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主动机器人课程从在线人类演示中学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）允许机器人从人类用户学习技能，但是由于次优教学，尤其是未经训练的示威者，其有效性可能会受到影响。活跃的LFD旨在通过让机器人积极要求演示来增强学习来改善这一点。但是，这可能会导致各种任务情况之间的频繁上下文切换，从而增加了人类的认知负载并将错误引入演示。此外，很少有活跃的LFD研究研究这些主动查询策略如何影响人类教学以外的用户体验以外的方面，这对于开发有利于机器人学习和人类教学的算法至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种活跃的LFD方法，该方法通过课程学习（CL）优化了在线人类示范的查询顺序，在该方法中，示威者被指导在逐渐增加困难的情况下提供示范。我们在四个模拟的机器人任务中评估了我们的方法，并进行了稀疏的奖励，并进行用户研究（n = 26），以研究主动LFD方法对人类教学方面的教学绩效的影响，导致教学后教学适应性和教学可转移性。我们的结果表明，与其他三种LFD基准相比，就融合政策和样本效率的最终成功率而言，我们的方法显着提高了学习绩效。此外，我们的用户研究结果表明，我们的方法大大减少了人类示威者所需的时间，并减少了失败的演示尝试。与另一个活跃的LFD基线相比，它还可以增强在可见和看不见的情况下的指导后人类教学，这表明教学表现增强，更大的后指导教学适应性以及通过我们的方法实现的更好的教学可转移性。索引术语 - 从示范中学习；课程学习；积极的模仿学习；人类在环境中
未来一线人才计划
数字控制室从根本上将操作员的工作从重复的手动工作中转移出来。新方法集成了自动化，重新设计了车间工艺流程，采用了无接触式 WIP 控制，并将 IIoT 信号和警报整合到指挥中心。该计划提高了 OEE 并减少了流程中断，将劳动生产率提高了 21%；同样，它将设备故障诊断时间从 2 小时缩短到 10 秒，准确率超过 90%。支持 ML/AI 的预测性维护为操作员和技术人员提供了规范解决方案，从而缩短了响应时间。指挥中心为实现 91% 的参与度得分做出了贡献。该系统为操作员和技术人员提供了一条向上的职业道路——46% 的工作角色已被重新定义，37% 的工作角色向上移动以涉及更高的技能水平。
603 线人 - 韦特公园，明尼苏达州
603.4.1 不合适的线人 在以任何方式让线人参与秘密或其他调查过程之前，应考虑线人的合适性。如果成员意识到线人可能不合适，应通知主管，主管将启动审查以确定其是否合适。在主管作出决定之前，任何成员都不应使用该线人。主管应确定部门是否应使用该线人，如果是，应确定对其参与或线人提供的任何信息将施加什么条件。主管应在文件记录中记录决定和条件，并在适当时将文件标记为“不合适”。
来自南印度卡纳塔克邦的贫困线人口中的某些心脏病的趋势
目的：社会经济状况差也是当今社会排斥的部分中心血管疾病不断增长的原因之一。这项研究旨在使用SAST数据揭示卡纳塔克邦（南印度）的贫困线（BPL）人群中最常见的心脏病。方法：这项研究是使用Suvarna Arogya Suraksha Trust（SAST）（印度卡纳塔克邦政府）中的数据进行的，该数据是对贫困线（BPL）类别（BPL）类别的，他们在2010年使用多基因逻辑逻辑回归中接受了2010年E 2021期间各种心血管疾病的治疗。结果和讨论：研究发现，冠状动脉疾病的患病率仍然很高，从2013年到14岁，持续影响了89％的人口，并且有较小的功能。来自欠发达地区的人（分散）患有更多的冠状动脉疾病病例。从2018年到19至2020 E 21的患病率略有下降。心肌梗塞的患病率为3.9％，心动过缓为2.3％，心包炎为1.08％，如发现。结论：冠状动脉疾病显示出很高的趋势。假设在BPL社区之间的贫困，物质剥夺，社会排斥，健康差异和社会凝聚力不佳可能是心脏护理和相关结果不佳的关键原因。需要采取措施来解决穷人之间的健康差异。
如果答案是否，则来自任何关键线人；感谢他们，并在面试中为他们辩解，我将问您与Th
