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城市化及其对Nashik环境质量的影响
简介：城市化的特征是人口从农村到城市地区的迁移，已重塑了全球城市的社会经济和环境动态。在印度，纳西克（Nashik）等城市由于工业化，基础设施改善和经济机会而见证了城市的快速增长。但是，这种增长以环境成本的形式出现，包括增加污染，减少绿色覆盖和紧张的自然资源。nashik位于马哈拉施特拉邦，是一个历史上重要且迅速的城市化城市，面临着空气和水污染，废物处理不当以及生物多样性下降等挑战。了解Nashik城市化的环境后果对于制定可持续的城市发展战略至关重要。这项研究调查了城市化对Nashik环境质量的影响，并提出了可行的解决方案以减轻其不良影响。
生成AI（CHATGPT）对招聘效率和候选质量的影响：过程自动化水平的中介作用以及组织规模的调节作用
诸如chatgpt之类的生成AI应用程序可以通过自动执行招聘中涉及的许多重复任务来提供显着的效率优势。例如，AI系统可以快速扫描，排序和排名简历，确定最匹配给定职位描述要求的候选人。这种自动化减少了处理大量应用所需的时间，这对于招聘高量招聘特别有用，使招聘人员可以专注于战略决策和候选人参与（García-Morales等，2023）。此外，AI驱动的自动化有助于简化与候选人的沟通，因为聊天机器人和自动化电子邮件提供了对常见问题的及时回答，从而增强了候选人的体验。这种有效的，迅速的互动有助于对组织的积极看法，这在竞争性招聘环境中至关重要（Kaplan和Haenlein，2022年）。
在改善医院质量的数据分析用法...
摘要本研究探讨了数据分析如何增强医院的医疗保健管理。本研究中评估的数据来自医院内部的各种来源，包括电子健康记录，行政数据库和患者调查。此外，这项研究还进入了数据分析工具和技术，这些工具和技术可用于挖掘有价值的见解的大规模数据集。这项定性研究包括焦点小组和半结构化访谈。结果证明了数据分析在协助几种医疗保健增强方面的重要性。参与者讨论了数据分析如何通过允许更多个性化的治疗计划来改善护理质量。有关患者输入和情绪分析工具的数据收集可能有助于确定患者的需求以及如何使他们开心。关键字：数据分析，医院质量，医疗保健管理，公立医院。引言有效的医疗保健管理对于维持患者安全和最大化医院资源至关重要。鉴于对高质量医疗的需求不断增长，增强和完善医疗保健提供是最重要的。对于医疗保健提供者，数据分析已成为改善决策，定位发展前景并提高他们为患者提供的治疗质量的有效工具。数据分析是检查大规模数据集的可行模式和见解的过程。医院有机会充分利用这些知识的机会是一生中一次（Yu等，2020）。电子健康记录，管理数据库和患者反馈系统都为医疗保健专业人员和研究人员访问的大量数据做出了贡献。使用医疗保健行业中的数据分析可以提高医院运营的有效性。医院可以通过分析现实世界数据（包括患者流，人员配备和资源消耗）来更好地发现问题。这为他们做出由数据支持的决策铺平了道路，这些方法简化了流程，减少患者的等待时间，并更好地利用医院的资源。选择医师时应考虑数据挖掘（Benzidia等，2021）。医生可能会学习重要信息
控制季节性水流预测质量的主要驱动力是什么？
在数值气候模型中代表过程的摘要技术进步导致了熟练的预测，因此，这可以提高水文预测的信心和水力气候服务的可用性。鉴于许多与水相关的利益相关者都受到季节性水文变化的影响，因此有必要通过更好地理解影响水文可预测性的驱动因素来管理其优势。在这里，我们分析了欧洲大约35,400个盆地的流流量的季节性预测，这些预测在气候，规模和水文制度方面是强大的梯度。然后，我们将季节性体积误差与各种生理学 - 氢化气候描述符和气象偏见联系起来，以确定控制可预测性的关键驱动因素。欧洲的流流量已经很好地预测，但具有一些地理和季节性变异性；但是，可预测性随着提前时间的增加而恶化，尤其是在冬季。尽管如此，我们表明预测质量与一组描述符相关，这些描述符因初始化月份而异。季节性流量体积的预测质量在很大程度上取决于盆地的水文状态，相对较高的盆地的可预测性有限。相反，降雪和/或基本流量以较长的衰退为主的区域显示出高流动性可预测性。最后，气候学和降水预测偏差也与流流的可预测性有关，强调了开发稳健偏见调整方法的重要性。总体而言，这项调查表明，可以根据局部氢化气候条件的先验了解，可以将季节流的可预测性聚类，因此可以进行区域化。普通语言摘要的水文信息对现有的决策 - 特别是对受气候变化片段影响的人的巨大价值，他们将从更好地理解和管理与气候相关的风险中受益。目前，对控制季节流预测质量的因素的了解有限。我们分析了对欧洲的预测，并将其可预测性与流域描述源和气象偏见联系起来。这允许沿强氢气候梯度识别主要驱动器。季节性流的可预测性在地理和季节性上有所不同，在第一个领先月份中可接受的值。可预测性随着提前时间的增加而恶化，尤其是在冬季。水文状态与预测质量密切相关，迅速反应盆地显示出低值。盆地气候学和降水预测偏差也与流流的可预测性有关。
