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World File Search System电子学
引用：Padula WV，Armstrong DG，Pronovost PJ等。使用电子学习来预测住院患者的压力损伤风险
与标准护理相比，使用机器学习预测医院获得的压力损伤风险的抽象目标。设计，我们获得了电子健康记录（EHR），以构建具有压力损伤风险的住院患者的多级队列，然后校准机器学习模型以预测未来的压力损伤风险。优化方法与多级逻辑回归结合使用，以开发一种随着时间的流逝风险转移的预测算法。测试了包括随机森林在内的机器学习方法，以识别该算法的预测特征。我们报告了回归方法的结果以及预测模型的接收器工作特性（ROC）曲线下的面积。设置住院的住院患者。参与者EHR在2家学术医院的5年内35 001住院。主要结果衡量压力损伤风险的纵向变化。结果，通过机器学习产生的特征的预测算法可显着改善压力损伤风险的预测（P <0.001），而ROC曲线下的面积为0.72；而标准护理仅在ROC曲线下实现了0.52的区域。在0.50的特异性下，预测算法的灵敏度为0.75。结论这些数据可以帮助医院在患者脆弱性的医院获得压力损伤的关键时期内保护资源，而美国医疗保险不会报销。因此，在平均500张病床的医院中，每年每年3万至90 000个劳动小时。医院可以使用这种预测算法来启动预防压力损伤的质量改进计划，并进一步将算法定制为设施特定于患者的差异。
电源电子学异常检测和诊断机器学习和深度学习方法：调查
电力电子与电子电路的概念，调节和利用有关，以熟练地管理和转换电能。电力电子设备在维持复杂生产系统的可靠性，效率和安全性方面起着至关重要的作用。此外，在可再生能源系统，电动汽车和工业自动化等各种应用中越来越重要。但是，由于信息和通信技术的整合，现代电力电子系统易受网络和物理异常的影响。到目前为止，已经使用了不同的方法来检测异常。本调查概述了使用机器学习和深度学习方法在电力电子中的最新目的。它突出了这些技术在解决电力电子系统日益增长的复杂性和脆弱性方面的潜力。
人工智能与电子学习的融合
在数字化转型蓬勃发展的时代，教育领域经历了一场范式转变，向先进技术模式的整合迈进，尤其是通过电子学习。这一转变不仅使教育机会民主化，而且还开启了一个以人工智能 (AI) 与教学方法融合为特征的新时代。人工智能彻底改变电子学习平台的潜力是当代教育话语的核心，有望重新定义学习体验的轮廓，并催化学习成果前所未有的改善。在这一变革之旅中，人工智能能够促进个性化的学习轨迹，从而实现与个体学习者独特的学习风格和节奏产生共鸣的定制教育体验（Zohuri 和 Rahmani，2024 年；Das 等人，2023 年；Jung，2023 年；Tapalova 和 Zhiyenbayeva，2022 年）。此外，智能内容创建算法的出现有可能动态定制教育材料以满足不同的学习需求，从而以多样化的观点和知识丰富教学环境。由人工智能驱动的自动评估机制有望进一步简化评估过程，提供及时和准确的反馈，这对于迭代学习过程至关重要（Wambsganss 等人，2022 年；Parycek 等人，2023 年）。然而，将人工智能融入电子学习并非没有挑战。当我们探索这一技术前沿时，鉴于教育数据的敏感性，隐私和安全问题变得至关重要。人工智能驱动平台中人机互动和支持的减少引发了人们对学习的社会情感方面的影响的质疑，凸显了平衡整合技术和人性化需求的必要性。此外，技术挑战，包括开发能够准确理解和适应不同学习需求的复杂人工智能算法，仍然是充分发挥人工智能在教育领域潜力的重大障碍。
用于节能智能边缘设备的纳米电子学
边缘设备。先进的芯片设计正在降低微电子元件、设备和系统的能耗，同时提高速度、容量、可靠性和安全性等性能。应用包括人工智能、通信、计算和传感。各种策略都已经过测试，但通过整体方法共同设计几何、材料、电路和集成，仍有很大的空间将功耗降低到接近基本极限。这项挑战赛的总体目标是探索新材料和超越 CMOS 的设备、非冯·诺依曼架构和替代信息处理范式，以大幅降低能耗，以满足智能边缘设备和电路的特定应用需求。
量子计算的纳米电子学新兴趋势
