云计算、物联网 (IoT)、人工智能和大数据是四种截然不同的技术,之前已经分别讨论过。为了使这四种技术成为当今世界技术的重要组成部分,使用它们在当今越来越有必要。在本文中,作者将注意力集中在云、物联网、大数据和人工智能的集成上。有几种研究论文分别调查了人工智能、云、物联网和大数据,更准确地说,调查了它们的主要属性、特征、底层技术和未解决的问题。然而,据作者所知,这些工作需要对结合这四种技术的新范式进行详细分析,这表明了全新的挑战和研究问题。为了弥补这一差距,本文对云、物联网、人工智能和大数据的集成进行了调查。
摘要:本文回顾了四种经过科学验证的流利度教学方法(流利度导向阅读教学、广泛流利度导向阅读教学、流利度导向口头阅读和广泛流利度导向口头阅读)。其中两种适用于全班,两种适用于小组。本文定义了流利度、自动化和韵律的关键组成部分,并讨论了它们对阅读理解的贡献。自动化通过释放注意力来关注意义,而韵律通过处理节奏和表达来发挥作用,而节奏和表达又反映了文本意义。本文还介绍了有效流利度教学的四项原则:建模、广泛的练习机会、使用回顾和韵律元素的结合。本文介绍的四种教学方法基于两种不同的整合广泛阅读机会的策略:重复阅读与广泛阅读。这四种方法都使用具有挑战性的文本,或学习者近侧发展区高端的文本,因此,与只阅读教学水平的文本相比,学习者可以接触到更广泛的词汇和概念。这四种方法还为全班或小组阅读教学提供了高效的程序。本摘要的目的是为读者提供有效的课堂教学方法。
摘要:本研究采用一种新颖的 bonobo 优化器 (BO) 技术来寻找离网混合可再生能源系统 (HRES) 的最佳设计,该系统包含柴油发电机、光伏 (PV)、风力涡轮机 (WT) 和电池作为存储系统。拟议的 HRES 旨在为沙特阿拉伯北部偏远地区提供电力,其基础是年度系统成本 (ASC) 最小化和电力系统可靠性增强。为了区分和评估性能,将 BO 与四种最近的元启发式算法进行了比较,这四种算法称为大爆炸大收缩 (BBBC)、乌鸦搜索 (CS)、遗传算法 (GA) 和蝴蝶优化算法 (BOA),以根据捕获的最优和最差解决方案、平均值、收敛速度和标准差为拟议的离网 HRES 找到最佳设计。所得结果显示,与其他四种元启发式算法相比,BO 算法更为有效,它以最低的 ASC(149,977.2 美元)、快速的收敛时间和更少的振荡实现了所提出的离网 HRES 的最优解,其次是 BOA(150,236.4 美元)。BBBC 和 GA 算法都无法捕捉到全局解,并且收敛时间较长。此外,它们具有较高的标准差,这表明它们的解决方案更加分散,振荡明显。这些模拟结果证明了与其他四种元启发式算法相比,BO 算法的优势。
抽象的二十四种新颖化合物携带四氢丙氨酸和N-丙泊酯部分的抗抗胆碱酯酶和抗单酰胺氧化酶活性。Propargyltacrine 23 (IC 50 ¼ 21nM) was the most potent acetylcholinesterase (AChE) inhibitor, compound 20 (IC 50 ¼ 78nM) showed the best inhibitory human butyrylcholinesterase ( h BChE) profile, and ligand 21 afforded equipotent and significant values on both ChEs (human AChE [ h AChE]: IC 50 ¼ 0.095±0.001 M m; H BCHE:IC50¼0¼093±0.003 m m)。关于MAO抑制作用,化合物7、15和25证明了对H MAO-B(分别为50¼163、40和170nm)的最高抑制潜力。