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ESMA65-8-1776 FIRDS透明度报告说明ESMA65-8-1776 FIRDS透明度报告说明
•公平性透明度参考数据，包含公平 /公平性的其他参考数据 - 像金融工具•公平性透明度定量数据，包含用于公平 /公平 /公平性金融工具的交易活动数据•非平等透明度参考数据•包含非股权的其他参考数据的非公平性贸易工具•非平等性数据量•非平等性数据••非平等性数据•包含股权 /权益状金融工具的计算结果（仅预期通过非延长的NCA，执行计算本身）•透明度计算结果非平等性的结果数据，包含非股权金融工具的计算结果（仅预期可预期，仅通过非统计的NCAS进行计算，
当地资金倡议请求2025-2026财政年度
该项目的预期好处是通过增强有关糖尿病，慢性疾病和癌症（例如乳腺癌，结肠癌和前列腺癌）的早期发现，管理和教育来改善健康结果。该项目旨在增加挽救生命的医疗服务的机会，同时提高有关预防性护理和慢性病管理的健康素养。为了衡量这些结果，将采用一种全面的方法。定量数据将收集以跟踪教育会议上的筛查，诊断，推荐和参与者的数量。预定和后计划评估将评估参与者之间的知识收益和行为变化。随访数据将进行分析，以评估治疗起始率和健康结果的长期改善。此外，将进行参与者的反馈调查，以衡量满意度和所提供服务的感知影响。
融合课堂中的教育技术
本研究旨在揭示在包容性环境中工作的教师的意识及其对教育技术的使用。具体而言，在这项混合方法研究中，进行了需求分析，以确定教师对包容性教育的知识水平、他们对教育技术的认识和使用，以及他们需要什么样的支持。数据是通过对 133 名教师的问卷调查和与 5 组 30 名教师的焦点小组讨论收集的。基于使用描述性分析对定量数据和使用持续比较法对定性数据的分析，研究结果表明，教师对有特殊教育需要 (SEN) 学生的了解不足，他们需要支持。此外，定性数据分析揭示了包容性教育的社会、学术和环境积极成果，同时确定了包容性教育的心理、学术和环境挑战。这些发现有望使文献、包容性教育领域和政策制定者受益。
数据和地理空间信息管理Web应用程序，以增强Community Enterprise的大胡椒的竞争力
摘要 - Trang Pepper是泰国Trang Province的重要地理指示（GI）产品，代表了一种重大的新经济作物。目的是为大型Trang Pepper地块开发数据和地理空间信息管理系统并评估该系统。该研究采用了混合方法方法，从五个大图组领导者那里收集了定性数据，并通过有目的的抽样从30名参与者那里获得了定量数据。开发的系统有效地跟踪了具有GPS坐标的个人农民地块，记录了基本指标，包括种植区，支柱数量，植物年龄，生产力，产品等级和定价。研究表明，如何实际实施农业管理中的技术融合，为其他GI产品提供了模型。
AP比较政府和政治-FRQ 2，第2套
概述此问题的目的是评估学生解释，描述，解释和得出关于表格中六个AP国家新闻自由的定量数据的结论的能力。这个问题还旨在评估学生在新闻自由趋势与民主化概念之间建立联系的能力。介绍了一张桌子，显示数字，指示2013年，2018年和2022年六个国家的新闻自由指数水平。学生应在2018年正确识别新闻自由水平最低的国家。还期望学生使用数据正确描述尼日利亚新闻自由的趋势。然后，希望学生正确描述民主化的概念。然后，要求学生使用表中的数据得出关于墨西哥民主化的结论。最后，要求学生解释伊朗的新闻自由指数分数与其政权类型的关系。
对GitHub Copilot代码完成功能的研究
随着软件开发的复杂性的增加，增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法，我们分析了调查和生产率指标的定量数据，以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明，GitHub Copilot可显着提高编码效率，减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而，还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具，从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。
软机器人的纳米传感器外骨骼
机器人驱动的神经物理学的出现 - 在康复方案中已大大减少了恢复时间。尤其是，在基于机器人的外骨骼中集成的预先致动和感应能力通过高度强烈和重复的疗法促进了受影响的四肢的活动性。这提高了治疗的精度，并提供了一种简单的方法，用于构成评估偏见进步所需的定量数据。文献中重要的作品表明，在使用这种机器人设备的同时，在势后患者中，基于临床上LIMB的迁移率有显着改善（Abdullah等，2011）。几种设备专门为手动运动障碍患者设计。这些设备包括矫形器，外骨骼和末端效应器设备（Mayer等，2022）。矫形器提供静态支持，而电动外骨骼则可以被动和主动治疗练习
教学大纲
Python简介 - Google Colab和Jupyter笔记本，数据结构，熊猫（读，写文件，加载数据等），Numpy等。。matplotlib（区域图，散点图，线图，直方图，条形图，框图，热图，刻面，配对图），Seaborn。什么是数据科学，各种类型和数据级别，结构化与非结构化数据，定量数据，定性数据，数据科学生命周期等。数据收集和准备，缺失价值处理，数据擦洗，数据转换，探索性数据分析，人群和样本，矩和生成功能，可变性，假设测试，偏差和方差的度量。有监督的分类，例如KNN和无监督的分类，例如K-均值聚类，模型定义和培训，模型评估。特征工程，尺寸降低 - PCA，回归线性模型：线性回归，逻辑回归。
大众媒体信息对
大众媒体在塑造人们对所有社会问题的看法中起着至关重要的作用。这是通过大众媒体内容和用于向受众传播信息传播的各种渠道实现的。基于这种关键的影响和主导地位，媒体被认为是对受众群体的享受，一项混合方法研究采用了探索性顺序设计。肯尼亚邦戈马县的Elgon子县。这项研究旨在建立大众媒体信息对目标社区中患者权利产生的看法。许多研究从政策和公共卫生的角度关注患者的权利，而不是通过大众媒体角度进行交流。大规模培养基的议程制定理论和创新理论的扩散指导了研究。分别对定量数据和定性数据分别进行了描述和主题分析。数据是从Kaptama和Chemoge子分离的成年居民那里收集的。在两个子位置的13104名居民中，随机选择了130名成年居民的样本参加该研究。此外，还参与了肯尼亚领先媒体部门的6位关键知情人士和6位从肯尼亚领先的媒体中吸引的卫生记者。数据是借助问卷，采访指南（一个针对政策专家，另一个针对媒体从业者）以及焦点小组讨论时间表收集数据。可信赖性用于验证定性数据，而定量数据通过Cronbach Alpha共计算验证。研究表明，有关患者权利的大众媒体信息过于笼统地关注零星事件，而不是尤其不是患者权利。因此，对该主题传播的信息无法将登记悲观主义的研究受访者的心态转移到大众媒体信息的潜力，以塑造对患者权利的有利看法。记者需要从一般报告中挑出有关患者权利的消息，以提高其知名度，以获得媒体受众的所需感知。
