探索和映射。我们专门研究了三个ML模型，即U-NET，Vision Transformer（VIT）和YOLOV8，该模型部署在三个边缘平台上：Raspberry PI-4，Intel Neural Compute Stick 2（NCS2）和Nvidia Jetson Nano。实验结果揭示了模型准确性，处理速度和能耗之间的明确权衡。最准确的模型已显示为U-NET，其与联合（IOU）值相比为85.53 f1分数和85.38的交集。同时，分别在高功率和低功率模式下运行的Jetson Nano上的Yolov8模型实现了最高的推理速度和最低的能耗。论文中提供的全面定量分析和比较结果突出了重要的细微差别，这些细微差别可以指导水下机器人上的caveline检测系统的部署，以确保在水下洞穴探索和映射任务期间安全可靠的AUV导航。
人工智能在研究和学术方面的共同利益 人工智能在研究和学术方面的共同利益
将人工智能 (AI) 融入学术研究已变得越来越普遍，为学术活动带来了机遇和挑战。人工智能工具提供了有价值的功能，使研究人员和学者能够增强、改进和创建研究内容。然而，除了这些好处之外，抄袭和学术诚信也一直存在问题和挑战。这篇文献综述文章探讨了在学术研究中使用人工智能所固有的道德影响，全面研究了其优缺点。Bearman 等人 (2022) 强调，人工智能技术重塑了传统的教育模式，影响了知识的创造、评估和传播方式。他们的批判性文献综述强调了对人工智能的作用有细致入微的理解的必要性，考虑到塑造这一不断发展的领域的不同观点。他们认为，人工智能融入高等教育代表着一场具有广泛社会经济影响的深刻转变。Butson 和 Spronken-Smith (2024) 强调，人工智能通过带来好处和揭示挑战对高等教育研究产生了重大影响。他们强调了审视人工智能对研究方法、学术诚信和学术工作性质的影响的重要性。他们的研究提倡采取平衡的方法，认识到人工智能提高生产力和创新的潜力，同时警告不要过度依赖人工智能，因为这可能会破坏批判性思维和学术严谨性。作者呼吁制定强有力的道德准则和透明的政策来管理人工智能在学术界的使用。
人工智能技术在增强方面的贡献
摘要 2022 年，坦桑尼亚政府在首都多多马建立了人工智能实验室，重点关注医疗保健、农业和其他举措，在人工智能 (AI) 领域取得了长足进步。近年来，人工智能技术与信息系统的融合越来越多地影响着组织沟通实践，高等教育机构在学习中显著采用了人工智能。本研究旨在调查人工智能在穆希姆比利健康与相关科学大学 (MUHAS) 组织沟通中的贡献，特别关注其当前的应用、对沟通角色的影响以及道德影响。该研究采用描述性定量设计，向学生和教职员工分发调查问卷，以评估人工智能的使用情况、有效性和道德问题。通过描述性统计和回归分析对数据进行分析。研究结果显示，78% 的受访者承认聊天机器人和虚拟会议平台等人工智能技术显著提高了组织沟通效率和可访问性。然而，45% 的人对使用 AI 的数据隐私和透明度表示担忧。与此同时，MUHAS 的 AI 增强沟通、数据安全和道德挑战需要引起注意。该研究建议扩大 AI 的使用，提高数据安全性，并就 AI 在通信中的道德应用提供培训。关键词：人工智能、组织沟通、高等教育机构
利益相关方参与计划
在加蓬，有关土著人民和当地社区 (IPLC) 地位的国家法规以该国批准的国际条约为基础，这些条约已得到当地居民和公共当局的反馈和参与。根据其国家立法的规定，加蓬尊重、保护和维护当地社区体现传统生活方式的知识、创新和做法，这些传统生活方式与保护和可持续利用生物多样性有关，并促进其更广泛应用（在这些知识的保管人的同意和参与下），并鼓励公平分享其使用所产生的惠益（见《生物多样性公约》第 8 条，加蓬于 1997 年 3 月 11 日根据第 00278/PR/MAEC 号法令批准了该公约，该法令是在 1996 年 1 月 28 日通过第 29/96 号法律后通过的，该法律授权批准《生物多样性公约》（MPERNFM，2014 年））。
SB-100-研讨会-联合方-评论-...
在我们于 2023 年 9 月 8 日于 8 月 22 日研讨会之后提交的评论中，我们认为在加州的“建筑环境”中广泛部署太阳能光伏发电——即仓库、购物中心、学校、停车场、灌溉渠、公路通行权等的屋顶——可以提供大量满足 SB 100 目标所需的可再生电力，而不会引发土地使用问题或其他公众反对，同时降低因热损失和所需传输升级而产生的成本，同时提供更远距离批量发电无法提供的宝贵本地利益。1 在此基础上，我们认为，机构应根据此类部署的技术潜力构建“最大分布式发电”（“Max DG”）情景，并根据机构提议的容量扩展情景定义产生的其他途径评估其收益和成本。