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World File Search System痴迷
印度的国际野心受到印巴关系的考验
Frédéric Grare 人类科学中心主任（新德里） 2001 年 12 月 13 日印度议会遭到袭击后，印度和巴基斯坦边境两侧进行了军事动员，人们担心这种军事动员会恶化两国之间爆发新的公开战争，最终只会加剧传统上紧张关系的紧张局势。印度总理阿塔尔·贝哈里·瓦杰帕耶对拉合尔进行“历史性”访问三年后，三个月后卡吉尔危机爆发，穆沙拉夫将军发动军事政变近一年半后，印度和巴基斯坦之间的关系处于历史最低点，其特点是前所未有的怀疑。印度方面的不信任感更加强烈，因为卡吉尔被认为是真正的背叛者。穆沙拉夫总统于2001年7月14日、15日和16日对印度进行的正式访问本来可以重启两国之间的对话，但以相对失败告终。印度和巴基斯坦长期以来相互制定外交政策，如果巴基斯坦对印度的痴迷是公然的，那么想象这片“净土”无法与新德里相媲美的地方就是不切实际的想法。如果这不是它唯一关心的问题。事实上，无论是在双边还是多边层面，印度和巴基斯坦都奉行相互排斥的政策。
太空力量领导力的科学与艺术 - 空军大学
在过去 20 年中，美国一直被各种报道所困扰，称美国学生在教育方面落后于全球竞争对手，特别是在培养 STEM 毕业生方面。过去几十年来，美国学生在衡量 STEM 技能的标准化测试中的表现也与世界各国学生相比不佳。3 随着中国、印度和其他国家崛起为全球大国，与潜在竞争对手相比，STEM 教育方面的差距似乎成为美国的一大弱点。过去 20 年，教育部已为 STEM 教育拨款数千万美元，并坚持认为“如果我们希望我们的未来领导人、邻居和工人能够理解和解决当今和未来的一些复杂挑战，并满足充满活力和不断发展的劳动力的需求，那么培养学生的技能、内容知识和 STEM 领域的熟练程度至关重要。” 4 因此，STEM 教育引起了国家安全决策者的关注，并培养了采取纠正措施的紧迫感；然而，研究表明，美国对 STEM 的痴迷可能已经走得太远，可能会牺牲美国在过去 100 年成长为全球超级大国所必需的品质。5 美国空军同样优先考虑 STEM 以及包括太空作战在内的多个军官职业领域，并为新加入的人员实施了 STEM 要求。6 美国空军继承了这些 STEM 要求，作为重新
安全空间，或脆弱性的宪法化
蔑视脆弱性是当代美国保守主义的典型特征。保守派嘲笑多元化倡议、政府援助、反歧视政策、#MeToo 运动、工人保护、全民医疗保健、家庭假、学生债务减免和其他进步概念，认为这些是脆弱者和依赖者的痴迷。对脆弱性的蔑视在校园言论自由危机叙事中得到了生动展示，该叙事哀叹“雪花”学生的崛起，他们要求远离冲突和不适的安全空间。1 根据这种叙事的支持者，雪花既危险又荒谬，他们的恶劣影响超出了大学校园。保守派批评人士警告说，“反法西斯”和其他左翼极端分子试图在各地压制和解除异议，必要时不惜使用武力。2 危险的雪花叙事有其道理，但并非其倡导者所认为的真理。确实，那些被教导要害怕他们不理解的想法或不同意他们观点的人的易受影响的个人对社会构成了威胁。当这些人聚集在一起并基于他们的恐惧形成群体认同时，危险尤其严重。当这样的团体决定必须不惜一切代价保护其身份时，它实际上就变成了邪教。但抗议有争议的演讲者或要求内容警告的大学生并不是邪教。要求对性虐待、种族主义政策或经济不公负责的进步人士也不是邪教。如果有一群人真正决心不惜一切代价，把整个世界变成他们的个人安全空间，那就是那些自称第二修正案活动家的人，他们太害怕了
Ayurveda中的人工智能（AI）
摘要随着世界的发展，人们越来越痴迷于现代技术。每个系统（包括医疗保健）都在适应这一趋势，尤其是通过使用人工智能（AI）来提供快速，简单和方便的服务。阿育吠陀的医学系统是一种源自5，000年前的古老实践，它本质上是整体和个性化的，专注于身体，思想和精神的平衡。本文旨在调查AI在何处以及如何将其集成到阿育吠陀中，并在多大程度上支持阿育吠陀医生。审查了各种研究文章和古典阿育吠陀文本，并收集了专家意见进行此分析。将AI整合到阿育吠陀中代表了传统医学的一种变革性方法，为诊断，治疗和个性化医疗保健提供了创新的解决方案。凭借其先进的数据分析，机器学习和预测性建模，AI可以增强对印度草药原理的理解和应用。通过分析大量的历史和当代数据，AI可以帮助识别患者健康的模式，预测基于Prakriti（身体宪法）的疾病敏感性，并优化个性化的治疗计划。此外，AI驱动的工具可以支持发现新的草药配方及其应用，从而扩大了阿育吠陀治疗的范围。AI和Ayurveda之间的协同作用具有通过将古老智慧与现代技术合并，最终导致更有效，个性化和预防性医疗保健解决方案来彻底改变医疗保健。
