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可委托的医学微生物学专业活动
- 本 EPA 侧重于应用需氧和厌氧细菌和酵母的分类和基本特征知识。 - 包括进行标准染色、选择适合样本类型和/或预期病原体的培养基和培养条件、根据表型特征对生物体进行分类、应用生物体鉴定方法、确定分离株的临床意义和抗菌药敏试验需求，并相应地报告结果（例如常规、危重、IPAC、对公共卫生有重要意义的疾病）。 - 本 EPA 的观察基于对样本的审查，其中可能包括一系列未知样本、一系列模拟样本或在工作台上评估常规样本或未知样本的几个小时。 评估计划：由主管、专职教学技术员或核心或 TTP 住院医师直接观察和/或案例审查样本 使用表格 1。表格收集信息：
细胞壁组成对谷物作物的耐药性的影响：评论
住宿是由于外部因素，植物特征及其相互作用引起的次要细胞壁而导致的茎永久位移。解剖学，形态学和组成性状是引起住宿的植物特征。与形态和解剖学特征相比，住宿抗性和细胞壁组成的相关性并不经常回顾。在本综述中，基于主要细胞壁成分（木质素，纤维素和半纤维素）和微量矿物质，全面审查了细胞壁组成与谷物茎的耐药性之间的关系。从所有谷物作物中回顾的文献体系中，发现木质素和纤维素与住宿耐药性具有显着的正相关。然而，在大多数研究中，纤维素和木质素的结构特征对住宿耐药性的影响均未研究。本综述还强调了生物量顽固性和放置抗性权衡在遗传细胞壁修饰中的重要性。
使用智能报告和回归模型的原始文章运动员绩效预测
1,2，教育科学和培训工程学多学科实验室（LMSEIF）。运动科学评估和体育锻炼教学。摩洛哥哈桑二世卡萨布兰卡大学的普通高中（ENS-C）。在线发布：2024年8月31日被接受出版：2024年8月15日doi：10.7752/jpes.2024.08214摘要：这项研究探讨了报道的数据和预测分析作为运动员培训计划的长期生成方法的使用。从607名高等教育学生那里收集的数据（平均年龄= 16.86； STD = 1.22），包括从物理测试和活动记录中进行的测量。数据集包含29个变量，这些变量是对培训程序的预测准确性的。我们利用Microsoft Azure机器学习来确定特征对结果的重要性，并利用Power BI可视化聚合特征对跑步距离的影响。初步发现表明，专注于训练工作的最佳年龄范围在16至17岁之间。该结果由Spearman相关系数为0.42支持，根据关键骨料特征规定了年龄组和预测的性能结果之间的中等正相关关系。特别是四个关键特征会显着影响性能，而其他变量的影响很小。该研究强调了这些总特征在预测训练成功方面的重要性。总而言之，该研究强调了强大的报告过程的重要性以及在制定培训计划中使用预测分析的重要性。它标识了四个关键特征，这些功能对实现的性能产生了重大影响。虽然这四个功能至关重要，但研究还承认，尽管有影响力较小，但其他变量仍然可能影响结果。这种全面的数据收集和分析方法为优化运动员培训计划提供了坚实的基础，以确保培训工作既有目标又有效。这些发现为旨在通过数据驱动的培训策略提高运动表现的教练和体育科学家提供了宝贵的见解。关键字：绩效优化，运动分析，数据驱动培训。简介
ORISE 学生游戏：Orbie 的太空行走
