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与睡眠期间安全性有关的恐惧与生活在低社会经济状况环境中的男性和女性中的自我报告的睡眠之间的关联
居住在低社会经济地区的南非人的睡眠时间异常长（约9-10 h）。一个假设是，由于压力性的环境，这些较长的持续时间可能是对睡眠质量差的补偿性反应。本研究旨在调查对睡眠期间不安全的恐惧是否与男性和女性的睡眠质量或持续时间有关。南非人（n = 411，25–50 y，57％的妇女）居住在一个城市乡镇中，其特征是犯罪和贫困率高，参与了这项研究。参与者是一项较大的纵向队列研究的一部分：对流行病学过渡研究（METS） - 微生物组进行建模。定制的问题用于评估与睡眠期间与安全相关的恐惧的存在或不存在，Epworth嗜睡量表，匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）和失眠严重程度指数分别用于评估白天的嗜睡，睡眠质量和缺陷症状。调整后的逻辑回归模型表明，与未报告这种恐惧的参与者相比，报告与睡眠期间与安全性相关的恐惧的参与者更有可能报告睡眠质量较差（PSQI> 5），并且这种关系在男性中比女性更牢固。这是美国或欧洲人群以外的第一批研究之一，表明质量差的睡眠与害怕南非成年人的人身安全有关。
GEN AI：我们将生活在什么样的世界？
还记得人们担心不受监管的算法和媒体泡沫的影响吗？啊……那是一个更简单的时代。2022 年底，当 OpenAI 向公众推出其自然语言处理聊天机器人 ChatGPT 时，一切都变了。我们本来已经在为几乎无法察觉的深度伪造图像的前景做好准备，但现在全世界的人类都可以使用一种人工智能 (AI) 工具，它可以生成用户能想象到的任何东西——文本、图像、音频、视频，甚至代码。在此后的一年半里，市场上出现了源源不断的竞争对手和配套产品，从 Midjourney、Claude、Dall-E2 到 Microsoft Copilot。据估计，每周有超过 1 亿人使用 ChatGPT，预计市场规模将从 2024 年的 209 亿美元增长到 2030 年的 1367 亿美元。
尼日利亚是一个拥有生物多样性，不同自然生态系统的国家，许多生活在环境附近的人
抽象的木材收获不足，计划不当，操作技术不当和缺乏对操作的控制，从而严重损害了保护森林，林木及其所有物品。人类在日常环境动态中扮演着非常重要的角色。因此，确定了生物多样性保护不足的影响。在森林中进行了非法采矿活动，在森林中的非法树木砍伐和不加选择的狩猎活动进行了讨论，并对环境的负面影响。由于该地区非法工匠矿工的不协调活动，谋生的毁灭使生计的破坏令人担忧。需要执行有效环境保护的策略，例如对非法采矿和石油剥削的规定，以及在该国几乎所有地方政府地区的环境保护计划中对公众的环境保护计划的大规模启发。本文的主要目标是提请注意一些威胁生物多样性并提高公众对尼日利亚生物多样性措施意义的有害行为。关键字：环境动态，保护，生物多样性。
代码依赖性：生活在AI的阴影中 - 评论
超越算法，汇总数据和互连数据库是使用数据最令人关注和有问题的方法之一。这表明不适合目的的预测分析可能用于不正确的公众警务和操纵。我们看到，在“确保人们安全”或“保护资源”的主持下，从政府到世界组织和国防机构的宣言中公开陈述了对公众的社交媒体操纵。作者在“您的权利”一章中介绍了这一内容，该章讨论了面部识别软件的邪恶用途，以及如何为其社交媒体算法而被起诉，这可能会促进埃塞俄比亚的谋杀案。案例研究说明了技术的阴暗面，显示了如何轻松地将技术用于压迫。但是，本章与其他许多人一样，在详细的和分析中，当它的主题很容易保证自己的书时，都会感到详细和分析。
选择委托您的孩子“生活在身体外的心”，成为他人的护理是一个家庭可以做出的最重要的选择之一
一个好的学龄前儿童将为未来学习建立重要的基础：1。建立孩子的社交技能：学校有一个计划，可以计划如何与年龄的孩子互动以及如何在学校环境中表现出来。学校应培养友谊和喜悦的社区，并帮助孩子们感受到归属感和尊严感。2。教良好习惯：如何使用材料，完成任务并接收反馈都是孩子应尽早发展的关键技能。学校工作人员应为美的护理，秩序和培养建模，并庆祝持续的学习和成长。3。为孩子们提供自由移动和快乐的空间：无论是通过节奏，舞蹈，玩耍，铅笔握把，操场或午睡，孩子的身体都应该可以自由地移动和成长，并精心准备的机会，并为大型运动技能开发（及时访问）以获得良好的食物，饮料，饮料和休息，以便他们可以成长和成长。4。建立一个强大的学术基础：从数字，信件和故事到有关历史，科学的想法以及我们在时空的想法，良好的学龄前儿童正在为未来的学习奠定基础。学校使用的语言应该是精确，积极和内容丰富的，以便孩子们可以增强对世界的词汇和奇观感。
我们生活在一个科学的世界，从数学开始......
