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关于MEMS最近发展的评论论文...
1名学生，2个学生，全印度Shri Shivaji纪念协会工程学院机械工程系，印度浦那-01，印度摘要：MEMS：MEMS（Micro-Electromechanical Systems）是一项先进的技术，是一项先进的技术，它在多个领域中找到了其应用于多个领域，即自动性电子设备，医疗设备，硬盘驱动器，计算机外观，无用的Devices，无线电话，无线电话。本文专注于在汽车字段中仅应用MEMS设备的应用。压力传感器的汽车需求最大。压力传感器后，第二大需求是加速度计传感器。也需要其他传感器，例如声学，水分和压电传感器。近年来，具有广泛MEMS传感器的MEMS技术已在汽车行业中广泛使用，以至于至少30个具有100个传感器节点的现代车辆的传感器节点是MEMS，并且汽车行业是MEMS技术的第二大市场。关键字：MEM，压力传感器，汽车应用简介MEMS技术在各个应用领域都发现其重要性。该领域包括汽车，健康科学，工程结构，电气，物理，电子产品等。mems传感器已被汽车行业所接受，以提高绩效，降低成本并提高家庭轿车的可靠性，这在发展中国家至关重要。实际上，在过去的十年中，汽车已使用了数亿个MEMS传感器。这些传感器中的许多（例如MEMS压力传感器）只需用更便宜，更可靠的设备代替旧技术即可。MEMS设备的吸引人特征使几个研究人员对其进行了吸引，包括其高灵敏度，高灵活性，高可靠性，由于其微型尺寸，并行性等等，其在单个芯片上集成的能力。本文强调了汽车中MEMS传感器应用的主要领域。谈论MEMS组件，它主要由四个主要组成部分：微型抗体，微传感器，微结构和微电子学。1.1 M EMS制造大多数MEMS制造方法都是从标准IC技术中采用的。最常见的技术是：散装微加工和表面微加工。1）在散装微加工中进行体积微加工，通过选择性去除基材的部分，直接在硅晶片上建立了3D微型机械结构。底物上的裸露区域进行进一步的化学蚀刻。2）各向异性蚀刻利用硅晶格的晶体学结构。3）在此中的各向同性蚀刻硅底物是在所有方向上的攻击。4）表面微加工表面微加工是基于底物上层的沉积，以及通过光刻技术的随后定义微型机械结构的定义。
报纸N°2024-46
I.总结彗星希望抓住一个问题，该问题似乎不充分考虑到公共研究的世界，即所谓的“社会”机器人，更准确地说，与日常生活中这些工具不断增长有关的认知和心理影响。聊天机器人，对话代理和其他用人工智能技术编程的宠物机器人，并嵌入到一系列连接的对象中 - 计算机，电话，手表，汽车 - 现在是日常环境不可或缺的一部分。或越来越多的数量是通过情感逻辑设计的，可以充当伴侣，知己，朋友，健康或福祉教练，或取代已故的关闭（Deadbot）。他们经常使用人类特异性属性（语言，外观，态度），能够通过人类模型（声音，语音，语调，手势，面部表情）与使用者互动，并且使用音频或摄像头，假装发现他们的情绪（您难过吗？您看起来很着急！）并自己模拟他们（与用户哭泣，与他笑，祝贺他等）。然后，用户倾向于归因于机器人类能力（智慧，良心，仁慈，同理心），将自己投射到与之的情感互动中，以形成与之之间的亲密和信心纽带的幻觉，甚至与之息息相关。虽然意识到这种现象会引起某些好处，但彗星与个人和集体的影响有关，这可能会导致情绪依赖，成瘾，抓地力，操纵，与他人的互动，甚至与他人的互动等相互作用等。遵守各种高管（CNPEN，CERNA，法律和道德文学等）已经提出的建议，一方面是社会机器人的工业家和工程师设计师，另一方面是公共当局。尤其是以周到和负责任的方式开发这些设备从设计中开发的问题，以避免对用户进行任何操纵，以告知任何与机器人进行交流的人，因为他们与机器对话，以避免发生恶意操纵的技术可能性，机器人对机器人的威胁，对情绪的剥削，与人的综合性和自动性相反，等等。彗星认为有必要特别呼吁警惕研究人员，学习的社会和公共研究机构，并在两个标题中呼吁。一方面，无论是在CNR，Inria，CEA，在各种大学中，计算机科学，机器人技术，行为科学，语言处理中的一定作品，有助于巩固用户对社交机器人的依恋现象，而没有足够的对目的和影响的影响。另一方面，公共研究具有遵循和衡量使用社会机器人的长期后果的领导作用。如果寻求提高人机界面以获得更好的“承诺”，则有必要质疑与机器人的拟人化相关的缺点（就外观和行为而言）以及随之而来的情感和心理影响。现在大规模使用后者，这是衡量认知影响，心理，用户的行为，从后者到他人和世界的关系的问题；建立必要的知识基础来应对与使用这些工具相关的挑战，并确保负责任和自由使用。
