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人工智能对仓库绩效的影响
摘要 ：本研究重点关注人工智能对仓库绩效的影响。本研究以选定仓库的 329 名工人为样本，使用自填问卷收集数据。使用主成分分析 (PCA) 方法构建指数以衡量对仓库绩效的影响。使用 Mann Whitney U 检验和 Kruskal-Wallis H 检验用于确定人口统计因素对仓库绩效的影响。通过相关性分析确定变量之间的关联。进行回归分析以确定所确定的因素与仓库绩效之间的关系。当研究测试变量之间的关联时，它显示出正相关性。最后，基于分析，说明了机器学习、机器人、物联网 (IoT) 和模糊逻辑对仓库绩效的影响。仓库绩效分为三个类别：时间、库存和成本。
加州拉丁裔的经济状况*
BSP 受 UnidosUS 委托，对 25 岁及以上的拉丁裔进行一项研究，重点关注银行业务和信贷获取，特别关注中低收入家庭。为了进一步了解低收入家庭的态度，对年收入低于 40,000 美元的家庭进行了过度抽样。这项民意调查于 2024 年 4 月 8 日至 22 日进行，包括亚利桑那州、加利福尼亚州和德克萨斯州的 1,200 次访谈（每个州 400 次）。整体样本的误差幅度 (MoE) 为 +/- 2.8%，每个州样本的误差幅度为 +/- 4.9%。调查提供英语或西班牙语版本，由每位受访者选择。参与者通过现场电话随机联系（25%），并通过文本到网络的自填和在线小组随机联系（75%）。使用事后估计排序算法，对每个州的最终数据进行加权，以匹配最近获得的拉丁裔人口普查估计值。
ImmiiEl - EverySpec
1.本军用手册经批准供陆军部所有活动和机构使用，并可供国防部所有部门和机构使用。2. 任何有益的评论（建议、增补和删除）以及任何可能有助于改进 Ibis 文档的相关数据，均应通过文档末尾的自填标准设计改进提案（DD 表格 1426）或信函的形式，发送给美国陆军装备研究、开发和工程中心指挥官，地址：A7TN：SMCAR-BAC-S，皮卡汀尼兵工厂，新泽西州 07806-5020。3.本手册是在美国陆军装备司令部工程设计手册计划的赞助下开发的，该计划由美国陆军工业工程署指导。三角研究研究所 (RTf) 是本手册编写的主要承包商，合同编号为DAAA09-86-D-0009，先进技术研究公司是 RTf 编写本手册的分包商。首席研究员是 William C. Pickier 先生。手册的开发由一个技术工作组指导，该工作组由美国陆军工程研究、开发和医学工程中心的 Frederick R. Tepper 博士担任主席。
运动想象评估的眼动追踪信息的非线性分析
本研究调查了人类运动想象 (MI) 能力的评估。通常，MI 能力通过两种方法测量：自填问卷 (MIQ-3) 和心理计时 (MC)，后者测量实际和想象的运动任务之间的时间差异。然而，这两种测量都依赖于受试者的自我评估，而不使用生理测量。在本研究中，我们提出了一组从眼球注视信号的非线性动力学中提取的新特征，以区分好和坏的想象者。为此，我们设计了一个实验，让 20 名志愿者（根据 MC 分为好或坏的想象者）执行三项任务：运动任务 (MT)、视觉想象任务 (VI) 和运动想象任务 (KI)。在整个实验过程中，使用眼动追踪系统持续监测受试者的目光注视。通过对重建相空间进行递归量化分析来分析目光注视时间序列，并在两组之间进行比较。统计结果表明非线性眼球行为如何表达意象心理过程的内在动态，并可用作 MI 能力的更客观、基于生理的测量方法。
医院 - SciELO 西班牙
目的：分析某三级医院工作人员样本接种第一剂和第二剂 BNT162b2 疫苗（辉瑞-BioNTech）后出现的局部和全身反应，并确定与疫苗反应原性增强相关的因素。方法：采用自填式问卷对 2021 年 1 月至 3 月期间接种了 BNT162b2 COVID-19 疫苗的三级医院的 291 名工作人员进行访谈。问卷的问题包括参与者的社会人口统计变量、之前的 COVID-19 感染情况以及接种第一剂和第二剂疫苗后的局部和全身反应。结果：最常见的报告反应是注射部位疼痛，在接种第一剂疫苗后更为常见。所评估的全身反应在接种第二剂疫苗后更频繁地出现。女性、年轻人和曾感染过 COVID-19 的人报告的反应原性更高。此外，第一剂疫苗后的高反应原性与第二剂疫苗后不良反应的数量增加有关。结论：本研究中反应原性的分布与已开展的研究报告的数据一致
摘要 本研究旨在探讨棉兰、北苏门答腊省职业学校教师对中学阶段学生进行口语教学的策略。
摘要 本研究旨在介绍印度尼西亚北苏门答腊省棉兰市职业学校教师教授中学阶段学生口语的策略。本研究为定性描述性研究设计，共有 13 名参与者。在收集数据时，研究人员使用结构化的自填式问卷，问卷中有十个问题，分为三部分：介绍、练习和评估。介绍部分的问题都是关于教师为教授口语而进行的准备过程，例如他们使用了哪些资源以及参考资料是否与教学大纲相关。练习环节的问题则涉及教学过程，包括教师使用什么方法、为什么选择这种方法、教师进行哪些活动以及学生在学习口语技能过程中进行哪些活动。最后，评估环节的问题包括教学过程之后发生的活动，例如教师如何评估学生、通常使用哪些评估标准或评分标准以及哪些建议可以帮助学生解决口语技能问题。关键词：口语教学策略，职业学校 引用 APA 样式：Hasibuan, IR、Panjaitan, ABJ 和 Saragih, E. (2022)。职业学校 EFL 教师使用的口语教学策略。英语语言重点 (ELIF)，4 (2)，127–136。https://doi.org/10.24853/elif.4.2.127-136