心血管危险因素和先天性心脏的成年人
简介：先天性心脏病（CHD）是一种常见的疾病，影响了1,000只活产的8分，由于医疗技术的进步，不再限于小儿病例。因此，慢性疾病的增加和合并症的发展变得显着，并且有必要评估患者的心血管危险因素。 方法：通过电子搜索在Scopus，PubMed，Science Direct，Fivat，最新和2000年至2021年的Proquest的数据库中进行了对英语和波斯文学的系统综述。。因此，慢性疾病的增加和合并症的发展变得显着，并且有必要评估患者的心血管危险因素。方法：通过电子搜索在Scopus，PubMed，Science Direct，Fivat，最新和2000年至2021年的Proquest的数据库中进行了对英语和波斯文学的系统综述。该研究的重点介绍了成人先天性心脏病风险因素的所有文章。最初，根据纳入标准提取并评估了200篇文章，并最终选择了74篇文章。通过进行叙述来评估成年人与先天性心脏病与心血管疾病风险之间的关联。结果：在患有先天性心脏病的成年人的六组危险因素中，体育锻炼的水平令人印象深刻。调查结果表明，尽管女性的活跃程度较小，更有可能肥胖，但男性患者的吸烟和高血压的患病率更高。尽管可以根据其他医学因素进行专门讨论年龄，但不能单独确定性别的性别危险因素。结论：心血管危险因素仍然是世界各地的引人注目的痴迷。令人震惊的是，成人冠心病的增加需要最好的医疗保健投资。
道德、同理心和赋权
我们生活在一个痴迷于成就、资历和地位的社会，因此，当得知一些家长和学生愿意牺牲自己的诚信来进入不同的学校和大学时，你会感到震惊吗？学生们认为，大学的准备和选拔过程是他们高中时期遇到的最有压力的事件之一。毫不奇怪，这种压力已被证明会导致身体和心理健康问题。丹尼斯·波普博士为加州斯坦福大学的挑战成功计划进行的研究表明，学生在大学里做什么以及他们参与活动的程度比他们上哪所大学更重要。此外，许多研究表明，学生在学校的参与度与他们以后在所选职业中的幸福感之间存在密切的联系。波普列举了几个与以后在工作场所的满足感相关的领域的参与度。这些领域包括参加课外活动、体验式学习、在几个学期内从事项目以及由关心和/或使学习变得有趣的教授讲授的课程。在诺瓦东南大学的 Kiran C. Patel 博士骨科医学院，我们将学术卓越和以学生为中心作为我们的核心价值观的首要任务。无论是本科、研究生还是 DO 课程，我们的课程重点都是创造一个让学生能够体验上述领域的环境。如果知道这种相关性，是否会改变家长对最近全国招生丑闻的参与？这会改变学生觉得有必要在学校作弊以成为所选职业道路的有竞争力的候选人这一事实吗？最近的招生丑闻是否只是冰山一角，其深度是否代表着“目的可以不择手段”的心态？
2024 波特兰监测人工智能革命！
人工智能革命正如火如荼地展开，2024 年将迎来大量 AI 应用网站。其中一些应用程序是免费的，可以随时使用。其他应用程序提供试用，还有许多应用程序尚未由开发人员全面推出。被称为图像生成器的应用程序可以创建精美的静态图片，而其他更复杂的视频生成器应用程序则用于根据上传到网站的“提示”创建复杂的视频剪辑。必须输入提示，描述所选的主题、场景、动作、风格和角色。其他应用程序能够创建伴随音轨以在视频图像后面播放。然而，图像和视频生成器远非完美，可能会出错，需要创作者重新提交提示指令才能生成所需质量的结果。视频生成器可能需要对同一提示进行多次渲染才能准确呈现细节，或者提示可能需要进行细微调整才能产生最佳效果。人工智能开发已成为全球性的痴迷，技术每天都在进步。数百万人已经在使用 ChatGPT。图像和视频生成器是最新、最令人兴奋的新型 AI 工具，可让内容创作者在几秒钟内制作出引人入胜、极具影响力的视觉艺术作品。