无定形硅及其合金,由于其物质及其生产性,在近年来引起了迅速增长的兴趣。非晶技术比晶体技术的主要优势大大降低了成本,以至于某些消费者应用,例如太阳能电池,薄纤维晶体管等。太阳能电池在电信中涉及远离电网的基站电力电力。然而,基于A-SI的设备的表现受光,高能量颗粒,载体注入,载体在A-SI相互之间的堆积和热淬灭[1]引起的可逆,亚稳态变化的限制[1]。所有这些效应都是通过退火到高度高温而可逆的,并且所有这些效应都被相同的降解机制引起[2]。由于在A-Si:H中发现了亚稳态效应,因此有强有力的间接证据表明氢和掺杂剂的作用仍然缺乏完全的证明。证据主要源于在与亚竞争效应相同的温度下观察到的氢运动。缺陷退火的活化能与氢二氮的活化能相当。此外,掺杂趋势是相同的 - 掺杂剂会导致较大的水力差异系数也导致了更快的缺陷弛豫。另一方面,氢通过削减由粘结障碍引起的大量悬挂键缺损而使掺杂成为可能。亚稳态变化的种类和大小取决于氢和掺杂剂这种磷或硼。这些效果取决于在掺杂的氢化无定形硅中,存在两个不同现象的共膜质:悬挂键密度的可逆增加和掺杂效应的可逆增加。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
Q. 在DUMAS的估计方法中,有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。 计算化合物中氮的百分比组成。 (300 k = 15 mm的水张力)Q.在DUMAS的估计方法中,有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。计算化合物中氮的百分比组成。(300 k = 15 mm的水张力)
由于对未来全球经济前景缺乏信心,最近的 COVID-19 危机增加了金融市场的不确定性(Athari 等人,2023 年)。COVID-19 大流行还改变了沟通过程和信息检索。由于流动限制,社交媒体应用程序在大流行期间显示出更高的增长。Twitter 是投资经理、全球领导者和普通公众分享对不同热门话题的看法和情感的最受欢迎的社交媒体平台。例如,根据政策不确定性网站(访问日期:2023 年 8 月 12 日),2019 年 12 月的平均英文推文总数为 1,412,758 条,由于大流行而显着增加,到 2020 年 4 月达到最高的 4,457,241 条。行为经济学文献强调了个人和群体情绪或观点的重要性。 Twitter 等社交平台可以分享有关金融和经济状况的信息,以提高人们的认识并提供预测金融市场的见解(Broadstock & Zhang,2019)。
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型,并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论,可疑的结论,并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中,算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用,也可以用作更准确,更有信息的替代方法,可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题,那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用,也可以用作更准确,更有信息的替代方法,可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题,那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
尽管同行评审是学术出版的核心支柱之一,但定性研究人员对此过程的经历在很大程度上被忽略了。现有研究和评论的重点是同行评审对定性文章的评论,这些评论通常被描述为对非稳定主义定性研究的定量思维方式或敌意。我们通过关注定性研究人员的方法论不一致的审阅者和编辑评论来扩展文献,这些评论与审查研究的概念基础不一致。定性研究人员(n = 163)来自包括心理学在内的一系列健康和社会科学学科,对简短的定性调查做出了回应。大多数贡献者报告说,同伴审稿人和编辑使后奠定主义研究和报告的假设和期望普遍存在。有些人还报告说,同行审稿人和编辑将特定的定性方法普遍存在。贡献者担心同行评审者在缺乏相关的方法论专业知识时通常会接受审查邀请,而编辑经常在没有这种专业知识的情况下选择同行评审者。响应方法论上不一致的评论,许多贡献者描述了一个最初“推迟”的过程,并解释了为什么这些评论与他们的研究不一致。当这种教育方法不成功时,有些人故意损害了他们的研究方法的完整性,并默许了审阅者和编辑的要求。早期的职业研究人员特别强调了他们在“出版或灭亡”学术氛围的背景下在同行评审过程中所感受到的无能为力。我们结束时概述了贡献者的建议,以提高定性研究的同行评审的方法论完整性。
卷宗编号 3720-22 参考:签名日期发件人:海军记录更正委员会主席致:海军部长主题:审查前美国海军陆战队成员 XXX XX 的海军记录参考:(a) 10 USC 1552 附件:(1) DD 表格 149 (2) 海军记录(摘录)1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下称为请愿人,向海军记录更正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求将其 DD 表格 214 上的服役定性更改为光荣。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 1 月 6 日审查了请愿人的错误指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与申诉人错误指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向委员会提出申请之前,申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交,但审查申请的是非曲直符合司法公正的利益。c. 申诉人加入海军陆战队并于 1989 年 5 月 1 日开始服现役。d. 1989 年 5 月 15 日,体检委员会认定申诉人未达到入伍的常规身体标准。委员会认定申诉人不知道该缺陷,并且 MEPS 未发现或放弃该缺陷。因此,他于 1989 年 5 月 26 日退伍,并签发了一份 DD 表格 214,其中列出了他的服役性质为“入门级离职”。 e. 请愿人要求更正他的 DD 表格 214 的第 24 部分,以反映光荣服役特征。