CSCI 699：概率和生成模型
目录描述概率和生成性模型，包括近似推理算法（MCMC，变异推理），深入生成模型（自动回应，得分匹配，扩散和基于流程的模型）以及基于模型的顺序决策。课程描述本课程的重点是概率的基本原理及其在现代机器学习和生成建模中的核心作用。随着概率越来越多地推动AI的进步，本课程将探索其在一系列主题中的应用程序。从近似推理算法到通过大规模自学学习的生成模型，再到基于概率模型的决策方法，您将对这些方法如何塑造当代AI研究有了更深入的了解。通过本课程学习目标，将向您介绍概率机器学习中的核心主题，包括概率图形模型和近似推理算法（例如MCMC和变异推理），深层生成模型，例如自动化，自动性，得分匹配，基于基于流程的方法和基于概率的模型，以及概率的模型和方法，并均基于概率和方法（避孕方法）（均匀的模型）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法（基于信息的实验设计）。在本课程结束时，您将熟悉尖端研究和该领域的历史基础。建议准备本课程是为当前从事研究或希望从事研究的学生设计的，以概率的机器学习或深层生成模型进行研究。学生有望对阅读和介绍现代机器学习会议论文感到满意。熟悉机器学习（在CSCI 567级别），算法（在CSCI 570的级别上）和概率（在数学505a的级别）将是有益的。课程注释等级类型：字母等级。演讲幻灯片和其他课堂信息的副本将发布在课程网站上。技术水平和硬件/软件所需的本课程没有特定的软件要求。该课程将定期计划使用部分讲座进行课堂（实践）的“实验室会议”，以提供更多的动手经验，以我们将学习的理论概念。这些会话将涉及运行代码并使用概率和生成模型的实现。因此，鼓励学生（尽管不需要）学生将笔记本电脑带到每个班级，以便他们可以跟随并参加这些实践实验室会议。这些会议也将有助于实施技能，这些技能可以在整个学期中运行的课程项目中使用。此外，请参阅有关USC计算中心笔记本电脑借贷程序（链接）的以下信息。所需的读数和补充材料在此类中没有必需的读数，补充材料或教科书。可选的读数和补充材料以下资源对本类涵盖的许多主题很有用：1。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“机器学习：概率观点”，2012年（链接）。2。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“概率机器学习：高级主题”，2023年（链接）。3。4。5。Chris Bishop，“模式识别和机器学习”，2006年（链接）。克里斯·毕晓普（Chris Bishop），“深度学习 - 基础和概念”，2024年（链接）。Stefano Ermon，深层生成模型，课程注释（链接）。
这将受到伤害：天气异常，供应链压力和通货膨胀，WP/24/79，2024年4月
在过去三年中，世界经济经历了一系列前所未有的冲击，破坏了供应链，造成了深层衰退，并将通货膨胀推向了1970年代以来的最高水平。虽然通货膨胀处于下降轨迹，但经济活动正在延长，但脆弱性仍然存在。全球经济和金融市场最重要的风险之一是气候变化。随着人类引起的气候变化在未来几十年的加速中，极端天气条件的频率和严重程度更高，可能会对物理基础设施和经济活动产生深远的不利影响。有令人信服的证据表明，与气候相关的自然灾害对通货膨胀和经济增长有重大影响。这种关系的一个重要渠道是在全球供应链中，在商品和服务的生产和分销中，天气异常的影响（由于气候变化而引起）。在19009年大流行期间的破坏以及随之而来的全球通货膨胀的急剧增长强调了风险对全球复杂且相互依存的供应链网络的重要性。随着全球温度的上升，极端天气事件强调运输基础设施和高度联系的全球供应链，中断了产量，导致短缺并导致价格上涨。需求端因素肯定在推动通货膨胀中起着重要作用，但是本文旨在通过研究天气异常对全球供应链和通货膨胀动态的影响来缩小文献中的重要差距。我们的结果具有重要的政策影响。使用每月数据涵盖六个大型且多样化的经济体，即中国，欧元区，日本，韩国，英国和美国，在1997 - 2021年期间，我们实施了结构性矢量自动性（SVAR）模型，并追踪天气障碍对供应链和膨胀动力学的同时影响。