调解电子健康实施的核心机制和
研究人员一致认为，无论是发展中国家还是发达国家，全球的医疗保健管理都面临着严峻的挑战：不断扩大的医疗需求领域、实施医疗管理、预算分配受限以及资源有限。因此，迫切需要找到解决方案，通过医疗系统创新来刺激医疗系统转型。因此，有效的国家运营战略对于最大限度地减少资源浪费和控制医疗服务成本至关重要。该研究采用了一种结合不同研究方法和策略的方法。采用了演绎和归纳方法；策略是调查和案例研究。在乌干达东部的三个医疗机构中，确定并调查了 178 名卫生专业人员和管理人员。通过简单随机抽样对符合条件的受访者进行分层和选出。使用自填问卷和访谈指南来收集数据。使用 Stata 17 版分析获取的数据。使用回归分析来确定电子健康实施核心机制对优质医疗服务的影响。从回归分析的结果来看，核心机制变量的 p 值为 0.049，具有显著性。对于电子健康实施核心机制，受访者对其的控制较少，因为它们依赖于多种环境因素，例如政府资金或补助、政府法规和政策等。
医疗和牙科专业人员对人工智能的准备情况
*电子邮件：ktaboalshamat@uqu.edu.sa 摘要 医疗人工智能 (AI) 准备就绪被定义为足够的知识、态度和技能，以便医疗专业人员为在预防、诊断、治疗和康复中使用 AI 做好准备。本研究的目的是评估沙特阿拉伯医疗和牙科专业人员对 AI 的准备程度。对沙特阿拉伯 334 名医学和牙科学生和从业人员进行横断面研究。使用医学人工智能准备量表 (MAIRS) 通过自填式在线问卷收集数据。使用 SPSS 软件使用描述性统计和 t 检验分析数据。显着性水平设定为 p ≤ 0.05。参与者的 MAIRS 回答范围从平均值 (m) 2.26 和标准差 (SD) 1.17 到 m = 2.76 和 SD = 1.7（满分 5 分），表明 AI 准备程度较低。牙科专业人员在 21 个（共 22 个）MAIRS 项目中的准备程度显著 (p < 0.05) 更好。只有一项与性别或资格显著 (p<0.05) 相关。参与者对 AI 的准备程度较低，但牙科专业人员的得分明显更高。建议在沙特阿拉伯医疗和牙科专业人员的本科和研究生教育期间提供 AI 材料和实践培训。关键词：人工智能、准备、医疗、沙特阿拉伯、医疗人工智能准备量表
数字化转型的操纵：人工智能的作用
文章信息 摘要 目的：数字化转型使企业面临改变战略举措和适应人工智能 (AI) 等技术进步的风险。人工智能有望彻底改变未来的劳动力。本研究探讨了人工智能如何赋能领导力。理论框架：使用检查和定量方法来制定研究设计。使用自填式问卷收集使用人工智能系统赋能领导力的公司领导者的数据。在当今的商业环境中，公司已根据需要增加了对员工的赋能。领导力的角色已随着趋势向组织赋能转变。设计/方法/方法：研究样本包括所有 150 名领导者，通过随机抽样选出。当前研究采用定量方法进行。为了实现研究目标，研究人员创建了一个问卷，其中有 (10) 个项目，分为三类：AI 的使用、领导力导向问题和人口统计。发现：文献分析的结果用于制定问卷。本研究的主要参与者是该组织的领导者。研究、实践和社会影响：根据访谈，赋予领导力，特别是自主权和创新援助，有利于引导 AI 引发的变革。原创性/价值：该研究的价值在于通过探索 AI 在赋予领导力方面的作用，有望彻底改变未来的劳动力。Doi：https://doi.org/10.26668/businessreview/2023.v8i5.1838
基于人工智能仿真模型和数字孪生的智能建筑设计概念的建筑回复
摘要：人工智能 (AI) 模拟模型和数字孪生 (DT) 用于设计和处理新一代建筑的活动、布局和功能，以增强用户体验并优化建筑性能。这些模型使用有关建筑物用途、配置、功能和环境的数据来模拟不同的设计选项并预测它们对房屋功能效率、舒适度和安全性的影响。一方面，AI 算法用于分析这些数据并找到可以指导设计过程的模式和趋势。另一方面，DT 是实际结构的数字再现，可以实时复制建筑性能。这些模型将评估替代设计方案、建筑性能以及提高用户舒适度和建筑效率的方法。本研究考察了智能建筑设计方面在开发基于 DT 的智能建筑系统中的重要作用，例如使用多布局的活动和基于 AI 模拟模型创建特定功能。实证数据来自使用 CSAQ（计算机管理的自填式调查）对全球建筑和工程公司的研究。为此，本研究采用结构方程模型 (SEM) 来检验假设并构建关系模型。该研究验证了基于 AI 的模拟模型支持创建智能建筑设计特征（活动、布局、功能）的相关性，从而实现了基于 DT 的智能建筑系统的构建。此外，本研究强调需要进一步探索基于 AI 的模拟模型在智能建筑设计中的作用以及与 DT 的集成。