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World File Search System影响因素
影响医疗保健领域人工智能用户信任度的影响因素
信任是一个难以捉摸的概念，其定义和操作在不同的学科和背景下各不相同，导致人们对信任的理解有些支离破碎（Chopra & Wallace，2002）。信任通常被描述为信任者（例如用户）、受信任者（例如机器）和情况的函数（例如 Hoff & Bashir，2015；Merritt & Ilgen，2008；Siau & Wang，2018）。当涉及不确定性和风险时，信任变得重要（Kini & Choobineh，1998）。信任的决定至少在一定程度上取决于受信任者的可信度，即其可靠和可预测的属性。它反映了对受信任者属性的评价（McKnight、Carter、Thatcher & Clay，2011）。鉴于“技术缺乏意志和道德主体性，与 IT 相关的信任必然反映对技术特征的信念，而不是其意志或动机，因为它没有。” （McKnight 等人，2011：5）。因此，本评论采用了一个工作定义，其中对人工智能的信任被定义为个人对人工智能应用程序执行对个人很重要的特定操作的能力的态度。
分析日本经济的影响因素
行业进一步，最终取得了巨大的成功，使日本摆脱了以前的停滞状况。对于这一战后的经济奇迹，相关研究发现，成功的核心与两个主要提出：首先，成功采用倾斜生产模式的经济改革。倾斜生产模式是指倾向于生产最终商品生产的原材料，包括钢，棉花和丝绸。这导致日本纺织品产量占用了工业总产量的23.9％以上[9]。由于必须提高所有最终商品的质量以进行出口，因此生产原材料的鼓励可以定义为进一步资本化的积极。这些最终商品可能包括在战后时期在西方世界普及的开始阶段的汽车和现代工业机械。第二，为了提高劳动参与率，因此刺激了生产，日本政府决定支持招募女性雇员，而女性雇员传统上被视为家庭主妇。例如，参加纺织品生产的绝大多数工人是年轻的农村妇女[3]。因此，通过提高总体参与率，日本劳动力市场立即恢复，从而为生产带来了足够的劳动力。
基于动态视觉的隧道门户的审美评估及其影响因素的研究
随着现代城市，道路和景观的发展，对于隧道等基础设施来说，提供一种令人愉悦的体验变得越来越重要。在这方面，有必要进行研究研究隧道门户使用美学研究的研究。关于隧道门户的审美评估，本文从驾驶员的角度完全考虑了动态视觉效果。这项研究包括搅拌机，Speedtree Modeler Cinema，Adobe Photoshop CS6和其他用于二级开发的软件的使用。这些程序连接到驾驶模拟平台欧洲卡车模拟器2（配备了驾驶模拟器），以构建一组驾驶模拟测试，以使隧道门户的审美评估。中国云南省的Funing -Longliu高速公路上的Banlun隧道被用作案例研究，其中包括在审美设计中差异很大的四个影响因素：门户网站的线性，颜色，绿色和质地。Using an orthogonal experimental design, the influence of the esthetic degree was simulated and evaluated, and the order of sensitivity to esthetic factors of a headwall tunnel portal was sequentially determined as follows: the portal texture exerts the maximum impact on the beauty degree of the headwall portal, fol- lowed by the portal greening and the portal color, while the portal linearity exerts the mini- mum impact.该测试系统在进行未来的评估和隧道门户审美学研究时可以用作参考。结果表明，开发的驾驶模拟测试系统可用于确定隧道门户的审美因子的敏感性，并在不同水平上获得美学因子的最佳搭配；因此，它提供了用于设计最佳美学隧道门户的反馈。
研究文章关于岩石隧道平滑爆破质量的影响因素的数值研究
te平滑爆破的质量，包括广泛认为与钻孔方法所发掘的岩石隧道的成本和进步率高度相关的周围岩石的过度/爆炸引起的损坏的体积。由于岩石质量的不确定性和复杂性以及不同的爆破操作，用于平滑爆破的一般控制策略非常困难。作为评估爆破质量的先决条件，对影响平滑爆破的影响力因素的有效识别通常在改善平滑爆破设计的情况下起着重要作用。与昂贵且耗时的实验（包括物理建模和场测试）相比，数值建模，作为一种成本效果方法，是一种有吸引力的替代方法，可以在重量方面调查影响力因素，这可能更适用，并且可以更适用于光滑爆破参数的优化。在这种情况下，可以定量识别主要因素和次要因素。考虑主要因素通常使事物的发展取向；在这项工作中，提出了一种基于数值的方法来定量确定影响平滑爆破质量的主要因素。提出的3维爆破建模基于LS-DYNA，以模拟岩石质量平滑爆破的发生，并且还采用了侵蚀算法来确定接头岩石的破裂。