对质量为零质量的多变量有限数据推断
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评估法官工作质量的准则
除了CCJE意见号17，这些指南包括对欧洲相关标准的提及，因为它们可以用作关键问题的指导，特别是部长委员会对成员国的建议（2010年）12（2010年）第12委员会对法官的委员会：独立，效率和责任：2012年11月17日的部长委员会（2012年11月17日），该委员会在2012年的开发委员会（2012年11月17日），该委员会（2012年），欧洲委员会，欧洲网络，她的欧洲网络，“她的欧洲网络”，“她的欧洲网络”，“她”（她的欧洲网络）：“她”（她的欧洲委员会），“她的欧洲网络”，“她”。最低司法标准III：司法成员评估专业绩效和不可算可的最低标准”和ENCJ的报告2021-2022：“司法机构的独立，问责制和质量”。将在这些准则中转介，因为它们与此处的互补性具有很大的相关性。
合成小麦在干旱条件下作为面粉质量的新来源：与溶剂保留能力的关联
合成的六倍体线被认为是通过引入新基因（生物和非生物胁迫）在常见小麦探测过程中丢失的新基因（生物和非生物胁迫）来改善面包小麦的。在两个生长季节期间，研究了一个99个合成和普通小麦的面板，以在两个不同的水分条件（水应力和正常）下的质量和谷物相关性状和干旱耐受性。结果表明，大多数性状的变化不同，表明合成的六倍体小麦衍生的线（SHW-DL）面板包含有价值的小麦耐受性改善的基因。干旱应力降低了形态学特征和产生，但蛋白质（Pro），快速混合测试（RMT）和溶剂保留能力（SRC）特征增加。合成小麦系具有更高的谷物产量，麸质，淀粉受损，可用的苯烷，整体供水能力以及麸质强度（麸质和胶质素强度），与常见的小麦相比，它们更适合面包烘烤。结果表明，溶剂保留能力具有很强的能力来区分小麦基因型的质量。相关性分析表明，可以通过产生更受损的淀粉，更高的水吸收，硬度和较低的麸质强度以及Zeleny（Zel）来实现高屈服品种的遗传改善。将讨论使用单变量和多元方法选择上等基因型。将讨论使用单变量和多元方法选择上等基因型。
提高英格兰和威尔士警方记录犯罪统计数据质量的行动计划
为了加强对警察部队数据质量的监督，内政部对各警察部队进行了一项调查，以记录各警察部队使用的犯罪记录 IT 系统和流程。内政部将选择一组警察部队来代表现有的所有系统和流程，并进行深入的跟踪，以确定和记录每个 IT 系统的主要优势和局限性以及对数据质量的影响。与使用的各种 IT 系统相关的信息将于 2025 年 7 月在 ONS 犯罪统计用户指南中发布。这些信息将每年更新一次。
有关使用机器学习以进行光学传输网络中传输估计质量的调查
摘要 - 从源到目的地节点的光信号的传输质量（QOT）是光传输网络中设计工程和服务提供的基石。最近的研究已转向机器学习（ML）技术，以提高QOT估计的准确性。在本文中，我们根据其范围对研究进行了调查，并将研究分为类别。因此，我们区分了基于ML的四类解决方案：i）检查LightPath的可行性，II）估计LightPath的QoT，iii）增强现有的分析模型，iv）改善模型的概括。我们根据ML算法，模型的输入/输出，数据源和性能评估来描述每个类别中提出的解决方案。在实际领域中部署基于ML的解决方案并不直接，并且提出了一些挑战。因此，我们还从操作员的角度讨论了这些解决方案对实地部署的潜力。
教师是提高教学质量的关键 - 学习设计
有效教学的核心在于对大脑自然学习过程的深刻理解。“所有思维的母体”是一个概念框架，它统一了认知过程，并强调了大脑如何整合、组织和应用信息来培养批判性思维和解决问题的能力。通过结合内心语言、苏格拉底方法、翻转教学和一系列思维工具，教育者可以培养自我调节、更深入的理解和积极参与，从而创造一个充满活力的、以学生为中心的学习环境。