2.LS1.1 使用证据和观察来解释许多动物以不同的方式使用它们的身体部位和感官来观察、听到、抓住物体、保护自己、从一个地方移动到另一个地方以及寻找、找到和摄入食物、水和空气。2.LS1.2 获取和传达信息，根据动物的身体特征对它们进行分类（脊椎动物哺乳动物、鸟类、两栖动物、爬行动物、鱼类、无脊椎动物-昆虫）。2.LS1.3 使用简单的图形表示来显示物种具有独特和多样化的生命周期 2.LS2.1 开发和使用模型来比较动物如何依赖周围环境和其他生物来满足它们在居住地的需求。2.LS2.2 预测当环境变化（温度、砍伐树木、野火、污染、盐度、干旱、土地保护）时动物会发生什么。2.LS3.1 使用证据解释生物具有从父母遗传下来的身体特征，并且这些特征的变化存在于相似生物群体中。
人工智能应对新冠肺炎疫情：系统评价
结果：共纳入78篇研究，其中46篇文章探讨了COVID-19的AI辅助诊断，总准确率为70.00%～99.92%，敏感度为73.00%～100.00%，特异度为25%～100.00%，曲线下面积为0.732%～1.000。14篇文章根据入院时的临床、实验室和放射学特征等临床特征对预后进行了评估，预测危重COVID-19的准确率为74.4%～95.20%，敏感度为72.8%～98.00%，特异度为55%～96.87%，AUC为0.66%～0.997。9篇文章利用AI模型对COVID-19疫情进行预测，如疫情高峰、感染率、感染人数、传播规律、发展趋势等。八篇文章利用人工智能探索潜在的有效药物，主要通过药物再利用和药物开发。最后，1 篇文章预测了有潜力开发 COVID-19 疫苗的疫苗靶点。
分散经济体中的最佳货币和财政政策
各个部门之间的商业周期波动并非完全同步。正如新冠疫情有力地证明的那样（Guerrieri 等人，2022 年；Baqaee 和 Farhi，2022 年），各个部门可能会受到不同的冲击，或者它们具有决定其响应能力的独特特征，即使对相同冲击也是如此。1 这些特征对稳定政策提出了挑战。如果生产率冲击在所有部门之间完全相关且以相同的方式传播，则零通胀政策通过缩小产出缺口达到最佳效果；即所谓的“神圣的巧合”。但是，当这些条件不满足时，货币政策就太迟钝了。然后，央行必须瞄准第二好的通胀指数，该指数给予冲击表现为产出偏离有效水平较大偏差的部门更高的权重。这一政策缩小了总产出缺口，但容忍次优的通胀波动和部门产出水平。
基于集体人工智能的 AD 诊断和预后深度分级
摘要。准确诊断和预后阿尔茨海默病对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了使用结构 MRI 自动执行这两项任务的方法。然而，这些方法往往缺乏可解释性和泛化性，并且在性能方面受到限制。在本文中，我们提出了一种新颖的深度框架来克服这些限制。我们的框架由两个阶段组成。在第一阶段，我们提出了一个深度分级模型来提取有意义的特征。为了增强这些特征对领域转移的鲁棒性，我们引入了一种创新的集体人工智能策略来进行训练和评估步骤。在第二阶段，我们使用图卷积神经网络来更好地捕获 AD 特征。我们基于 2074 个受试者的实验表明，与最先进的方法相比，我们的深度框架在不同数据集上对 AD 诊断和预后都具有竞争力。
基于EEG的大脑控制轮椅，并为身体挑战的人施加紧急援助
在发达的智能脑控制轮椅系统中，使用频率范围作为特征对获得的大脑信号进行了分类。出于分类目的，众所周知的）脑可视化器用于获得频率。这些信号分为四个特征：小于40 Hz，41-50 Hz，51 - 60 Hz，61 -70 Hz，71 - 80 Hz，大于81 Hz，分别表示停止，左，右，向前和反向。因此，以四个方向的形式的分类信号用于控制轮椅方向运动。轮椅还配备了两个超声波传感器（一个在轮椅的前面，一个在轮椅上，另一个在后面）。如果在30厘米的范围内检测到任何障碍物，轮椅停止。节点MCU用于在紧急情况下通过电报向看守发送消息。延迟几秒钟后，如果获得了信号，则该过程将继续。