ICTS 教员 Subhro Bhattacharjee 凝聚态物理学：强关联系统 Chandan Dasgupta（西蒙斯客座教授） 凝聚态物理学和统计力学 Abhishek Dhar 非平衡统计力学 Deepak Dhar（INSA 杰出教授） 统计力学 Hulikal Krishnamurthy（西蒙斯客座教授） 凝聚态理论 Manas Kulkarni 凝聚态和统计物理学 Anupam Kundu 统计物理学、随机过程 Sumathi Rao（ICTS 杰出高级教授） 凝聚态物理学 Sthitadhi Roy 凝聚态物理学和统计力学 Joseph Samuel（西蒙斯客座教授） 广义相对论、量子信息、物理学中的几何和拓扑
生成式人工智能 - 生活在过渡时期
人工智能的第二波浪潮——创造人工智能 人工智能用于执行任务，例如： • 编写文本 • 创建图像 • 制作视频 • 编写 • 构建网站 • 进行研究 • 自动化流程 • 改进人工智能
基于图形神经网络的灵活在线路由
abtract的深入增强学习（DRL）已被广泛用于寻找最佳路由方案，以满足用户的各种需求。但是，DRL的优化目标通常是静态的，因为网络环境是动态的。交通环境的变化或净工作设备的重新配置通常会导致网络性能的定期变化（例如，吞吐量降低和潜伏期峰）。传统的静态目标配置不能反映动态净工作环境中不同指标的重要性差异，从而导致基于DRL的路由算法的僵化性。为了解决上述问题，我们建议使用Graph神经网络（GNNS）和DRL的在线路由优化算法优化。通过对网络的不同特征（例如路径，流和链接）之间的关系进行建模和理解，我们提出的GNN模型可以预测网络性能指标的未来开发（即延迟，吞吐量和丢失），从而迅速调整路由算法的目标。然后，使用我们提出的DRL模型，代理可以学习适应不同环境变化的最佳途径。我们在控制平面上实现了G路线甲基元素，并使用现实世界网络拓扑和流量数据执行模拟实验。实验结果表明，当网络环境发生重大变化时，我们提出的G路线会收敛得更快，达到较低的抖动并生成更可靠的路由方案。
探索主动辅助生活在连续体中的作用...
背景：主动辅助生活 (AAL) 是指旨在改善生活质量、帮助独立生活和为在人生任何阶段需要帮助的人创造更健康的生活方式的系统。随着加拿大老年人口的增长，迫切需要非侵入性、连续性、适应性强且可靠的健康监测工具来支持居家养老并降低医疗保健成本。AAL 具有巨大的潜力，目前有各种各样的解决方案可以支持这些努力；然而，还需要做更多的工作来解决护理接受者及其护理提供者对将 AAL 整合到护理中的担忧。目标：本研究旨在与利益相关者密切合作，确保 AAL 的系统服务集成建议与医疗保健和相关医疗系统的需求和能力保持一致。为此，进行了一项探索性研究，以了解对 AAL 技术使用的看法和担忧。方法：与利益相关者进行了总共 18 次半结构化小组访谈，每个小组由来自同一组织的几名参与者组成。这些参与者团体被分为护理组织、技术开发组织、技术整合组织以及潜在的护理接受者或患者倡导团体。访谈结果使用主题分析进行编码，以确定未来的步骤和机会