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成人类风湿关节炎剂（PDF）
•暴发：特定区域特定疾病的情况突然增加。本课程确定了全球健康状况的全球健康概念，并为制定统一的全球健康政策，实践，组织和资源而做出了努力。本课程还强调了各种关注全球卫生努力的组织，包括世界卫生组织（WHO），联合国国际儿童紧急基金（联合国儿童基金会），全球卫生委员会和卫生合作伙伴。首先要求学生考虑健康问题不仅会影响个人，而且会影响整个社区，甚至会影响整个社区。提出了一个问题：“当您听到'社区''一词时会想到什么，并让学生默默地反思或转向伴侣并讨论他们的答案2分钟。选择一些学生分享他们对“社区”的定义的想法，鼓励他们考虑地点，规范，宗教，价值观，习俗或身份等方面。解释说，在本课程中，我们将“社区”定义为具有共同特征的国家（例如一个国家）。
REGROW：重新构想全球众包以实现更好的人机协作
芬兰奥卢 simo.hosio@oulu.fi 摘要 众包工作者默默地推动了当今许多基于人工智能的产品的发展，一些在线平台通过便捷的劳动力市场提供大量数据标记和内容审核任务。HCI 社区越来越有兴趣研究当前模型中固有的以工人为中心的问题，并寻求未来可以实施的潜在改进。本次研讨会探讨了如何从重新构想的众包平台视角提供更公平、公正和有益的体验。这不仅包括工人，还包括平台，他们可以从更好的工人入职、技能开发和成长流程中受益。我们邀请有远见的人以各种形式就此主题发表看法，以向 CHI 社区传播以工人为中心的研究和发展的意识。通过研讨会上的互动构思工作，我们明确了以众包平台为中心的研究未来方向路线图。最后，作为一个特定的兴趣领域，研讨会旨在研究
自动化车道变更行为的行为预测和基于SLAM技术的环境感知
除了环境感知传感器（例如摄像机，雷达等）。在自动驾驶系统中，人们可以感知车辆的外部环境，实际上，也有一个感知传感器在系统中默默地专用，即定位模块。本文探讨了自动驾驶汽车的自动巷改变行为预测和环境感知的猛烈（同时定位和映射）技术的应用。它讨论了传统定位方法的局限性，引入了大满贯技术，并将激光雷达的大满贯与视觉大满贯进行了比较。来自特斯拉，Waymo和Mobileye等公司的现实世界实例展示了AI驱动技术，传感器融合和在自动驾驶系统中的集成。随后，纸张研究了SLAM算法，传感器技术的细节，以及自动车道变化在驾驶安全性和效率方面的重要性。它突出显示了特斯拉对其自动驾驶系统的最新更新，该系统结合了使用SLAM技术的自动车道更改功能。本文结论是强调SLAM在实现自动驾驶汽车的准确环境感知，定位和决策中的关键作用，最终增强了安全性和驾驶经验。
数字资料保存管理：手册
“多年来，Neil Beagrie 和 Maggie Jones 一直默默地为数字保存的发展做出杰出贡献——在全球电子村的两端。这本出版物充分展示了他们汇集最佳信息、分析和综合信息以提供实用建议以及添加自己高度重视的想法的技能。这是一幅近距离、亲密的大图景。” 澳大利亚国家图书馆保存服务总监 Colin Webb “数字信息的范围不断扩大，为理解和管理数字生命周期带来了新的挑战，电子资源的保存对我们的未来与档案馆、图书馆和博物馆现有的大量收藏一样重要。如果无法访问日益广泛的资源，我们无法想象后代将如何洞察我们的社会和生活。数字资料的保存管理是一个必不可少的工具，它既可以提高我们对不认真对待数字保存所面临的风险的认识，也可以为直接参与数字生命周期的人员提供方向感。” Chris Batt，学习与信息社会主任，资料来源：博物馆、档案馆和图书馆理事会 “这份出版物代表了数字保存领域从‘谈论’到‘行动’的重大一步。它清晰、权威、最新且实用
REGROW：重新构想全球众包，实现更好的人机协作
众包工作者默默地推动了当今许多基于人工智能的产品的发展，一些在线平台通过便捷的劳动力市场提供大量数据标记和内容审核任务。HCI 社区越来越有兴趣研究当前模型中固有的以工人为中心的问题，并寻求未来可以实施的潜在改进。本次研讨会探讨了如何从重新构想的众包平台视角提供更公平、公正和有益的体验。这不仅包括工人，还包括平台，他们可以从更好的工人入职、技能开发和成长流程中受益。我们邀请有远见的人以各种形式就这一主题发表看法，以向 CHI 社区传播以工人为中心的研究和发展的意识。作为研讨会上互动构思工作的结果，我们阐明了以众包平台为中心的研究的未来方向路线图。最后，作为一个特定的兴趣领域，研讨会试图从全球南方国家的背景下研究众包工作，近年来，众包工作已成为一个重要但研究不足的众包市场。
使用闪电网络中的增强学习
Lightning Network（LN）是解决比特币转移的可伸缩性问题的第二层系统。在当前的LN实施中，渠道容量（即，在渠道中持有的单个余额之和）是公共信息，而个人余额则保密。攻击者可以通过通过渠道发送多个假付款来发现渠道的特定平衡。但是，由于其高成本和明显的入侵，这种攻击几乎不会威胁LN系统的安全性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的非侵入平衡断层扫描攻击，该攻击通过在两个预先创建的LN节点之间进行法律交易来默默地弥补渠道。为了最大程度地降低攻击的成本，我们提出了一种算法来计算每次交易的最佳付款金额，并使用强化学习来设计一种路径构建方法，以探索进行交易的最有用的途径。最后，我们提出了两种方法（NIBT-RL和NIBT-RL-β），以使用这些交易的结果准确有效地推断所有单个平衡。使用模拟帐户的实验对实际的LN拓扑结构表明，我们的方法可以准确地推断出LN中所有余额的94％的94％，约为12美元。