据我们所知，这是文献中首次尝试使用SVAR模型调查天气冲击对供应链压力的影响以及通货膨胀量的替代措施，该模型可以深入了解气候变化如何影响全球供应网络和通货膨胀动态，而不是分析中使用的国家样本以外的样本。对于鲁棒性，我们还实施了局部投影（LP）方法，以跟踪温度异常对供应链和通货膨胀随时间的影响的动态影响。我们发现天气异常可能导致供应链中断，然后导致通货膨胀压力。我们的结果（基于高频数据和对替代性估计方法的鲁棒性）显示了样本中各个国家的显着异质性，我们归因于天气冲击的严重程度和供应链破坏的脆弱性的差异。天气冲击对供应链和通货膨胀动态的影响可能会随着气候变化的加速变化而变得更加明显，这种变化可能会产生非线性影响。尽管我们的经验结果并不总是显示出天气冲击与供应链中断之间的牢固积极联系，但由于某种程度上使用了聚集的供应方中断，但这并不意味着我们可以对增加天气异常的自满。例如，在巴拿马运河中，严重的干旱大大降低了水位，破坏了连接亚洲和北美的贸易路线。中央银行家应考虑天气异常对供应链和通货膨胀动态的持续影响，以防止牢固的第二轮效果和解放通货膨胀的预期。更直接地，政府可以为气候变化改编以加强关键基础设施，从而最大程度地减少供应链中断。
围产期暴露于缺氧的儿童的发育阅读障碍：系统评价
世界卫生组织[1]的最新版本的国际疾病及相关健康问题（国际疾病分类）[1]引入了一种新的“发展学习障碍”，而不是当前的术语：“学术技能的特定发育障碍” [2]。此类别的疾病包括：阅读障碍的发展学习障碍，通常称为阅读障碍[1]。发育阅读障碍是一种在具有平均智力和感觉能力的儿童中鉴定出的神经发育障碍。它的特征是阅读困难，包括准确和/或流体单词识别，拼写和跨不同语言的解码技能。阅读障碍被认为是一种神经发育障碍，因为它源于脑发育中的自然神经系统变化，这偏离了标准发育途径[3]。Ramus等。[4]强调，某些阅读障碍（少数族裔）的病例可能是通过非语音缺陷来解释的，例如自动性假设[5]或视觉理论[6-8]。然而，由于寻找阅读障碍的原因（领先的语音学和利基非语音学）至少有两个经验上有记录的趋势，因此应将其视为由各种原因引起的疾病。阅读是一种高度复杂，多模式的认知技能。阅读行为必须涉及涉及较低和高阶处理的大脑许多领域的协调作用。各种医疗状况会导致窒息。神经影像学研究描述了一组专门研究的大脑系统，这些脑系统专门研究构成“阅读网络”的阅读涉及的各种子技能[9，10]。这些系统中一个或多个部分的操作或相互作用的一个问题严重阻碍了阅读障碍者流利阅读的获取[11]。因此，这种复杂的系统网络可能会在整个大脑发育过程中，无论是在围绕前还是围产期时期都受到许多方面的影响。此外，已经确定遗传学在引起dys-lexia [12-14]中起着重要作用。然而，一项针对怀孕或劳动期间氧气不足的环境因素的研究也提出了一个有趣的研究领域，以发现阅读障碍的病理机理[15]。最大的围产损伤是由缺氧引起的，该缺氧定义为身体组织的氧合不足及其相关的条件[16]。这些条件可能导致不同类型的低氧事件（产前或新生儿，慢性或急性），也可能导致不同的结果[17，18]。新生儿缺氧的诊断标准是基于一组标记物，包括APGAR以下（第五分钟），需要插管或心肺复苏（CPR），脐动脉pH值以下7.00以下，以及异常的神经学标志，以及诸如低渗肌肉或吸收摄入的诸如异常的神经学标志[17]。在受影响的婴儿中，四分之一的经验深刻而持久的神经心理学后果[19]，包括认知障碍，视觉运动或视觉感知问题等条件，多动症，大脑麻痹和癫痫病[20，21]。缺氧 - 缺血性脑病（HIE）是由于缺氧或缺氧剂引起的氧气剥夺而导致的脑损伤[22，23]。缺氧表示流血到达大脑的降低，而iSchemia表示流向大脑的血液流量减少。HIE的患病率估计为每1000例直播的1-8例[20，24]。一些研究强调，一些HIE患者可能患有学习障碍[21-23，25 - 27]。当然，神经系统后果的严重程度不仅取决于HIE的严重程度，还取决于所采用的治疗性干预措施。最经过精心研究的治疗方法之一是治疗性降压疗法。临床研究已经确定，治疗性冷却可改善各种急性脑损伤（包括新生儿缺氧 - 缺血）的神经系统结果[28-30]。
根据TCFD建议披露信息
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