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DNA元法估计的丰度估计 微生物中的作用在动物入侵中：范围评论 一个具有零排放的新过程，用于真正的生物降解... 一个具有零排放的新过程，用于真正的生物降解... 评估环境DNA的五个引物对...
作者格式，未经同行评审的文件发布于2023年7月7日。doi：https：//doi.org/10.3897/arphapreprints.e109709
印度理工学院曼迪分校推出五个新的本科课程，其中包括......
印度理工学院曼迪分校的材料科学与工程技术学士 (B.Tech.) 课程将提供材料科学领域的综合教育，强调工程应用和就业技能。该课程重点关注可持续发展、可再生能源、城市采矿、量子技术和人工智能等新兴领域，将为学生提供传统和先进材料的理论知识和实践专业知识。该课程的实践研究体验模块将使学生能够弥合学术追求与现实世界工程之间的差距。该课程的毕业生将准备在半导体、制造业、汽车、能源和废物管理等行业担任领导角色。这个跨学科课程将迎合有兴趣探索科学与工程交叉点的学生。
创建肺类器官疾病模型的五个步骤
图3。干细胞分解和成熟到器官及其基因表达分析。（a）分离的细胞的代表性照片嵌入了胶状基质中，它们形成球体并以囊性，环形形态分化成肺类器官。嵌入式培养物被传递。（b）分化肺器官的基因表达分析表明，气道上皮细胞谱系富集，包括基础（TP63），纤毛（FOXJ1），分泌（SCGB3A2），Goblet（SPDEF）（SPDEF）和肺神经内分泌细胞（ASCL1）。nt：未测试。（c）分化肺类器官的基因表达分析表明肺泡上皮细胞谱系（SOX9），包括肺泡II型（ABCA3，SFTPB）和I型I型（Hopx）细胞。
八轴铰接机器人和五个...
摘要：激光金属沉积（LMD）是一种添加剂制造（AM）工艺，能够为航空航天和石油和天然气行业生产大型组件。这是通过将沉积头安装在运动系统上（例如铰接机器人或龙门计算机数值控制（CNC）机器）来实现的，该机器可以扫描大容量。铰接式机器人比CNC机器更具灵活性，更便宜，而CNC机器另一方面更准确。本研究将两个LMD系统与不同的运动体系结构（即八轴铰接的机器人和五轴CNC龙门机）进行了比较，以产生大型燃气涡轮机轴对称成分。将相同的过程参数应用于两个机器。沉积的组件在几何形状上没有显着差异，表明两台机器的精确性不同的性能不会影响结果。发现表明LMD可以始终如一地生产具有两种设备的大规模轴对称金属组件。对于此类应用程序，用户可以选择在灵活性和成本是必不可少的情况下，例如在研究环境中或CNC机器时使用铰接式机器人，在工业环境中，易于编程和过程标准化是重要元素，例如在工业环境中。
人为因素：人类绩效的五个原则
1。人类表现的变化是正常的，不是因果关系。人类绩效的变化是正常的，并且鉴于人类带来的优势和约束是可以预期的。 人类绩效不应能够自行引发重大事件或事件。 2。 指责人类绩效什么都没有解决。 将重大事件的原因归因于人类绩效过于简单。 通常，表现是更广泛的系统性问题的症状，即使是最好的，最有经验，大多数有能力的人都会犯错误。 3。 学习至关重要。 由领导承诺和持续改进或学习文化驱动的组织学习对于防止重新出现至关重要。 应从各种事件中寻求学习的机会：实际损失或伤害事件，近乎错过和信号较弱（即 较小的指示，并迹象表明某物不正确或应该是应该的）。 4。 上下文驱动行为。 上下文是分配给情况的含义。 上下文涉及人们的信念，看法，动机和价值观，这些信念，动机和价值观塑造了人类行为。 人们以对他们有意义的方式表现，他们适应了情况的需求，评估风险并以良好的意图进行权衡。 了解驱动行为的上下文因素有助于识别系统中的潜在弱点和改善系统的机会。 5。 