纳米电子学是电子学的一个分支，涉及原子或分子尺度上的物质操纵，是近几十年来技术进步的基石。随着微型化、性能提高和能效的不断提升，纳米电子学为从量子计算到可穿戴设备等各个领域的变革性应用铺平了道路。在本文中，我们将探讨纳米电子学的一些新兴趋势及其对未来技术的影响。量子计算代表了计算领域的范式转变，利用量子力学原理执行传统计算机无法处理的计算。量子计算的核心是量子比特，它们可以同时存在于多个状态，实现指数并行，并可能比传统计算机更快地解决复杂问题。在纳米电子学中，量子比特的发展在很大程度上依赖于对单个量子系统（如电子或光子）的精确控制和操纵。人们正在探索各种方法，包括超导电路、捕获离子和基于半导体的量子比特。半导体量子计算的一个有前途的方向是使用硅基量子比特。硅是传统电子学中一种成熟的材料，具有多种优势，包括与现有制造工艺的兼容性和潜在的可扩展性。研究人员正在研究自旋量子比特等技术，这些技术利用硅中电子的固有自旋来实现可靠且可扩展的量子处理器 [1]。
心脏CT电子学习（A部分） - KHP学习中心
心脏CT在稳定的胸痛中：不明白并承认超出CTCA使用指南的稳定胸痛指南，对CTCA在稳定胸痛中使用的指南的了解，实施CTCA的适当性标准，以根据社会的胸部痛苦来理解胸部痛苦，以了解胸部痛苦，以了解胸部痛苦，以了解稳定的胸部痛苦，以了解稳定的胸部痛苦，以了解稳定的胸部，以了解稳定的胸部，以了解稳定的胸部，以了解稳定的胸部，以了解稳定的胸部，以了解稳定的指南在诊断准确性，患者管理和结果，当前使用以及心流FFR CT技术的成本效益方面获得知识。持续时间：41分钟和测验
欧洲开放教育和电子学习研究杂志
摘要：本研究探讨了人工智能（AI）在创建童话故事中增强基本教育中物理教学的潜力。传统的教学物理学方法通常无法吸引年轻的学习者，并对科学概念有深刻的了解。整合讲故事和人工智能技术可以创造一个刺激的学习环境，促进学生之间的好奇心和参与度。本文讨论了讲故事背后的理论框架及其对学习的影响，概述了物理教育中AI生成的童话故事的发展和实施，并评估了这种方法的有效性。结果表明，AI创建的童话故事可以显着增强学生对物理概念的兴趣，理解和保留，从而改善学习成果。关键字：人工智能，童话，物理教学，初等教育1。引言教学物理学至关重要（Viennot，2003）。从很小的时候开始，它就教会了对自然世界的好奇和奇迹，这为后来的几年为进一步的科学探索树立了坚实的基础。诸如能源力量和运动之类的理论是基本的，可以应用于各种现实世界中，使它们对年轻学习者的相关性和实用性（Besson，2010年）。理解物理学会提高批判性思维和解决问题的技能，因为学生学习分析和解释复杂的现象（Rahmadita等人。，2021）。通过在学校早期介绍物理学，教师可以激发人们对科学技术的兴趣，并有可能启发未来的科学家和工程师。讲故事在教育中至关重要（Bonds，2016； Barton＆Barton，2017），通过吸引学生并促进对复杂概念的更深入的了解。在教育物理学教学时，童话故事中的叙事结构为学生提供了一个以更容易访问和相关的方式掌握科学原理的框架（Maharaj-
医疗保健电子学习途径的碳素养：工具包...
在我们的入门包中，您会找到我们的银行详细信息文档和我们的发票设置表格。在开始培训之前，请完成并将我们的发票设置表格返回到coundment@carbonliteracy.com并在您的会计系统上设置碳素养信托。这使我们能够发行发票以支付认证成本并防止返回证书的持有。一些组织提前批量购买证书申请，从而减少了双方的管理员。另外，我们可以为您的每批学习者开具发票。
电子学在物理学中的应用和影响
摘要：本文旨在探讨电子在物理学领域的广泛应用和深远影响。电子作为自然界的基本粒子，近百年来得到了广泛的研究和应用。本文首先介绍电子的基本特性，然后深入探讨电子在物理学领域的几个关键应用，包括电子微结构研究、量子力学、电子学、核物理和粒子物理。此外，本文分析了电子对现代科学技术的深远影响，重点介绍了其在信息技术、医学、材料科学等领域的应用。最后，本文总结了电子在物理学中的重要作用，并强调了继续研究电子特性和应用的重要性。
微电子学 donald a neamen 第 4 版 解决方案 pdf
Academia.edu 使用 Cookie 为用户提供个性化内容、定制广告和改进的体验。使用该网站即表示您同意他们通过 Cookie 收集信息。有关更多详细信息，请查看他们的隐私政策。半导体材料的本征载流子浓度可以使用特定公式计算。这涉及到与材料相关的系数、开尔文温度、带隙能量、玻尔兹曼常数以及砷化镓或锗特定常数等参数。《微电子学：电路分析与设计》是一本针对本科电气和计算机工程专业学生的教科书。它侧重于电路分析和设计，涵盖模拟和数字电子学。本书旨在通过清晰的写作和实用的教学法对学生友好。对于第四版，它包括更新和修订，以灵活覆盖运算放大器。