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将飞行中测量的载荷转换为疲劳测试谱
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在在线BCI中实施绩效住宿机制进行中风康复：有关控制和挫败感的研究
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）成功地用于中风康复，但训练是重复的，患者可能会失去训练的动力。此外，控制BCI可能很难，这会引起挫败感并导致更严重的控制。患者可能因挫败感和缺乏动力/参与而无法遵守该方案。这项研究的目的是在基于在线运动图像的BCI中实施三种绩效适应机制（PAM），以帮助人们评估他们的控制和沮丧。Nineteen healthy participants controlled a fishing game with a BCI in four conditions: (1) no help, (2) augmented success (augmented successful BCI-attempt), (3) mitigated failure (turn unsuccessful BCI-attempt into neutral output), and (4) override input (turn unsuccessful BCI-attempt into successful output).随访每个条件，并通过李克特级问卷调查和实验后的访谈进行评估。最能预测的控制和挫败感。pam-help增加了对较差的BCI用户的感知控制，但对良好的BCi用户减少了。输入替代PAM最让用户感到沮丧，他们在希望得到帮助方面有所不同。通过使用PAM，开发人员拥有更多的自由来创建引人入胜的中风康复游戏。
生物医学研究和生物银行中 AI 伦理的文献综述
摘要背景：人工智能 (AI) 正变得越来越重要，尤其是在以数据为中心的领域，例如生物医学研究和生物银行。然而，人工智能不仅提供了优势和可观的收益，而且还带来了道德风险和危险。近年来，人们对人工智能伦理的兴趣日益浓厚，这反映在大量涉及人工智能伦理主题的 (科学) 文献中。本评论的主要目标是： (1) 概述重要的 (即将推出的) 人工智能伦理法规和国际建议以及与生物医学研究相关的可用人工智能伦理工具和框架， (2) 确定人工智能伦理可以从传统生物医学研究伦理学的发现中学到什么——特别是研究生物银行领域的伦理学，以及 (3) 概述生物医学研究中人工智能伦理领域的主要研究问题。方法：我们采用了改进的主题审查方法，重点是了解与生物医学相关的人工智能伦理方面
利用深度学习进行中风检测
2 理论背景 6 2.1 医学领域的中风 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ... 16 2.6 训练神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.6.3 损失函数 . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25
先进制造 - 马歇尔太空飞行中心
马歇尔太空飞行中心 (MSFC) 的增材制造能力在世界级制造方面已名列前茅。随着选择性激光熔化 (SLM) 和定向能量沉积 (DED) 的不断发展，如今可以减少液体火箭发动机大部分组件和其他飞行硬件的复杂加工。MSFC 积极参与增材制造 (AM) 认证领域，制定行业 AM 标准以确保流程控制和持续的产品完整性。随着 AM 技术继续快速发展，MSFC 继续扩大与行业和学术界的合作伙伴关系。AM 大大降低了制造零件的成本和时间（根据零件形状和材料的不同，可减少 40-80%）。
针对肿瘤微环境的免疫治疗策略开发正在激烈进行中
肿瘤免疫微环境是一个非常复杂的系统，受多种因素影响；在该微环境中，各种免疫细胞、基质细胞和细胞因子可以与肿瘤细胞相互作用，共同调节这个复杂的生态系统。在肿瘤发展过程中，肿瘤微环境 (TME) 表现出抑制信号的上调和激活信号的下调，从而形成免疫抑制微环境并导致肿瘤免疫逃逸。近年来，已经开发出多种精准免疫治疗策略，通过刺激或恢复免疫系统固有的肿瘤抑制能力，将 TME 重塑为积极的免疫微环境，以提高抗肿瘤治疗效果。本文主要介绍针对肿瘤微环境的免疫治疗策略，包括针对微环境抑制信号传导、激活信号传导的策略，具体涉及物理屏障、免疫细胞及其表面分子受体、细胞因子、代谢因子等多个新靶点，并总结了肿瘤免疫微环境研究中面临的挑战及相应的解决方案。
在大流行中教创意职业
a tracttractias the covid-19流行期，这是Uni Versidad de Ciencias y Artes daméméricaLatina（UCAL;拉丁美洲科学与艺术）的主要关注点之一是继续提供具有有效的教学方法和创造力的高质量教育。本文旨在描述和理解数字工具在班级准备，同步相遇，存储，互动，协作工作和评估中，由UCAL的Instruc Tors在创意职业中。发现教师主动地学习和使用各种数字工具。游戏化应用程序和互动板是讲师的最爱，因为它们倾向于最激励学生。在刀具选择与过程，性别或年龄之间，没有发现统计学上显着的协同。根据证据，本文将为教师提出一般指南。
对直升机和小型飞机正常运行中多层次影响风险承担的系统评价
违反航空规则，特别是违反气象飞行规则，可能会导致致命的后果。违反行为有时可以用故意冒险来解释，或者也可以是提高绩效和影响结果的策略的表现，例如节省时间或满足客户期望。本研究的目的是通过系统的文献综述，确定现有实证研究中的冒险行为类型，并确定与航空运营背景下的冒险相关的多层次前因。共确定了 4,742 条记录，经过筛选后，详细考虑了符合资格标准的 10 项研究，其中 3 项为定性研究，7 项为定量研究。审查仅包括已发表的作品，因此结果可能受到出版偏见的影响，但是，研究中的冒险类型与澳大利亚和新西兰事故报告中观察到的一致。主要的冒险行为是继续按照目视飞行规则 (VFR) 飞行，进入恶化的条件/仪表气象条件 (IMC)。多层次影响可以归类为两个总体主题，即“持续影响”和“接受风险/偏差正常化”。在所有研究中，一个或两个主题都始终贯穿整个研究结果，但应注意报告关联的相对频率。这篇评论指出了考虑社会和组织对冒险行为的影响的价值，并提出了未来研究的途径，特别是通过自我决定理论 (SDT) 视角探索影响。
人工智能和机器学习在 COVID-19 大流行中的作用：我们在 4IR 和可持续发展目标方面学到了什么教训
摘要：COVID-19 大流行扰乱了人类生存的各个方面，世界经济的所有部门都受到了严重影响。在卫生领域，大流行阻碍并逆转了卫生进步，随后缩短了预期寿命，尤其是在发展中国家和欠发达国家。另一方面，机器学习和人工智能为全球应对大流行做出了巨大贡献。因此，本研究旨在评估人工智能和机器学习在应对 COVID-19 大流行带来的危险中所发挥的作用，并推断第四次工业革命和可持续发展目标的经验教训。使用定性内容分析，结果表明人工智能和机器学习在应对 COVID-19 大流行带来的挑战中发挥了重要作用。人工智能、机器学习和各种数字通信工具通过远程医疗在扩大客户沟通方面发挥了重要作用，为了解 COVID-19 的传播方式提供了平台，并加快了 COVID-19 的研究和治疗，还有其他显著的成就。我们从中吸取的教训是，尽管第四次工业革命中技术带来了颠覆性影响，并带来了越来越多的意外后果，但人工智能和机器学习所发挥的作用促使我们得出结论，政府必须建立对这些技术的信任，以解决未来的健康问题，确保实现与良好健康和福祉相关的可持续发展目标。
进行中性智能能源框架140122.pdf
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