te正交实验设计方法用于优化实验布置。七个具有4个水平的因素，包括外围孔间距，电阻最小，电荷浓度，充电爆炸性，岩石质量类型，爆炸速度和钻孔偏差。te地质环境和项目背景的真正岩石隧道的高速铁路被选为进行数值研究的现场条件。根据观察到的参数表明平滑爆破的质量来确定基于正交实验的范围分析的因素的敏感性，计算出的面积和过度距离。 te结果表明，岩体的类型对爆破质量具有最大的影响，而电荷浓度和爆炸速度可以视为特定部位条件下的次要因素。 te提出的用于评估指定地质条件下平滑爆破质量的影响的数值方法有望改善实际应用中平滑爆破的参数设计和运行。计算出的面积和过度距离。te结果表明，岩体的类型对爆破质量具有最大的影响，而电荷浓度和爆炸速度可以视为特定部位条件下的次要因素。te提出的用于评估指定地质条件下平滑爆破质量的影响的数值方法有望改善实际应用中平滑爆破的参数设计和运行。
莱基皮亚北县23个月以下儿童新引进疫苗接种覆盖率及影响因素分析
许多国家通过实施各种疫苗接种计划改变了疫苗可预防疾病的流行病学。然而，由于观察到的疫苗接种率不理想，全球范围内对此类疫苗的益处产生了争议。尽管许多地区此类疫苗的接种率很低，但对孕产妇和儿童疫苗接种的评估表明，疫苗接种在预防孕妇和新生儿疾病方面非常有效。本研究的目的是确定莱基皮亚北分县 23 个月以下儿童的疫苗接种覆盖率和影响新引进疫苗接种的因素。该研究采用了多阶段抽样，抽样对象是莱基皮亚县内莱基皮亚北分县 23 个月以下儿童的父母和监护人。经过培训的采访员访问了抽样家庭并发放了一份标准化的预测试问卷。母亲和监护人接受了采访，并被要求向采访员出示研究中登记儿童的母子产后手册。还向卫生机构工作人员发放了关键信息提供者问卷。使用 SPSS 和 Microsoft Excel 进行数据输入和分析。使用比例卡方和学生 T 检验来评估影响该县疫苗接种的因素。研究发现，略多于一半（59%）的看护者表示他们的孩子已经接种过疫苗。大多数（61%）的看护者让他们的孩子接种了轮状病毒疫苗，而同样多（61%）的看护者让他们的孩子接种了肺炎球菌疫苗。52% 的看护者表示他们的孩子接种了 IPV（灭活脊髓灰质炎疫苗）。接种轮状病毒疫苗的儿童中有 53% 接种了所需的 2 剂。在社会文化因素中，需要婆婆的同意（p = 0.003）、认为接种疫苗会使女孩不育（p = 0.046）以及认为在很小的时候接种疫苗会伤害孩子（p = 0.021）。
飞行员意图影响因素选择研究
飞行员的生理、心理、生理特征都会对飞行安全产生影响，其中主要体现在飞行员的意图上。换言之，飞行员在各种因素影响下，对飞行状态产生的心理体验，以及表现出的决策偏好或行为价值。飞行员的意图是反映飞行员在飞机机动过程中表现出的认知状态。意图的探索对于自动驾驶仪和飞行控制主动安全系统的研究非常重要。同时，它也是飞行中人为因素研究中经常涉及的一个重要概念，特别是飞行员的微观行为。本文以飞行员的意图为研究对象；通过设计的模拟飞行实验，分析飞行员的生理-心理-生理参数的影响因素。利用随机森林分析方法对影响飞行员意图的主要影响因素进行排序，形成因素序列。研究结果为进一步研究飞行员意图识别奠定了良好的基础。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
基于影像对象的植被制图分类不确定性空间变化的影响因素
摘要 人们花费了大量精力来研究基于像素的分类精度和相关因素的空间变化。在过去的几年中，基于对象的分类引起了越来越多的关注。本文研究了影响基于对象的植被制图中分类不确定性空间变化的因素。我们研究了基于对象的分类中的六类因素：一般成员资格、地形、样本对象密度、空间组成、样本对象可靠性和对象特征。首先，使用引导方法得出分类不确定性（基于每个案例的分类精度）。然后，用分类或连续变量量化六类因素。在此步骤中，还讨论了计算样本对象空间组成指标的适当半径。最后，使用混合线性模型将分类不确定性建模为这些因素的函数。确定了重要因素，并从限制性最大似然拟合中估计了它们的参数。建模结果表明，海拔、样本对象大小、样本对象可靠性、样本对象密度和样本空间组成显著影响基于对象的分类不确定性。其中许多因素与基于对象的方法密切相关。本研究的结果有助于理解分类错误，并建议进一步改进分类。
离职意愿影响因素
表号 表格标题 页码 表 1.1 员工离职率 6 表 3.1 Cronbach’s 信度 35 表 3.2 Cronbach’s 值结果 35 表 4.1 回应率 37 表 4.2 员工人口统计资料 38 表 4.3 受访者年龄分布 38 表 4.4 受访者学历 39 表 4.5 受访者员工经验 39 表 4.6 离职意向的平均值、标准差和百分比 40 表 4.7 组织承诺的平均值、标准差和百分比 41 表 4.8 工作满意度的平均值、标准差和百分比 42 表 4.9 激励的平均值、标准差和百分比 43 表 4.10 薪酬和福利的平均值、标准差和百分比 44 表 4.11 关联测量和描述性形容词 45 表 4.12 变量之间的相关矩阵 46 表4.13 描述性统计 47 表 4.14 Durbin-Watson 49 表 4.15 模型摘要 50 表 4.16 方差分析 51