如需全面了解最新发展，请访问 YouTube 上的“AI Film News”：(https://www.youtube.com/playlist?list=PLcjfpgmRyO_SCNoxZwjDGe-waOy7VxFiL) YouTube 还有许多其他专门的频道比较各种应用程序，例如“免费制作电影 AI 视频/Haiper AI 视频教程”(https://youtu.be/fJQbP34GoHQ?si=0YLnAtQGfI0zo mL2) 全球有许多电影节以 AI 作品为特色。
CPE 模拟考试 1
这本书讲述了普通人、像我们这样的人的焦虑。它解释了为什么我们比祖父母更容易痛苦，为什么我们如此不满和自我攻击，为什么我们童年时期情感丰富和自由的时刻越来越少，为什么我们中的许多人都觉得生活中缺少了一些东西。它表明，与 1950 年相比，抱负的普遍提高引发了抑郁症和吸毒、赌博和饮食失调等强迫症的流行。我们痴迷地、嫉妒地与自己比较，破坏了我们内心生活的质量。我们刚实现一个目标，就会改变目标，创造一个新的目标，让自己永远精疲力竭。人们开始渴望未来，病态地重演过去。大多数有这些问题的人比没有这些问题的人更容易出现神经递质血清素水平低的情况，血清素是所谓的“幸福大脑化学物质”。既然绝望是化学反应，人们可能会认为它有化学和物理原因。也许问题在于污染。这与我们食用的食物的加工或原材料的种植方法有关吗？也许是手机和电脑等新技术干扰了我们的大脑？虽然其中一些因素并非不可能，但迄今为止，最能解释问题出在哪里的是我们组织社会的方式。我将表明，目前组织的发达资本主义创造了低血清素社会。动物和人类大脑中的血清素水平远非其他化学物质的产物，而是在很大程度上反映了它们周围发生的社会和情感事件。粗略地说，发达资本主义利用痛苦和不满来赚钱，就好像它在鼓励我们用物质来填补精神空虚一样。它还可以通过鼓励我们通过购买来定义自己，从而培养虚假的个人主义，通过营销更加精准的产品，让人们产生一种对“这个”而不是“那个”的迷恋，即使这些产品在实际或审美上往往没有显著的差异。它甚至可以通过恢复我们大脑中的化学失衡来赚钱
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通过改进的SVM分类器
摘要：在信息和通信技术的时代，确保形象安全已成为面对网络威胁，未经授权的访问和篡改的优先事项和关注。传统技术提供了一定程度的安全性，但实际上缺乏处理图像异常的能力，因此提出机器学习技术并改善支持向量机（SVM）分类器的挑战。本研究通过使用加密和特征提取系统来提高分类器，以增强图像中的数据安全性，该系统依赖于较高的混沌权重来图像的特定部分。所提出的方法将图像的尺寸降低到截面，从那里从图像的实际维度降低。在混淆和扩散的两个主要阶段创造复杂的随机性方面，改进的分类器的准确性更高。实验结果证明了分类器在熵= 8方面的有效性，并且是有效的值，直方图均匀性，异常检测和加密复杂性。这些结果在许多领域提供了可靠且可扩展的解决方案，例如医疗保健，经济学和社交媒体信息传播。可以通过将所提出的方法与保护图像数据的其他方法相结合来提供全面的方法。关键字：支持向量机，图像，加密1。引言在我们当前的时间以及互联网和通信技术的发展中，图像是互联网上最重要的交流形式之一。因此，传统加密算法的挑战和建议出现了。图像用于许多设施，例如安全性，社交通信，医疗领域和通信。因此，由于其广泛的蔓延，对未经授权的人使用数据的使用引起了安全问题。图像通常包含敏感数据，并且必须保留，尤其是在当前广泛的网络攻击中[1]。尽管具有有效性，但网络攻击的加速已成为每个人的痴迷，并且需要挑战，以找到与快速技术发展保持同步的新的和先进的方法。近年来，随着技术和通信的发展以及社交网站和云存储的传播，在网络攻击和数据安全的框架内，暴露于攻击已成为所有军事，财务，经济和其他专业的优先事项[2]。图像是攻击最脆弱的数据，因为它们具有高容量，强大的互连和像素之间的重复。全世界当前正在寻求的目标是数据安全性，最有效的方法之一是加密，这只能使数据不可读取，只能由能够检索它的授权人员。由于先前的研究中提到了许多加密方法，因此加密成为挑战的主题。