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非洲大陆的 COVID-19 - NSF PAR
对全民实施隔离似乎是不可避免的。公众对隔离过程的支持至关重要，可以通过传达这样的信息来鼓励公众支持：越坚决地执行全面隔离，隔离时间就越短，人们就能越早恢复正常生活。鉴于喀麦隆大多数家庭（包括艾滋病毒感染者等弱势群体）的经济不稳定，向家庭提供特殊财政补贴可以鼓励他们遵守隔离措施。5 同样，应向在这场斗争中处于最前线的医务人员和在隔离期间经营受到限制的企业主提供财政支持。接触者追踪、在公共场所戴口罩以及有症状的人自我隔离至关重要。最后，利用科学发展成果（包括新开发的快速诊断检测和治疗方案）并为抗击 COVID-19 分配更多资源将提高诊断、快速隔离、治疗和护理感染者的能力。这些行动将有助于挽救数百万人的生命，并使得尽快重启经济成为可能。现在是展现团结、同情和领导力的时候了。
购买AN ...
内在动机可以定义为内部强烈的冲动。全世界许多人都有这个元素，这激发了他们采用更美好的明天变化。本文是一种诚实的尝试，以介绍一些事实，说明为什么有些人自然倾向于尝试新事物。这些内部属性独立于年龄，性别，宗教和人口统计学变量。人类提前很少进行创新。电动汽车肯定属于该类别。第一款电动汽车是在1830年引入的，但是在将近60年的时间发明了近60年之后。与使用化石燃料的车辆相比，由于气候变化和全球重大的环境问题，直到现在才在21世纪，每个国家都开始看到对电动汽车的需求激增。使用社交媒体来创造这种意识，必须值得赞扬。世界变得越来越小，信息流持续时间日益越来越短。我们生活在一个免费信息时代，有时比所需的数据还多得多。这项研究试图了解社交媒体在我们生活中在购买决策方面的作用。研究的物体是电动汽车。关键字：消费者决策过程，电动汽车，社交媒体。1。简介
vtu问题论文，答案2023年6月/7月的生物学...
ANS：DNA指纹识别，也称为DNA分类，DNA分析，遗传指纹识别，基因分型或身份测试，在遗传学中，分离和鉴定DNA基碱基对基本对元素内的可变元素的方法（脱氧核糖核酸）。创建DNA指纹的过程包括首先获得包含DNA的细胞样品，例如皮肤，头发或血细胞。从细胞中提取DNA并纯化，然后用称为限制酶的蛋白质在特定点切下DNA。酶通过将它们放在凝胶上，然后将凝胶放在电流（电泳）上，产生了不同长度的片段，这些碎片是通过将酶放在凝胶上的：片段越短，它越快地向正极移动（阳极）。然后将排序的双链DNA片段施加采用印迹技术，其中将它们分成单链并转移到尼龙板上。碎片经历了它们暴露于DNA探针的放射自显影术，这些探针是被放射性且与迷你卫星结合的合成DNA的饰面。然后将一部X射线膜暴露于碎片上，并在任何放射性探针附着的任何点产生了暗标记。然后可以分析标记的结果模式。
应用能源
泵送热能存储 (PTES) 因其相对于其他电网规模电力存储技术具有多维优势而成为越来越有吸引力的研究领域。本文建立了一个模型，并用数字方式研究了基于氩气的布雷顿型 PTES 系统的性能。该模型用于优化系统的总工作输出和往返效率。热存储罐的纵横比和填料床分段操作已经改变，以评估它们对往返效率的影响。发现更长更薄的罐可以提高效率，热罐长度对系统性能的影响大于冷罐。发现分段操作中的“温度比”越大，往返效率越高，热存储出口工作流体温度越高，持续时间越短，性能越好。描述功率输出的关键特征被确定为最大功率区域的持续时间和“功率前沿”的陡度。为了最大限度地延长高功率区域的持续时间并减小功率锋面的宽度，使用了额外的潜热存储，然后使用等熵往复式压缩机/膨胀机结构评估其对往返效率的影响，预测效率高达 80%，接近理论预测的极限。
机器学习和人工智能技术在软件测试中的作用
本研究提供了有关人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在软件测试领域的应用的信息。人工智能在软件测试中的应用仍处于起步阶段。此外，与更先进的工作领域相比，自动化水平较低。人工智能和机器学习可用于帮助减少繁琐工作并自动化软件测试中的任务。借助人工智能，测试可以变得更高效、更智能。研究人员认识到人工智能有潜力弥合人机驱动测试能力之间的差距。在测试中充分利用人工智能和机器学习技术仍面临许多挑战，但它肯定会增强整个测试过程和测试人员的技能，并将有助于业务增长。机器学习研究是整体人工智能研究的一个子集。软件的生命周期越来越短，也越来越复杂。在软件开发中，开发软件和满足最后期限的压力之间存在着斗争。人工智能驱动的自动化测试使得每次更改都能及时进行完整的测试套件。本文详细概述了人工智能在软件测试中的各种应用。此外，还详细讨论了机器学习在软件测试中的实现，并解释了不同机器学习技术的使用。
DLT（区块链）在移动出行领域的机遇与挑战...
