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World File Search System圆度
国民收入模型的圆流流
经济交易产生了两种流量：1。真实流量，即商品和服务的流量和2。货币流。真正的和金钱流以圆形方式朝相反的方向发展。货物流量包括（a）因子流量，即因要素服务流，以及（b）产品流量，即商品和服务流。在货币化的经济中，要素服务的流动以收入流的形式的因素支付形式产生货币流动。消费品和服务的因素支付和支出采用支出流的形式。经济是封闭/部分开放和/或开放经济体。封闭的经济是与世界其他地区的交易活动较少或没有的经济。我们可以将其定义为一种完全自给自足的经济，这意味着非常有限或没有进口的进口，没有出口离开该国。封闭经济的目标是为国内消费者提供他们从该国边界内所需的一切。
大幅缩短高强度粘合剂的开发时间<研究成果
Harutoshi Yamada、Teruki Tsurimoto（筑波大学纯粹与应用科学研究生院）、Sirawit Pruksawan 和 Naito（筑波大学纯粹与应用科学研究生院、国家材料科学研究所）
人工智能技术的接受度和对其前景的乐观度
自 ChatGPT 推出以来，生成式人工智能给未来就业市场带来了显著挑战，引发了关于自动化和人工智能技术如何影响就业的广泛讨论。然而，个人对这些挑战的看法因人而异，有些人将人工智能的进步视为成长和创新的机会。这项研究旨在探讨高中生对人工智能对未来就业市场影响的看法。我们假设，积极主动的性格特征、技术和职业自我效能将积极影响学生对未来职业的准备、乐观和担忧。为了检验这些假设，我们收集了 141 名高中生的数据。我们的研究结果表明，积极主动的性格和技术自我效能与对人工智能对就业影响的准备和乐观程度的增强呈正相关。这些见解为教育工作者和政策制定者提供了实际意义，并提出了未来研究的领域，以更好地了解学生如何为人工智能驱动的劳动力做好准备。关键词：人工智能 (AI)、技术接受度、职业选择、高中介绍
加纳对 COVID-19 疫苗的接受度和犹豫度
接受疫苗的倾向以及影响疫苗接受和犹豫的因素将决定 COVID-19 疫苗接种计划的整体成功。因此，各国需要了解影响疫苗接受和犹豫的因素，以防止未来进一步的冲击，并且有必要彻底了解这些因素。因此，本研究旨在回顾研究领域内选定的已发表著作，并进行有价值的分析，以确定对加纳 COVID-19 疫苗接受和犹豫最具影响力的因素。该回顾还探讨了加纳 COVID-19 疫苗的接受率。我们选择了 2021 年至 2023 年 4 月发表的著作，并根据影响加纳 COVID-19 疫苗接受和犹豫的关键因素、加纳的接受率、经常检查的人口统计因素以及用于检查这些因素的研究方法提取、分析和总结了研究结果。研究发现，积极的疫苗接种认知、安全性、对疫苗有效性的信任、对 COVID-19 的了解以及良好的疫苗接种态度影响了加纳人对 COVID-19 疫苗的接受。疫苗的负面副作用、对疫苗的不信任、对疫苗安全性缺乏信心、恐惧以及精神和宗教信仰都在影响 COVID-19 疫苗犹豫方面发挥了重要作用。在这项研究中，在所审查的文章中观察到的 COVID-19 接受率从 17.5% 到 82.6% 不等。这些研究中经常包括的具有重大影响的人口统计参数包括教育程度、性别、宗教信仰、年龄和婚姻状况。对 COVID-19 疫苗的积极看法和对其负面影响的担忧影响了加纳人的接受和犹豫。
基于机器学习的晶圆排序产量预测基于晶圆接受测试数据
Delta Rsquare Delta Rsquare All features (614) 1.75% 0.341 2.63% 0.139 Top 500 features 1.73% 0.354 2.56% 0.129 Top 400 features 1.73% 0.372 2.02% 0.148 Top 300 features 1.71% 0.343 2.22% 0.197 Top 200 features 1.73% 0.393 2.34% 0.22前100个功能1.61％0.405 1.95％0.21 Top 50个功能1.59％0.423 2.00％0.334 TOP 25特征1.62％0.42 2.29％0.372
关注晶圆故障检测和预测
1计算机科学与工程，1海得拉巴技术与管理学院，印度海得拉巴。 摘要：晶圆，薄的半导体切片对于微电子设备至关重要，尤其是在综合电路（ICS）中，在各种行业（例如计算，太阳能电池和光学）中起着基本作用。 我们创建了一种使用Python，Flask和Pycharm的机器学习模型，以及随机的森林和XG增强分类器，以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。 晶圆故障检测对于半导体产生至关重要，通过识别非功能晶圆来提高制造产量。 数据集包括晶圆名称和590个传感器值列，最后一列指示“好/坏”状态，以批量进行分析。 两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求，从而确保有效识别和预测有故障的晶圆，而不会影响其他资源。 索引项 - 晶圆，集成电路，计算，机器学习模型，故障检测，传感器输入，分类，替换。1计算机科学与工程，1海得拉巴技术与管理学院，印度海得拉巴。摘要：晶圆，薄的半导体切片对于微电子设备至关重要，尤其是在综合电路（ICS）中，在各种行业（例如计算，太阳能电池和光学）中起着基本作用。我们创建了一种使用Python，Flask和Pycharm的机器学习模型，以及随机的森林和XG增强分类器，以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。晶圆故障检测对于半导体产生至关重要，通过识别非功能晶圆来提高制造产量。数据集包括晶圆名称和590个传感器值列，最后一列指示“好/坏”状态，以批量进行分析。两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求，从而确保有效识别和预测有故障的晶圆，而不会影响其他资源。索引项 - 晶圆，集成电路，计算，机器学习模型，故障检测，传感器输入，分类，替换。
晶圆键合和 CMP
弗劳恩霍夫 ENAS 和开姆尼茨大学微技术中心，科技园区 3，09126 开姆尼茨，德国 弗劳恩霍夫 IZM-ASSID，Ringstrasse 12，01468 莫里茨堡，德国 ErzM-Technologies UG，科技园区 1，09126 开姆尼茨，德国
