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中国：双速经济 - 2024 年 7 月
然而，2024 年前五个月的经济数据表明，经济以两种速度运转：制造业活动和出口飞速发展，而国内消费和房地产市场仍然停滞不前。中国的零售额增长仍低于疫情前的预测，4 月份同比增长 2.3%，为 2022 年以来的最低水平，尽管 5 月份有所改善（同比增长 3.7%）。由于国内市场竞争激烈，4 月份汽车销售收入同比下降 5.6%。4 月份电动汽车销量同比增长 4%，但车价下跌导致整体销售额同比下降 5.6%。然而，5 月份国内电动汽车购买额同比下降 4.4%（较 4 月份 5.6% 的降幅有所改善）。评论员将此归因于消费者充分利用政府补贴来以旧换新。
海军医学速览-2022 年 4 月.pdf
如何成为海军飞行外科医生：要成为海军飞行外科医生，医疗队军官必须在 NAMI 完成 6 个月的严格训练。这包括 8 周的教学法以及 12 周的操作训练，其中包括水上生存和生理学训练、飞行前训练（以前称为航空飞行前教导，现称为海军入门飞行评估）以及固定翼和旋翼平台的动手飞行训练。完成此培训的医疗队 (MC) 军官被指定为海军飞行外科医生 (FS)。未完成生理学和飞行部分培训的医疗队军官被指定为航空医学检查员 (AME)。
海军医学速览——2022 年 6 月.pdf
命名法：NEC：通用任务/“四零”0000/L03A 搜索和救援 (SAR) 技术 L00A 航空医疗技术 L04A 辐射健康技术 L05A 心血管 (CV) 技术 L06A 航空航天生理学技术 L07A 生物医学设备 (EQ) 技术 L08A 核医学技术 L09A FMF 侦察医疗技术 L11A 预防医学技术 L11A 血液透析技术 L13A 眼科手术技术 L14A 超声波技术 L15A 乳房 X 射线技术 L16A 高级 X 射线技术 L17A 电神经诊断技术 L18A 配镜师 L19A 物理治疗 (PT) 技术 L20A 职业治疗 (OT) 技术 L21A 药房技术 L22A 手术技术 L23A 行为健康技术 L24A 泌尿科技术 L25A 骨科技术L26A 潜水医疗技术员 L27A 殡葬工 L29A 组织病理学技术员 L30A 医学实验室技术员 L31A 呼吸治疗技术员 L32A 牙科助理 L33A 牙科保健员 L35A 牙科实验室技术员基础 L36A 牙科实验室技术员高级 L37A 牙科实验室技师颌面外科。L38A 药物和酒精咨询师实习生 700D 药物和酒精 700E
令和7年度 东京科学大学（理工学系）科目等履修生 履修科目 ...
数学系 ........................................................................................................................................ 1
生姜의生姜의대한最近动向
结果：研究最终包括六项研究。1。四项研究主要集中在使用体外或体内实验的抗炎作用上。2。两项研究主要集中于使用体外实验的抗氧化剂的作用。3。使用体外或体内研究研究了其他药理作用，包括改善胃肠道功能，抑制体温降低和抗衰老。
使用机载激光雷达数据预测和绘制速生桉树林人工林地上碳含量的脉冲密度和网格单元大小的综合影响
摘要背景：LiDAR 遥感是一种快速发展的技术，用于量化各种森林属性，包括地上碳 (AGC)。脉冲密度影响 LiDAR 的采购成本，网格单元大小影响使用基于地块的方法进行的 AGC 预测；然而，很少有研究评估 LiDAR 脉冲密度和单元大小对预测和绘制快速生长的桉树人工林 AGC 的影响。本研究的目的是使用机载 LiDAR 和现场数据评估 LiDAR 脉冲密度和网格单元大小对地块和林分水平的 AGC 预测精度的影响。我们使用随机森林 (RF) 机器学习算法，使用来自 LiDAR 收集的 5 和 10 个脉冲 m − 2（RF5 和 RF10）和 5、10、15 和 20 m 的网格单元大小的 LiDAR 衍生指标对 AGC 进行建模。结果：结果表明，在这些快速生长的人工林中，5 脉冲 m − 2 的 LiDAR 脉冲密度提供的 AGC 预测精度与使用 10 脉冲 m − 2 的数据集时相似。RF5 和 RF10 的相对均方根误差 (RMSE) 分别为 6.14% 和 6.01%。等效性测试表明，训练和验证模型预测的 AGC 与观察到的 AGC 测量值相同。在本系统中，从 5 到 20 的制图网格单元大小也不会显著影响林分级别的 AGC 预测精度。结论：使用 5 脉冲 m − 2 和 5 m 的网格单元大小，LiDAR 测量可用于预测和绘制不同年龄桉树人工林的 AGC，具有足够的精度和准确度。本研究中 AGC 建模的良好结果将使人们更有信心将 AGC 估计值与桉树人工林的不同 LiDAR 采样密度进行比较，并有助于做出更具成本效益和效率的森林资源清查决策。关键词：碳模型、遥感、建模、森林资源清查、随机森林
M13A：速释固体口服剂的生物等效性...
* M13A 中将对照品定义为“临床试验中用作参考的试验或上市产品，即活性对照品或安慰剂。在本指南中，对照品是监管机构接受的药品，申请人可以在进行 BE 研究时将其与测试产品进行比较。”
对曲速理论和技术的检验，以确定其先进性和可行性
在评估一项科学或技术概念是否值得研究的过程中，在进一步研究之前，观察其高层次的驱动概念往往是有益的。本文的目的有两个。首先，激发读者的兴趣，不断推动科学的发展，追求看似不可能的技术，而这些技术有朝一日可能会实现。其次，提供一份专门针对曲速驱动概念的“路线图”，让不熟悉该领域的人能够很好地理解其基本概念、所取得的进展以及必须解决的具体知识和技术弱点或差距。这将涵盖从时空度量的理论方面到更实用的实验，包括干涉测量和电磁学。有一点是肯定的，需要跨一系列科学和工程学科的团队合作，才能奠定进一步发展这项技术所需的基础。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。