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探索员工依赖...
摘要人工智能中的快速和前所未有的增长，特别是在生成人工智能（Genai）中，对我们日常生活的各个方面产生了深远的影响，包括我们执行任务和在工作场所中分享知识的方式。尽管对这些AI工具提供的生产率提高了生产率以及围绕其使用的道德问题的实质性研究，但生成AI对员工知识转移的特定影响仍然没有得到充实的影响。知识转移是组织成功的关键方面，涵盖了专业知识和信息的共享。这项研究通过研究如何增加对生成AI工具的依赖来重塑传统知识交流方式，从而解决了文献中的差距。通过对经常在工作中使用生成AI的员工进行半结构化访谈，本研究旨在更深入地了解知识转移过程的变化。关注的关键领域包括AI工具如何增强或替换人类到人类知识共享，过度依赖AI生成的信息的潜力以及对组织学习和协作的影响。这项研究使用了一种定性方法，并找到了两组机制，通过这些方法依赖Genai会影响知识传递：支持机制和限制机制。支持机制包括提高生产率和便利性，从而通过移动知识来源和促进外部化来增强知识转移。这项研究有助于理解Genai在知识转移过程中的双重作用。另一方面，限制机制突出了Genai在同事互动方面的便利驱动的降低的协作和社会化。调查结果表明，尽管Genai可以使知识转移受益，但过度依赖可能会阻碍批判性思维，创造力和共享知识的质量。关键字：生成AI，知识转移，过度依赖，协作，社会化，知识转移过程。
对行业的系统探索5.0供应链
摘要行业5.0的出现为制造业提供了新的观点，目的是使可持续，以人为中心和弹性的方法融合。供应链通过将供应商与客户联系并提供增值产品和服务来实现这些目标，在实现这些目标中发挥了至关重要的作用。，尽管兴趣越来越大，但对制造业范式转变的考虑仍然是无定形的。为了解决这一差距，本文介绍了对103个研究文章的系统文献回顾，该文章的初始语料库为8,079，并提出了制造业中供应链5.0的概念框架。该框架是在文献的主题上划分的，包括过渡的驱动因素，对制造供应链，Chal Lenges和结果的影响。这项研究为寻求研究行业5.0供应链的含义的研究人员，从业者和政策制定者提供了宝贵的见解，突出了其在增强可持续性，社会福祉和经济增长方面的潜力。此外，拟议中的Coneptual框架和研究机会旨在指导围绕此新兴主题的未来研究和实际应用。
从月球探索到国家空间站
印度空间研究组织将领导 Gaganyaan 计划，与工业界、学术界和其他国家机构密切合作。根据目前的 Gaganyaan 计划，预计到 2026 年将有四次任务，随后到 2028 年 12 月还将有四次任务，重点是演示和验证空间站技术。通过建立 BAS，印度将获得载人航天任务进入低地球轨道的重要能力。这个国家空间设施将大大加强基于微重力的科学研究和技术开发。由此产生的技术进步可能会带来多个领域的创新。此外，该计划预计将刺激工业参与和经济活动的增加，创造就业机会，特别是在与空间和相关行业相关的高科技领域。
太空探索住宿
重力与地球不同。在太空中，重力使月球保持在绕地球运行的轨道上。由于国际空间站 (ISS) 距离地球表面较近，其轨道位于地球与月球总距离的约 2% 处。因此，地球的引力场在距离地面 120 至 360 英里的典型轨道高度仍然相当强。然而，由于自由落体的情况，国际空间站中存在微重力环境。您可能在不知情的情况下经历过类似的情况。例如，由于垂直下降而产生短暂自由落体的游乐园游乐设施，或过山车的连绵起伏的山丘。太空科学家和工程师通过使用特殊手柄和 Velcro 带为微重力环境提供便利。宇航员在工作、睡觉和上厕所时会利用这些不同的便利设施。此外，考虑到长时间处于微重力环境中会影响肌肉强度和骨骼密度，宇航员必须在专门设计的机器上定期锻炼。
数字丝绸之路：中国连接世界的探索和……
《数字丝绸之路：中国连接世界、赢得未来的探索》及时且通俗易懂地描述了中国迅速崛起为数字超级大国的过程，以及中国取代美国成为世界技术霸权后全球格局的变化。本书探讨了中国 2015 年发布的“数字丝绸之路”白皮书的相关趋势，而这份白皮书本身是中国 2013 年宣布的“一带一路”倡议的延伸。希尔曼结合无线网络、互联网连接设备、互联网主干网和卫星等视角，结合严谨的案例研究，表达了他对中国数字政策的谨慎态度。希尔曼清晰地传达了中国在硬件方面庞大的数字影响力的重要性，使普通读者能够理解中国对海量数据、金融市场和全球通信的潜在无可匹敌的监管的重要性。
探索 2024-2025 学年大学目录
克利夫兰艺术学院继续发扬其国际公认的卓越和创新传统，这一传统可追溯到 1882 年。那一年，学校被授权为西储女子设计学院。学校最初的名字反映了创始人 Sarah Kimball 的前瞻性观点，她将自己的家作为第一堂课的举办场地，当时只有一名教师和一名学生参加。开办五年后，已经有一名年轻男子入学。到 1891 年，这所男女同校的学校更名为克利夫兰艺术学院，并在敬业而才华横溢的教师的影响下蓬勃发展，他们屡获殊荣的艺术作品和屡获殊荣的商业设计至今仍被称为“克利夫兰学院”。
使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴
空间系统地面段数据分析探索
摘要。空间系统必须处理由空间和地面传感器收集的大量时空地球和空间观测数据。尽管通信中存在数据延迟，但数据收集速度非常快，并且建立了复杂的地面站网络来收集和存档遥测数据。地面部分接收到的数据可以提供给最终用户。除了存档数据之外，可用数据还为数据分析提供了机会，可以支持决策过程或为目标需求提供新的见解。不幸的是，对于从业者来说，识别空间领域数据分析的潜力和挑战并不容易。在本文中，我们反思并综合了现有文献的发现，并为在空间系统环境中建立和应用数据分析提供了综合概述。为此，我们首先介绍空间系统中采用的流程，并描述数据科学和机器学习过程。最后，我们确定了可以映射到数据分析问题的关键问题。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Brown，J。，Karlsmo，M.，Johansson，P。等（2024）。探索P
锂离子电池（ALIBS）有望在日益环保的叙述中提供具有成本效益和安全的能源存储。此外，减轻围绕传统液化液中关键原材料的问题加强了与这种理想的一致性。在这里，我们深入研究了佩利烯-3,4,9,10-四羧酸列酰亚胺（PTCDI）的电化学，并评估其作为abibs的有机阳极活性材料的潜力。我们发现，与有机溶剂相比，尽管有略有不同的方式，但与中等浓缩的水性电解质相比，li +可逆地（DE）li +。此外，在容量，能力保留，速率性能，库伯效率和自我释放方面的半细胞电化学性能确实令人满意，其中使用高电压锂氧化物氧化物（LMO）的概念证明是ableib，and> 70 wh kg-1（ptcdi + lmo）和一个平均水平和平均水平。1.5 V.这些发现的目的是用更稀释的水解物进一步鼓励有机氧化还原材料研发，有可能为更绿，更可持续的能源景观铺平道路。