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World File Search System经验
低量表：低血糖 - 测量，阈值和影响 - 一项多国临床研究，旨在定义传感器检测到的低血糖的最佳阈值和持续时间，影响低血糖，生活质量，生活质量和健康经济成果的经验：研究方案
自发现胰岛素以来，低血糖一直是糖尿病患者最佳血糖结局的障碍。国际低血糖研究小组定义了低血糖的三种生化分类：1级，低于≤3.9mmol/L； 2级，低于≤3.0mmol/l;和第3级，基于生理和认知反应的阈值，严重的低血糖（需要第三方辅助）1,2。对糖尿病患者的日常功能和生活质量（QOL）的不同方面的这些水平对糖尿病患者的不同方面的不同影响知之甚少。在过去的十年中，测量间质葡萄糖的连续葡萄糖监测（CGM）设备在临床实践中越来越多地使用，研究表明，低血糖的发作明显多于毛细血管血糖（CBG），具有八个
个人声音技术的经验
摘要。通过一系列技术，越来越多地启用了其他人的声音。仍在开发中的一个是声音区技术，旨在提供没有耳机或其他可穿戴扬声器的个人声音。在个人倾听领域的以用户为导向的研究主要来自声学和声音工程领域，但在HCI研究中引起了人们的兴趣。在本文中，我们提出了一项研究，研究了与不同类型的情况和个人声音技术有关的个人声音经验。我们的发现展示了调整个人声音和社交互动的策略，与声音和情况类型相关的声音质量描述以及使用个人声音技术对参与者意识的见解。本文以这种技术的主题表征为进一步研究的基础做出了贡献。此外，此外，关于个人声音技术和音景构图的讨论在情况如何效果的情况下效果以及何时包括或排除。
女性的准备和经验和...
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
研究经验
计划委员会CVPR地区主席。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2025 ICCV区椅。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2023 ISMAR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2021 CVMP。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2018-2020富有表现力。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2013-2015，2017-2017太平洋图形。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2019 div>
设计语言学习经验...
人工智能（AI），尤其是生成性AI，可以为语言学习者提供许多机会，以练习和提高其语言技能，及时获得有关其表现的反馈，并根据他们的需求和语言能力来自定义他们的学习。AI的好处不仅限于第二语言（L2）学习者。教师还可以通过在课程和课程设计，开发新的教学和评估材料或满足多样化的学习者技能和需求方面，从新颖的生成AI技术中受益。尽管AI具有优势，但主要问题是如何有效地设计L2环境，以便学习者可以从AI中获得最佳好处，同时减少一些关联缺点。本章认为，学习经验设计（LXD）为L2讲师提供了将生成性AI纳入教学的路线图。如果学习设计是随机的，并且保持了良好的意愿，那么实现有意义的学习成果也将是偶然的。遵循证明的LXD指南可能有助于减轻AI的混乱。
从农民在澳大利亚放牧制度的土壤碳管理实践的经验中汲取了教训
通过土壤碳管理（SCM）提高土壤碳固执的摘要先前的研究尚未将社会组成部分整合到生态系统中。了解经验丰富的农民如何结合土壤管理实践的社会和生态组成部分，我们使用了社会生态系统（SES）框架。这项研究研究了农民的SCM实践的分布和模式，并根据澳大利亚亚热带温带蔓延土地的旋转放牧制度进行了基于固有土壤肥力的两种农业人群的比较。二十五名放牧农民的土地（n = 13）和中等（n = 12）的生育土壤接受了有关SCM的访谈，以及尽管使用SES框架有气候限制，但他们如何维持放牧的政权。两个农业人群（低育种农场和中等生产农场）都表现出了继续其放牧制度的决心，因为好处是多种多样的，并影响了全农场的可持续性。农场低的农民强调了许多SCM结果，但对实现它们的信心较小。农民以整体方式专注于SCM实践的农业环境益处，而不是增加土壤碳的单一目标。接受采访的农民报告说，即使没有衡量其中一些益处，也可以从其放牧制度中获得许多好处，包括改善生产，土壤水分保留和土壤健康。在更“压力”的环境中，农民的土壤生育能力低，也强调了心理健康和景观美感是SCM的结果。农民的SCM的这些特征提供了不容易量化的重要好处，但也有助于鼓励其他农民管理土壤。旋转放牧的长期从业者，例如本研究中的农民，可以为更有针对性，定制和细微差别的政府政策提供有用的见解，该政策侧重于全农场可持续性，这也可以改善澳大利亚类似地区的土壤碳库存。
经验游戏理论分析：调查
在游戏理论分析（EGTA）的经验方法中，游戏的模型不是来自声明性的表示，而是通过对游戏环境的程序描述进行审问而得出的。开发这种方法的动机是使游戏理论推理有关战略状况的理论推理太复杂而无法进行分析规范和解决方案。自二十年前引入以来，EGTA已被应用于各种各样的多样性，从拍卖，市场到娱乐性游戏再到网络安全。我们调查了多年来为EGTA开发的广泛方法，该方法由元素子问题组成的EGTA过程组织。我们描述了关键的EGTA概念和技术，以及EGTA研究边界的问题。机器学习的最新进展正在加速EGTA的进步，并有望大大扩大我们的能力，以推理复杂的游戏情况。
乳腺癌之间的症状管理经验...