地理空间技术 2
现在是德里的夏季。我的 10 级考试昨天结束了，今天，我在早餐桌上非常兴奋地得知我的家人计划去西姆拉游玩三天。因此，我父亲给我布置了一个任务，从电视和互联网网站上查看西姆拉的天气情况，以便穿着和携带合适的衣服。早些时候，像往常一样，我妈妈在做这个任务。我觉得很奇怪，“为什么给我布置这么无意义的任务，我们穿着合适的夏装；西姆拉是个凉爽的地方，所以我们可以穿同样的冬装。”但我默默地接受了，我说“好的，爸爸”。吃完早餐后，我开始认真地看电视新闻。我知道在所有新闻的最后，他们都会提供有关整个印度的信息。我坐在那里，拿着笔和日记本记下所有的信息。当我看电视时，他们展示了一张印度地图，上面有各州的名称、主要城镇的名称，以及一些从东向西移动的云。所以不同的地方显示不同的信息。我记下了所有的信息，但我心里有很多疑问，他们从哪里收集这些信息的？他们如何收集这些信息？他们如何了解这些地方？他们如何呈现这些信息。答案很简单：“地理空间技术”。这看起来很简单，但获取这些信息并不容易。所以在这里，我们将了解这项技术。
将您的身体和生命变成22天
我是出生的，是在休斯敦创建的，如果我们在德克萨斯州有一件事，那就是美味的食物。食物一直是我家庭的核心，在我的成长中发挥了重要作用。我们庆祝，社交，固定自己，我们通过食物互相照顾，不一定是健康的类型。我们家乡最喜欢的奶酪是炸鸡炸鸡，墨西哥炸玉米饼，汉堡包和烧烤店，炸虾和炸三明治。长大时总是从一边走，没有在反馈中做出正确的选择，而且我可能已经养成了一些习惯，几年后，我会默默地健康。有了我的女儿，努力，良心地恢复了对我的健康和身体的控制。，但这不是激进的饮食。现在是母亲。我需要改变自己的行为，并成为女儿的榜样。因此，我寻求我的好朋友的帮助，以及马可·博尔赫斯（Marco Borges）的勤奋与营养冲突。我已经和他一起工作了多年，以使我保持良好的动力和健康。此外，尽管它已经遵循了建议并向他们确认，但当他听到基于蔬菜的生活方式的惊人好处时，他或她应该在应该真是太棒了。我很想体验这种好处，但是尽管它可以在我的生活中纳入这些健康食品，但我知道我永远无法用这种方式吃饭。我太喜欢食物了。我有必要落在我身上。我需要准备就绪。
为乘客提供通用设计座椅……
整个机场都弥漫着人情味。在到达和离开时，你会看到人们向亲人问好和道别。在售票处，你会看到家人和朋友边吃饭边联系。在整个航站楼，你会看到人们在社交媒体上查看自己的位置，在 Instagram 上创建关于他们旅行的故事，或者通过电话、短信、视频或面对面聊天来消磨时间。每位旅客都以某种方式与他人保持联系。重要的是，客运航站楼的设计要能够无缝地实现这些互动和联系。他们可以通过直观且易于使用的家具和技术的正确组合来实现这一点。这包括大量的电源插座、座椅电源和工作/充电站。电源类型也很重要，无论是交流电、USB 还是无线连接。航站楼家具也与客运航站楼的整体建筑和设计有着美学上的联系。通常，最好的连接是无缝的连接——设计选择可以毫不费力地相互补充，以营造整体氛围。我们希望人们如何感受和与空间互动最终取决于有目的的设计。航站楼家具可以有策略地安装，以引导交通流量，或鼓励乘客以特定方式使用空间。用不同的面料创建颜色区域或使用弧形家具默默地引导乘客朝正确的方向前进，这些都是巧妙地将人们与他们想去的地方和需要去的地方联系起来的方法。
内部语音解码从EEG和MEG
在实验的第一个版本中，参与者默默地阅读屏幕上的单词（一次），然后是视觉固定 - 交叉提示，以重复他们的脑海中。在某些试验中，接下来是提示他们想象的是五个（生成性内部语音任务）不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒，然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG（Elekta Neuromag 306-渠道）和EEG（EasterCap 64通道）数据，每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数，325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验，几乎平均分配在5个单词之间（单词选择是随机的）。在实验的第二版中，显示了四个连续的十字架，而是以1秒的间隔显示了连续的十字架，以便参与者重复4次单词。，我们从男性参与者那里收集了1次，从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据，其中1个MEG和1个单独的EEG会话，以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读，692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。