总共将表现出最平衡的药理学特征的7、15、20、21、23和25化合物提交了渗透性和细胞活力测试。7-苯氧-n-(Prop-2-Yn-1-基)-1,2,3,4-四氢酸蛋白-9-盐酸盐盐酸盐(15)已被鉴定为可渗透药物,显示出平衡的药理特征[IC 50(HACHE)¼1.472¼1.472¼1.472¼1.472±0.024 m m m m m m; IC 50(H BCHE)¼0.659±0.077 m m; IC 50(H MAO-B)¼40.39±5.98nm],因此,作为一种新的命中配体,值得进一步研究,特别是在体内分析中,因为此处报道的初步细胞活力测试结果表明,这是一种相对安全的治疗剂。
人工智能 (AI) 通常被定义为具有深远经济和社会影响的下一代通用技术 (GPT)。我们研究了四种专利 AI 分类方法在多大程度上重现了 GPT 类特征:(1) 内在增长、(2) 普遍性和 (3) 创新互补性。通过研究 1990 年至 2019 年的美国专利,我们发现四种方法(关键词、科学引文、WIPO 和 USPTO 方法)在将所有专利的 3-17% 归类为 AI 方面有所不同。尽管基于关键词的方法识别出的 AI 专利集最小,但其内在增长和普遍性最强。WIPO 和科学方法产生的每个 GPT 特征都不太明显,而专利数量最多的 USPTO 集产生的特征最弱。这四种方法之间缺乏重叠和异质性,强调了对人工智能创新政策的评估可能对分类方法的选择很敏感。
野生生菜(Lactuca Aff。Canadensis L.)属于Asteraceae家族,是在巴西进行的,可能起源于非洲,亚洲,欧洲和北美。普遍称为加拿大生菜,是一种非常规的绿叶蔬菜。对该物种的研究在巴西很少,其科学名称在专家之间进行了辩论。它具有很高的形态变异性和有争议的植物分类。这项研究表征了气孔,组织了核型,并确定了四种野生生菜形态型的核DNA含量,以促进正确的分类。使用的遗传物质是从UFLA中的非规定蔬菜种质中获取的。野生生菜形态型的叶子是最不受欢迎的,在弱点表皮中有更多的气孔。在形态型(绿色和紫色)之间以及光滑的紫色类型(狭窄的叶子和宽叶)之间存在相似之处。在四种形态型中的染色体数量(2n = 18)或DNA含量中没有发现变化。野生生菜的形态的分离与形态学分类或核学数据不符。评估的四种形态型被放置在同一物种下,与其他研究相比,获得的结果导致我们推断出野生乳酸的四种形态型属于该物种L. indica l。进一步的研究可以提供对该物种进化史的见解。
假设我们有两个量子比特。如果这是两个经典比特,那么将有四种可能的状态,即 00、01、10 和 11。相应地,两个量子比特系统有四个计算基础状态,分别表示为 |00 ⟩ 、|01 ⟩ 、|10 ⟩ 、|11 ⟩ 。一对量子比特也可以存在于这四种状态的叠加中,因此两个量子比特的量子态涉及将一个复系数(有时称为振幅)与每个计算基础状态相关联,这样描述两个量子比特的状态向量就是
摘要 本研究通过对现有的关于 CSR 与企业财务绩效 (CFP) 关系的实证证据进行元分析,发展了战略性企业社会责任 (战略性 CSR) 的概念。通过对来自 344 项原始研究的效应量数据进行元分析结构方程模型,我们的研究记录了四种实证机制,解释了 CSR 如何对 CFP 产生积极影响:1) 提高公司声誉,2) 增加利益相关者的回报,3) 降低公司风险,4) 增强创新能力。我们提出这四种机制是为了确定四个因果相关的属性,这些属性使我们能够从概念上将战略性 CSR 与一般性 CSR 区分开来。我们的研究结果表明,这四种机制合计解释了 20% 的 CSR-CFP 关系,这表明未来的实证研究仍有很大的发展空间。发展以实证为基础的战略性 CSR 因果概念化响应了长期以来对实证 CSR 研究中更好规范概念的呼吁。