通讯作者 *钦奈-03马德拉斯医学院护理学院的Shankar Shanmugam Rajendiran校长。（隶属于钦奈MGR医科大学博士）。电子邮件：bibilinw9902@gmail.com，shankarshaki@ahoo.com摘要背景：乳腺癌是一个重大的全球健康问题，涉及复杂的治疗方案，例如化学疗法，从而不利地影响患者的身体和心理健康状况。主要目的是探索乳腺癌幸存者的化学疗法症状管理经验。目的：研究化学疗法期间和之后乳腺癌幸存者经历的症状管理范围。测量乳腺癌幸存者中的化疗症状严重程度。将症状严重程度与选定的社会人口统计学变量相关联。整合定性和定量发现。材料和方法：在本研究中，研究人员通过定量的60个样本和定性6个样本采用了混合方法设计，并使用了非概率的目的和方便技术。工具包括社会人口统计数据，埃德蒙顿症状评估量表和乳腺癌幸存者的经验。结果：研究揭示了各种主题的重大发现。症状的主题
Scorpion任命经验丰富的资本市场执行和董事长辞职 /任命< / div>
Scorpion Minerals Limited（ASX：SCN）（Scorpion，SCN或公司）很高兴地建议，Peter Koller先生已被任命为公司的非执行董事。他的任命将立即生效。经验丰富的资本市场的战略任命高勒先生在金融领域和公司促销/营销方面拥有超过35年的经验。在澳大利亚期货市场中具有商品股票，指数和期权交易/对冲的背景，他帮助建立和销售了成功的算法交易基金Whitehaven相关基金，后来又通过脉搏市场在资本启动中担任高级顾问作用。Koller先生拥有悉尼科技大学的商学士学位（会计/金融），并拥有澳大利亚证券研究所的应用金融和投资研究生文凭，并以前曾与Bankers Trust Australia Limited，Macquarie Bank Australia Limited，Abn Amro Bank（Netherlands）和SBC Warburg Australia Australia Limited（SBC Warburg Australia Limited（以前的SBC）澳大利亚（ABN AMRO BANK）（以前）。 重要的是，科勒先生将利用他的丰富经验和网络来增长和加速市场对蝎子矿物的认识，而整个行业总体上对这个市场部门具有很大的兴趣和投资。 Koller先生是该公司最近宣布的股份安置的参与者。。 他的参与现在将在下一次股东会议上获得股东批准。 此公告附有更新的附录3B。Koller先生拥有悉尼科技大学的商学士学位（会计/金融），并拥有澳大利亚证券研究所的应用金融和投资研究生文凭，并以前曾与Bankers Trust Australia Limited，Macquarie Bank Australia Limited，Abn Amro Bank（Netherlands）和SBC Warburg Australia Australia Limited（SBC Warburg Australia Limited（以前的SBC）澳大利亚（ABN AMRO BANK）（以前）。重要的是，科勒先生将利用他的丰富经验和网络来增长和加速市场对蝎子矿物的认识，而整个行业总体上对这个市场部门具有很大的兴趣和投资。Koller先生是该公司最近宣布的股份安置的参与者。他的参与现在将在下一次股东会议上获得股东批准。此公告附有更新的附录3B。非执行董事长辞职并任命该公司还建议布朗温·巴恩斯女士辞职，担任公司非执行董事长，立即效力，重点关注她的其他商业利益。董事会想借此机会感谢巴恩斯女士在担任董事和主席期间所做的重大贡献，蝎子为下一个增长阶段而定位。该公司还很高兴地建议，现任非执行董事迈克尔·基特尼（Michael Kitney）将过渡到非执行主席的角色，并立即生效。Kitney先生是一位具有国际经验丰富的冶金学和矿物经济学家，在矿山运营，项目和可行性管理方面拥有超过40年的国际经验。 基特尼先生的特殊优势是生产和矿产加工管理，环境管理的各个方面，项目评估和评估以及跨学科项目团队的管理。 Kitney先生以前是西澳大利亚黄金Explorer Resources NL的非执行董事。Kitney先生是一位具有国际经验丰富的冶金学和矿物经济学家，在矿山运营，项目和可行性管理方面拥有超过40年的国际经验。基特尼先生的特殊优势是生产和矿产加工管理，环境管理的各个方面，项目评估和评估以及跨学科项目团队的管理。Kitney先生以前是西澳大利亚黄金Explorer Resources NL的非执行董事。
对价值风险的经验方法进行深入的强化学习
风险衡量是现代财务风险管理的核心。市场发展强调了财务数据的复杂性，结果是大多数基于计量经济学模型的假设变得过时了。这意味着他们的结果不再有效，也无法正确解释。出于这个原因，在本文中，已经提出了一种基于Var-Garch模型的强大经验方法（分别var-gjr-garch），并丰富了来自定向预测的信息。标准的定向预测问题被转化为使用Double Deep Q-Network（DDQN）分类器解决的不平衡分类问题，该分类器是一种深层增强学习算法。该模型在本文中的表现是使用每日Eurostoxx 50价格数据评估的，该数据涵盖了许多重大危机和冲击，使我们能够测试其稳健性，除统计测试外。双重Q-NETWORK（DDQN）对回报的风险水平进行更好的预测，从而在风险水平较低时降低风险，或者在较高时增加。获得的结果证明，此方法生成了最准确的VAR估计值。