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精确：数学和自然科学的科学周期性领域
摘要：该研究使用了定量描述方法。结果表明，通过分析获得的CSI值为学生满意度的水平为75.67％，讲师满意度的水平为81.75％，教育人员满意度的水平为75.15％。学生认为，在实施MBKM时，优先是资金问题和学习工具的完整性。由于其令人满意的表现而被认为是必要的事情是为课程讲师提供人力资源，合作伙伴的导师，协调员讲师和监护人讲师提供的人力资源服务，他们被宣布为有能力，响应能力，适应性，交流，交流，合作，合作，有助于解决课程和解决问题的问题。学术人员的人力资源待客性还支持MBKM实施的满意度，以鼓励学生在实习计划中参加MBKM课程的高度兴趣。讲师，教职员工和学生都同意，有关MBKM学习的社会化和信息已经正确地进行了，因此这不是优先事项，除了三方认为，讲师符合其能力，工作环境和基础设施符合需求。这是根据CC-BY许可证的开放式APCES文章。
太热或太冷估计爱尔兰的周期性位置......
产出缺口衡量的是当前经济产出水平与所有资源以可持续水平使用时可产出的产出水平之间的差异。在一系列指标中，了解产出缺口的大小有助于评估工资和通胀发展情况，并考虑适当的财政政策立场。产出缺口是不可观察的，必须进行估计，因此存在不确定性。本信函描述、实施和评估了一系列用于估计爱尔兰产出缺口的方法。结果表明，在 2022 年和 2023 年经济快速增长后，产出缺口急剧转为正值。估计正产出缺口的规模在 2024 年有所下降，但最新估计表明产出高于其长期可持续水平，存在过热风险。
短期/周期性经济发展
近年来，一场危机的迅速继承导致创建了“ permacrisis” 1和多碎屑术语（世界经济论坛，2023a；欧洲委员会，2023a）。这些术语用于描述一种持续或持续的危机状态，在这种状态下，各种危机，冲击或挑战不断互动和复合，使社会，经济或系统难以完全康复和稳定。泛酸或多腐蚀性可以以各种形式表现出来，但实际上代表了危机管理的慢性和相互联系的状态。可以将柏油或多腐蚀性的主要驱动因素分为几个风险类别：经济，环境，地缘政治，社会，技术。在这些类别中，已经确定了五个主要危机是当前正在进行的（世界经济论坛，2023b）：
SBND中的闪烁光：光子检测系统的模拟，重建和预期性能
P. P. Abrentko 38，R。Acciarri 15，C。Adams 1，L W. Badgett 15，St.Balasubramanian 15，V。Basque 15，A。Am 32，B.B.B.Bisha 3，A.Blake 20，B。B. Bogart 20，B。Bogart 25，J。Bogenschuetz 37，D。卡尔森1 Cavanna 15，H。Chung 11，M。F. F. Cala 39，R。Coackley 20，J。I. Crespo-anaón9，C。Quate 9，O。Djurcic 1，K。Duffy 27，St.John 15，A.，I。Furric 16，I。Furric 16，A.Furmansk 26，A.Furmansk 26，St.Gao 3，St.Gao 3，D.Gil-Gil-geil-Gel green 3，Green 3，Green 3，Green 3，Green R.G. 24，P。Guzowski 24，L Jung 8，T。Junk15，D。Kalra11，G。Karagiorgi11，K。Kropová15，M。King8，J.Klein 28，Larkin 3，H。Lay 20，R。Lazur 10，J.-Y.White 8，A。Wilkinson 39，儿子17，J。Zenna15，C。Zhang3Louis 4，A。Machado 5，P.29，B。M. Murababu 3，A。32，13，Z.Pevlovic 15，D。Payne 21，L犁21，F。A. Scott 32，Scott 32，Scotland 5，J。敏感性28，MM.Söldner-Rembold 19，J。Spitz25，M。Toups15，C。Touramanis21，L
非周期性脑电图预测视觉时间处理的变化
研究文章 | 行为/认知非周期性脑电图预测视觉时间处理的变化 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2308-23.2024 收到日期：2023 年 12 月 11 日修订日期：2024 年 5 月 16 日接受日期：2024 年 6 月 19 日版权所有 © 2024 Deodato 和 Melcher 这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当的归属。
神经振荡表明在过早的大脑中听觉节拍处理期间进行周期性编码
图1相位振幅耦合分析。（a）在收听duple/triple节奏（顶部）时，脑电图（底部）的频谱。（b）最高数字在2-30 Hz的频率范围内呈现了六个基础序列过程中的功率调制。底部图显示了3 Hz窄带滤波后的频率范围7-12 Hz（基线校正）的平均功率波动，以更好地可视化。（c）PAC强度（左）强度的地形分布以及耦合的首选阶段（右;绿色代表Alpha功率阶段引导刺激阶段）在频率范围7-12 Hz中与BEAT（由模拟的3 Hz正弦曲线建模的频率范围7-12 Hz）的功率平均。点代表簇，其中PAC与替代数据相比具有重要意义。
脑电图的发展轨迹和周期性的力量：对辅助期间丘脑皮质发育的时机的影响
记录的版本：此预印本的一个版本于2024年7月10日在自然通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1038/s41467-024-50204-4。
法律文档分析的周期性方法
摘要本文介绍了一种整合人工智能（AI）技术的法律文件分析的方法，以优化数据提取，分类和合规性评估的过程。侧重于分析的准确性，研究表明了高级机器学习算法和自然语言处理的应用如何显着提高法律文本处理的质量。结果表明，AI算法在分析国家和类别的AI开发策略时的平均加权准确性为0.91，在“特定目标”类别（1.0）和“ AI开发策略”（0.99）中的准确性最高，表明在法律分析中AI应用的潜力很高。这些发现强调了进一步研究的必要性，以优化旨在提高复杂法律领域分析准确性的AI算法。
1个标题规范性特征与年龄相关的周期性...
脑电图（EEG）提供了对各个生命阶段神经活动的动态变化的基本见解。周期性和周期性脑电图活性的细微差别改变揭示了神经发育和衰老的复杂模式（Donoghue等，2020）。从幼儿到成年时期，上的活动减少了（Hill等，2022）。这些改变可能是由于振荡耦合与当地人口峰值之间平衡的转变（Voytek and Knight，2015年）。同样，老化会改变动态网络通信，这主要由光谱的周期性组件的变化反映。一个很好的描述现象是α范围内中心频率的减速，这与注意力和认知过程不可或缺（Cesnaite等，2023）。