领导能力如何重要。人类绩效的变化是正常的，并且鉴于人类带来的优势和约束是可以预期的。人类绩效不应能够自行引发重大事件或事件。2。指责人类绩效什么都没有解决。将重大事件的原因归因于人类绩效过于简单。通常，表现是更广泛的系统性问题的症状，即使是最好的，最有经验，大多数有能力的人都会犯错误。3。学习至关重要。由领导承诺和持续改进或学习文化驱动的组织学习对于防止重新出现至关重要。应从各种事件中寻求学习的机会：实际损失或伤害事件，近乎错过和信号较弱（即较小的指示，并迹象表明某物不正确或应该是应该的）。4。上下文驱动行为。上下文是分配给情况的含义。上下文涉及人们的信念，看法，动机和价值观，这些信念，动机和价值观塑造了人类行为。人们以对他们有意义的方式表现，他们适应了情况的需求，评估风险并以良好的意图进行权衡。了解驱动行为的上下文因素有助于识别系统中的潜在弱点和改善系统的机会。5。领导能力如何重要。明显的领导承诺和建模所需的行为和态度至关重要，因为工人从管理和直接的工作环境中汲取了线索。一种“公正”，无名的文化鼓励报告和改进。
一个具有零排放的新过程，用于真正的生物降解...评估环境DNA的五个引物对...
作者格式，未经同行评审的文档发布于2023年3月31日。doi：https：//doi.org/10.3897/arphapreprints.e104185
驱动根本原因指导：什么是五个为什么？如何...
您的 GRGB 培训包包含 NPIER 手册，其中解释了 DMAIC 流程。5 个为什么分析是“分析”工具集中的一种调查技术，用于在完成定义和测量阶段（问题陈述、客户之声、当前状态、停机时间）后进行根本原因分析。这个小组练习最好由几位熟悉问题领域的不同主题专家进行，在引用问题陈述时询问“为什么”，直到找到根本原因。我们如何进行五个为什么分析？
五个不同领域的人工智能和大数据分析最新评论：文献计量摘要
摘要：学者和从业者最近开始在探索不同领域的新兴研究趋势时重点关注人工智能 (AI) 和大数据分析 (BDA)。文献计量综述技术已广泛应用于 AI 和 BDA 文献，以绘制现有的学术成果。我们总结了 711 篇关于 AI 及其子集和 BDA 的文献计量文章，这些文章发表在多个领域，以确定具有重大研究贡献的学科。我们从 Scopus Q1 和 Q2 期刊数据库中提取了 2012 年至 2022 年期间发表的文献计量综述论文。Scopus 数据库返回了来自 59 个国家/地区不同学科期刊上发表的 711 篇文献，平均每年被引用 17.9 次。我们使用多种软件和数据库分析器来调查数据，并展示最活跃的科学文献计量指标，例如作者和合著者、引文、共同引用、国家、机构、期刊来源和学科领域。美国是最具影响力的国家（101 篇文献；5405 次引用），而中国是产量最高的国家（204 篇文献；2371 次引用）。产量最高的机构是印度共生国际大学（32 篇文献；4.5%）。结果显示，五个学科集群的文献计量评论大幅增加：（a）商业与管理、（b）工程与建筑、（c）医疗保健、（d）可持续运营与 I4.0 和（e）旅游与酒店研究，其中大多数研究 AI 和 BDA 的应用和用例，以解决该领域的实际问题。过去文献计量分析中的关键词共现表明，BDA、AI、机器学习、深度学习、NLP、模糊逻辑和专家系统仍将是这五个不同领域集群中引人注目的研究领域。因此，本文总结了商业、工程、医疗保健、可持续运营和酒店旅游领域对 AI 和 BDA 的文献计量评论，并为对这些主题感兴趣的新手和经验丰富的研究人员提供了一个起点。
将理论与SEL实践联系起来：创新，社区驱动的SEL计划和计划的五个关键见解
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