i。埃塞俄比亚药品供应机构在多大程度上有能力继续实施其他变革性行动和通过改革实施的最佳实践，以确保可持续的收益？II。 埃塞俄比亚药品供应机构是否有足够的财政资源来维持通过改革实现的收益？ iii。 埃塞俄比亚药品供应机构是否有足够的人力资源和治理结构来维持通过改革实现的收益？ iv。 政府，机构和组织参与医疗保健景观游戏以确保收益并改善项目的整体可持续性的角色？II。埃塞俄比亚药品供应机构是否有足够的财政资源来维持通过改革实现的收益？iii。埃塞俄比亚药品供应机构是否有足够的人力资源和治理结构来维持通过改革实现的收益？iv。政府，机构和组织参与医疗保健景观游戏以确保收益并改善项目的整体可持续性的角色？
民主党医护人员和前线人员异源 2 剂 Ad26.ZEBOV、MVA-BN-Filo 疫苗方案的安全性和免疫原性
背景。为应对最近的埃博拉疫情，过去十年来，针对扎伊尔埃博拉病毒 (EBOV) 的疫苗研发工作进展迅速。在埃博拉流行地区工作的医护人员和前线人员感染和传播病毒的风险很高。方法。本研究评估了 2 剂异源 Ad26.ZEBOV、MVA-BN-Filo 疫苗方案（间隔 56 天）在刚果民主共和国博恩德参加 2 期单中心随机疫苗试验的 699 名医护人员和前线人员中安全性和免疫原性。第一位参与者于 2019 年 12 月 18 日入组并接种疫苗。在最后一次接种后 6 个月内收集了严重不良事件。 EBOV 糖蛋白 FANG ELISA（丝状病毒动物非临床组酶联免疫吸附试验）用于测量对 EBOV 糖蛋白的免疫球蛋白 G 结合抗体反应。结果。疫苗方案耐受性良好，未报告与疫苗相关的严重不良事件。第二剂接种后 21 天，95.2% 的参与者观察到 EBOV 糖蛋白特异性结合抗体反应。结论。2 剂疫苗方案耐受性良好，并在 Boende 完全接种疫苗的医护人员和前线人员中产生了高抗体反应。关键词。Ad26.ZEBOV；MVA-BN-Filo；医护人员和前线人员；安全性和免疫原性；埃博拉疫苗试验。
大学关于使用 ChatGPT 等人工智能 (AI) 工具进行评估的声明。在线人工智能的发展
大学关于使用 ChatGPT 等人工智能 (AI) 工具进行评估的声明。过去几个月，ChatGPT、Google Bard 等在线人工智能 (AI) 工具和 Quillbot 等释义工具的开发一直是媒体关注的焦点。大学认识到，ChatGPT 等生成式人工智能工具为教学、学习和评估实践提供了机遇和挑战。我们正在更新有关在评估中使用人工智能的政策和程序，因为使用 ChatGPT 等工具创建评估内容可能会破坏学术诚信。我们希望提醒学生，我们目前的《涉嫌学术不端行为案件调查程序》明确规定，学生有责任确保他们提交的评估作业完全是他们自己的。根据《程序》，不是学生自己作品的评估，包括未经授权使用 ChatGPT 等人工智能程序制作的评估，将构成学术不端行为。这可能意味着提交此类作业的学生可能会受到严厉处罚，例如扣分、失去重新评估的权利或退学。在极少数科目中，某些评估可能允许使用人工智能工具，例如计算机，您的模块导师会提前向您明确告知这一点。除非是这种情况，否则您应该假设不允许使用任何人工智能工具来创建评估内容。您提交的评估作业是您自己的作业，这一点非常重要；目的是评估您的理解和学习。对您用作参考的来源和工具保持透明也很重要。如果出于任何原因您不确定是否使用特定的来源或工具，请与您的模块导师或课程负责人交谈。我们将继续审查与人工智能相关的程序和政策以及这项技术的发展。
纳米线人类心脏类器官移植可高效恢复梗塞心脏
人类心脏类器官在心血管疾病建模和人类多能干细胞衍生的心肌细胞 (hPSC-CM) 移植方面具有巨大潜力。在这里，我们展示了用导电硅纳米线 (e-SiNW) 设计的心脏类器官显著增强了 hPSC-CM 治疗梗塞心脏的治疗效果。我们首先证明了 e-SiNW 的生物相容性及其改善健康大鼠心肌中心脏微组织植入的能力。然后用 hPSC-CM、非肌细胞支持细胞和 e-SiNW 设计纳米线人类心脏类器官。非肌细胞支持细胞促进心脏类器官的更高缺血耐受性，而 e-SiNW 显著改善了电起搏能力。移植到缺血/再灌注损伤的大鼠心脏后，纳米线心脏类器官显著改善了移植 hPSC-CM 的收缩发育，诱导了强大的心脏功能恢复，并减少了适应不良的左心室重塑。与使用相同损伤模型的当代研究相比，使用低 20 倍剂量的 hPSC-CM 实现了更大的功能恢复，揭示了导电纳米材料和人类心脏类器官之间的治疗协同作用，可有效修复心脏。