2型糖尿病(T2DM)在21世纪(国际糖尿病联合会(IDF),2022年)以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担(Ali等,2022)。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础,并促进新治疗策略的发展。肠道菌群(GM)是一个复杂的生态系统,由大约4×10 13种共生细菌,原生动物,真菌,古细菌和病毒组成(Chen等,2021; Martino等,2022)。gm参与了人体的各种生理活性,例如代谢,炎症过程和免疫反应(Fan and Pedersen,2021; Gill等,2022)。越来越多的证据表明,转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用(Gurung等,2020)。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态,并伴有GM障碍(Yang等,2021)。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联(Iatcu等,2021),例如,门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联,与近距离渗透性相关联,并渗透性渗透性,伴有细胞质,伴有细胞质,并渗透性,并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征(Iatcu等,2021)。也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。 尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险
Covid-19爆发使所有人感到惊讶。大流行在镇定和死亡方面一直是毁灭性的,并使经济停顿了(见Phan&Narayan,2020年)。大流行导致了无与伦比的政策反应 - 锁定,社会疏远和刺激套餐 - 揭开了全球(Iyke,2020b)。围绕这些政策回应的确定性是巨大的,因为政策制定者和其他经济因素不是反应是暂时的还是永久的,干预措施在多大程度上影响投资和消费活动,经济将需要多长时间的经济康复等等(请参阅Altig等,2020)。图1的面板A显示,除日本和印度以外,亚洲国家的EPU索引在Covid-19-demic期间经历了极端的向上波动。为了透视事物,图1的B小组表明,全球经济政策从来没有像目前那样确定,甚至甚至2007 - 2009年的全球金融危机也能够引起这种不太艰难的水平。我们发现大流行在中国和韩国向上引起的EPU的强烈经验支持,但在其他国家中则不太如此。对于日本和印度,我们发现Covid-19对EPU没有影响,这反映了图1中这些国家的EPU的中等模式。我们表明,我们的估计值在Covid-19 Pan DemIC的规格和度量方面都是可靠的。
探索添加剂制造在假体供应链中的作用:定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估由实施增材制造(AM)技术引起的假肢供应链能力的增强。该研究提出了一个新兴模型,概述了将3D打印技术整合到假肢供应链中时发生的关键领域。设计/方法论/方法 - 采用定性方法,通过现场观察和31种与假肢工业和3D打印技术相关的约旦组织进行的深入访谈收集数据。调查结果 - 调查结果表明,采用3D打印技术可以在定制,响应能力,创新,环境可持续性,成本最小化和赋权方面提高假肢供应链的能力。这项研究阐明了采用3D打印技术后假体供应链中影响的特定领域,强调了假体工业内供应链能力的总体改善。实际意义 - 本研究为政府机构和假肢组织提供了建议,以最大程度地利用3D打印技术获得的好处。独创性/价值 - 这项研究在探索3D印刷技术对约旦假体产业的影响方面做出了贡献,阐明了对供应链的影响,并确定了新兴市场环境中决策者的挑战。纸质类型:研究论文。1。关键字:添加剂制造;供应链;假体;假肢供应链; 3D打印;约旦。简介高级技术,例如增材制造(AM),人工智能(AI),物联网(IoT)和供应链中的区块链,可节省成本,优化的物流,提高的准确性以及利益相关者之间的信任,从而提高竞争优势和客户满意度(Younis等,2024)。近年来,与其他先进的制造技术相比,AM已成为一种出色的技术,在定制,材料效率和快速原型制作方面具有独特的优势。am,通常称为3D打印,是一个革命性的过程,它逐层构造对象,从而使设计灵活性和效率在创建复杂的几何形状时(Kunovjanek等,2022)。AM由于其多功能性,成本效益和产生复杂几何形状的能力,因此在各个行业中找到了应用。在航空航天中,AM用于轻质和耐用的飞机组件,降低了燃油消耗和维护成本(Ishfaq等,2022)。在汽车制造中,AM可以快速原型制作,定制和生产材料废物减少的零件(Vasco,2021年)。此外,在消费品行业中,AM促进了从珠宝到时尚配饰的个性化产品的定制和生产(Kunovjanek等,2022)。