本报告介绍了理解分布式账本 (DL)/区块链技术所需的经济潜力、法律框架和技术基础，并说明了它们带来的机遇和挑战，尤其是在移动和物流领域。该报告由弗劳恩霍夫 FIT 的区块链实验室代表德国联邦交通和数字基础设施部 (BMVI) 编写。其目标受众包括寻求与 DL 和区块链技术相关的数据保护问题的法律评估的年轻公司、希望通过具体示例帮助他们了解这项技术如何影响现有和新兴市场以及从商业角度来看哪些措施可能是合理的私营部门决策者、希望熟悉这一主题以便采取立场的公共政策制定者和政治家，特别是在移动和物流领域，以及对该技术及其潜力感兴趣的普通公众。该报告并未专门针对那些对这些主题具有纯学术或科学兴趣的人，尽管其中的部分内容肯定反映了当前学术讨论的状态。数字化的快速发展正在影响社会的几乎所有领域。这是计算的普遍使用、创新周期越来越短以及数字技术与创新融合的结果。其中一项技术是
闭环反馈机制对手动装配时间和工艺变化的影响试点调查
客户对个性化和成本效益高的产品的需求不断增长，生产时间也越来越短，这正在重塑制造和生产环境。人类工人和机器必须能够以更高的灵活性和效率对变化做出反应。为了满足这些需求，现代装配的工具和产品不断更新和变化，但仍有许多工作要做，以将装配工人的自然智能更深入地融入未来的装配系统信息流中，包括工人的来往信息流（反馈回路）。这项工作对人工装配过程中人类工人的各种实时反馈机制进行了试点实验室评估，以更好地了解信息反馈回路对装配员工的影响方式如何影响他们的装配时间、差异和准确性，以及他们对每种信息反馈机制的接受程度。乐高积木模型被用作装配产品，在佩戴无线反馈机制设备时进行组装。该设备结合了 LED 灯、振动、文本屏幕和图像屏幕，为工人提供反馈。所有反馈均由管理员提供，管理员可以根据需要向相应的反馈方法发送命令。试点的早期结论表明，组装时间的差异取决于所使用的反馈机制和组装模型的复杂性。未来的工作将包括扩大每个
使用 SoCMake 的硬件和软件构建流程
随着电子产品需求的不断增长，新型专用集成电路 (ASIC) 设计的开发周期也越来越短。为了满足这些较短的设计周期，硬件设计人员在设计中应用了 IP 模块的可重用性和模块化原则。带有集成处理器和通用互连的标准片上系统 (SoC) 架构大大减少了设计和验证工作量，并允许跨项目重复使用。然而，这带来了额外的复杂性，因为 ASIC 的验证还包括在集成处理器上执行的软件。为了提高可重用性，硬件 IP 模块通常用更高抽象级别的语言（例如 Chisel、System-RDL）编写。这些模块依靠编译器（类似于软件编译器）来生成 RTL 仿真和实现工具可读的 Verilog 源文件。此外，在系统级，可以使用 C++ 和 SystemC 对 SoC 进行建模和验证，这进一步凸显了软件编译的重要性。这些要求导致需要一个支持典型硬件流程和工具以及 C++、C 和汇编语言的软件编译和交叉编译的构建系统。现有的硬件构建系统被发现存在不足（见 II），特别是对软件编译（即 C++、C 和汇编语言）的支持极少甚至没有。因此，CERN 的微电子部门启动了一个名为 SoCMake [1] 的新构建系统的开发。SoCMake 最初是作为片上系统抗辐射生态系统 (SOCRATES) [14] 的一部分开发的，该系统可自动生成用于高能物理环境的基于 RISC-V 的容错 SoC，后来发展成为用于 SoC 生成的通用开源构建工具。
