在过去的几十年中,全球自身免疫性疾病的流行迅速增长。越来越多的证据将肠道营养不良与各种自身免疫性疾病的发作联系起来。由于高吞吐量测序技术的显着进步,肠道微生物组研究的数量有所增加。但是,它们主要集中在细菌上,因此我们对人肠道微生物生态系统中真核微生物的作用和意义的理解仍然非常有限。在这里,我们选择了Graves疾病(GD)作为一种自身免疫性疾病模型,并研究了肠道多杀伤力(细菌,真菌和生物学家)从健康控制,患病和药物治疗的康复患者中的微生物群落。结果表明,GD中的生理变化增加了细菌社区组装的分散过程,并增加了真核社区组装的均匀选择过程。恢复的患者与健康对照组具有相似的细菌和原生动物,但没有真菌的社区组装过程。此外,与细菌相比,真核生物(真菌和生物学家)在肠道生态系统功能中起着更重要的作用。总体而言,这项研究简要了解了真核生物对人类肠道和免疫稳态的潜在贡献及其对治疗干预措施的潜在影响。
目标:开发一种在军事场合中测量医疗决策的方法,以评估睡眠剥夺,疲劳和其他压力源对关键技能恶化的影响。方法:参加了护理医生(DNP)计划或护理科学学士学位(BSN)计划的37名学生参加了这项研究。在三天的时间里,学生参与者在早上发出了五个问题,晚上有五个问题。在第四天,学生在早上收到10个问题,晚上有10个问题。DNP学生收到药物计算问题,BSN学生收到了基本的生命支持(BLS)问题。所有问题均来自标准化的测试库来源,是多项选择,并且在研究测试之前,研究小组对相关内容进行了彻底审查。结果:50个BLS和用药计算问题中有25(50%)和28(56%)符合10到50秒之间的平均响应时间的选择标准,准确性至少为80%。从这些方面选择了16个问题,这些问题的标准偏差较小,最小响应时间至少为5秒,最大响应时间小于90秒。含义:为了测试睡眠剥夺,疲劳或任何其他压力源对现场培训操作中军事医疗个人的关键决策技巧的影响,有必要开发一个敏感的问题,这些问题足够敏感,以检测由于人为因素而导致的变化。我们的研究实现了这一目标,可以使用由此产生的药物计算和BLS问题来评估现场环境中关键决策技巧的恶化。关键词:关键技能,灾难训练,睡眠和疲劳
在过去的十年中,言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用,语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣(和炒作)的焦点。结果,研究人员长期以来以某种形式知道的技术,例如自动语音识别(ASR),语音综合(TTS)和(大型)语言模型(LLMS)在新颖的社会环境中被解释(和开发)。上下文中的这些变化,而不是(仅)技术本身,提出了许多埃斯特,技术和法律问题,例如:
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要:农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用,优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素,该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型,特别是随机森林和决策树,来分析历史农业数据,预测最佳作物,并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型,它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践,并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估,该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具,确保长期可持续性和生产力的提高。
1译者注:中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”(AGI)或“通用人工智能”(简称“通用AI”)。这种翻译选择“通用AI”,因为当中国作家使用该术语通用人工智能时,通常是指广泛的AI形式,而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论,请参见Wm。C. Hannas,Huey-Meei Chang,Daniel H. Chou和Brian Fleeger,“中国的高级AI研究:监视中国通往“一般'人工智能的途径”,“人工智能中心”,“安全与新兴技术中心”,2022年7月7日,2022年,HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
1生物学实验室,健康科学细胞Mexicali,Mexicali的牙科学院,墨西哥,不列颠哥伦比亚省Mexicali的Noma de baja noma de baja,墨西哥,墨西哥2学院。 of the Health Mexicali, Faculty of Nursing ´ a Mexicali, Auto ´ noma University of Baja California, Mexicali, BC, Mexico, 4 Institute of Research in Sciences Me ´ dicas, Department of Closicas, Divisius of Biome ´ Dicas, University Center of Los Altos Mexico, 5 Microbiology Laboratory, Faculty of Medicine, Auto ´ noma University of巴哈加利福尼亚,蒂华纳,卑诗省,墨西哥
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
设计,功能和规格如有更改,恕不另行通知。我们不符合有关数据或建议的任何陈述或保证,明示或暗示,在任何情况下,任何损失或损害均不承担任何责任。某些产品可能在您的本地市场上不可用。
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。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http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
火灾活动在2月在美国的整个整体上保持较低的水平,因为国家准备水平保持在1(1-5范围),但在本月底的南部地区,火灾活动大大增加,地理区域的准备水平增加到3月1日早晨。西南地区和落基山地区的活动在月底也有所增加。截至今年2月,总烧毁的英亩土地非常接近正常正常的100%平均水平,野火高于平均水平为116%。2月的降水通常高于美国西北部,从肯塔基州的大部分地区到弗吉尼亚州以及东北地区的一部分。。在东南海岸进入佛罗里达州的大部分地区还观察到低于正常降水量,除了佛罗里达州中部部分的降水量接近正常的降水。干旱改善了中央和