摘要
16 例患者因感染性感染在 1 个月内死亡，其中 7 例患者再次入院。36 例 (57%) 患者在研究前 3 个月内服用过抗生素。最常见的疾病是社区获得性肺炎 (CAP) 16 例 (25.4%)、急性支气管炎 (AB) 15 例 (23.8%)、COPD 加重 13 例 (20.6%) 和流感 7 例 (11.1%)。最常用的抗菌药物是：头孢菌素 24 例 (26.7%)、阿莫西林克拉维酸钾 20 例 (22.2%) 和喹诺酮类药物 17 例 (18.9%)。没有对 AB 患者进行分析，因为目前的科学证据没有推荐最佳的抗生素治疗持续时间。对其余患者（48）进行了分析：35 名患者的抗生素使用时间超过证据推荐的时间（15 名患者为社区获得性肺炎，12 名患者为慢性阻塞性肺疾病急性加重，4 名患者为流感，4 名患者为其他感染）；9 名患者按照推荐的时间使用抗生素（3 名患者为急性肾盂肾炎，3 名患者为流感，1 名患者为社区获得性肺炎，1 名患者为复杂性膀胱炎）；4 名患者的抗生素使用时间短于推荐的时间（1 名患者为复杂性膀胱炎，1 名患者为慢性阻塞性肺疾病急性加重，1 名患者为咽扁桃体炎，1 名患者为急性胃肠炎）。结论和相关性将近 75% 的患者抗生素疗程长于证据推荐的时间。这应该是干预的优先事项。树立抗生素意识非常重要，就合理使用抗生素而言，“越短越好”是“处方医师的口头禅”。
由演化博弈动力学控制的自愿隔离策略流行病学模型
在大流行事件期间，诸如保持社交距离之类的策略对于减少同时感染和减轻疾病传播至关重要，这与医疗系统崩溃的风险非常相关。尽管可以推荐甚至强制实施这些策略，但它们的实际实施可能取决于人群对潜在感染相关风险的认知。例如，当前的 COVID-19 危机表明，有些人比其他人更容易保持孤立。为了更好地理解这些动态，我们提出了一个流行病学 SIR 模型，该模型使用进化博弈论将社会策略、个人风险感知和病毒传播结合在一个过程中。特别是，我们考虑一种在人群中传播的疾病，其主体可以在自我隔离和不顾任何流行病风险的生活方式之间进行选择。策略的采用是个人的，取决于感知到的疾病风险与隔离成本的比较。博弈收益决定策略的采用，而流行病过程决定主体的健康状况。同时，感染率取决于主体的策略，而感知到的疾病风险取决于受感染主体的比例。我们的结果表明，感染浪潮反复出现，这在以往自愿隔离的历史流行病场景中很常见。特别是，随着人们的疾病意识降低，这种浪潮会再次出现。值得注意的是，风险认知是控制感染峰值大小的基础，而最终的感染规模主要由感染率决定。意识低下会导致单一而强烈的感染峰值，而疾病风险越大，峰值越短，但频率越高。提出的模型自发地捕捉了大流行事件的相关方面，突出了社会策略的基本作用。