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凯瑟琳·拉默特
41 Lammert，C。和*** Weidenhamer，S。（印刷中）。建立小学教师的舒适和知识，以选择描绘残疾的儿童文学。英语教育。40 Lammert，C。，＆** Godfrey，V。C.（印刷中）。利用复杂性理论来研究德克萨斯州的教学阅读标准科学。德克萨斯州教育评论。 39 Lammert，C。，** Godfrey，V.C。，＆*** Ramos，J. （2025）。 阅读干预者对与教师候选人互动的阅读科学的表示。 阅读心理学。 （影响因素：1.2）https：//doi.org/10.1080/02702711.2025.2453204 38 *Okumo，O.，Lammert，C。，＆ *Hargura，H。（2024）。 教师候选人对同伴和讲师反馈的看法：他们喜欢谁的建议？ 教育科学，14（12），1361。 （影响因素：2.5）https：//doi.org/10.3390/educsci14121361德克萨斯州教育评论。39 Lammert，C。，** Godfrey，V.C。，＆*** Ramos，J.（2025）。阅读干预者对与教师候选人互动的阅读科学的表示。阅读心理学。（影响因素：1.2）https：//doi.org/10.1080/02702711.2025.2453204 38 *Okumo，O.，Lammert，C。，＆ *Hargura，H。（2024）。教师候选人对同伴和讲师反馈的看法：他们喜欢谁的建议？教育科学，14（12），1361。（影响因素：2.5）https：//doi.org/10.3390/educsci14121361
旋转l特殊研讨会
di效力MRI利用水分子不同的运动来创建反映生物组织微结构的图像，以类似于虚拟活检的非侵入性方法。最初通过实现早期诊断和有效的干预措施，这种创新最初彻底改变了急性脑缺血的管理。随着时间的流逝，DI效率MRI已成为临床和研究环境中的基石，为组织完整性，结构异常和早期发现其他模式的变化提供了关键的见解。它在研究和医学方面有广泛的应用，尤其是在神经病学和肿瘤学用于癌症检测和治疗监测中。在不同的使用成像中的显着开发是二量张量成像（DTI），它允许在3D中映射脑白质连接。该技术在开放精神病学的新研究途径的同时，对脑部疾病，神经发生和衰老提供了更深入的了解。概括，扩散框架还将大脑功能和相对论理论的概念联系起来，提出意识是从大脑的4D连接组中作为5D全息构造而产生的，将神经活动与相对论的时空框架融合在一起。这些关键概念即将使用新开发的11.7T MRI扫描仪探索，从而实现了人脑的介绍成像。该扫描仪已成功捕获了大脑的体内图像前所未有的，没有观察到不良影响。这一突破为神经科学社区提供了一种强大的工具，可以以新的规模研究神经退行性和精神疾病。通过促进我们对大脑结构和功能的理解，该项目表明了超高领域MRI解决脑部疾病复杂性的潜力，从而进一步促进了科学知识和医学实践。
马斯拉赫倦怠量表 - 综合调查
摘要：本研究旨在调查用于测量职业倦怠的“黄金标准”工具马斯拉赫职业倦怠量表 - 综合调查 (MBI-GS) 的测量特性，并对其进行了系统文献综述和荟萃分析，主要目的是进行心理测量验证。搜索时间跨度从 1996 年 1 月到 2022 年 12 月，使用了以下数据库：Web of Science、Scopus、PubMed、APA PsychINFO、ScienceDirect 和 ProQuest Dissertations and Theses Global。我们的搜索确定了 35 项符合条件的研究，可纳入系统评价。其中，17 项被纳入荟萃分析。对原始 16 项版本研究的荟萃分析支持对职业倦怠的三维表示，具有适度的内部一致性。然而，与叙述性发现类似，它也表明了双因素解决方案的可行性。因此，MBI-GS 的结构有效性仍不清楚，其跨文化有效性也不清楚。愤世嫉俗和个人效能量表的标准效度也提出了一些问题。总体而言，研究结果为 MBI-GS 的测量特性作为衡量疲劳、愤世嫉俗和专业效能的研究工具提供了一些支持。然而，我们还确定了研究人员应该认识到的挑战和做法，以及他们应该在未来的倦怠项目中考虑的挑战和做法。
摘要 - 科特拉瓦拉国防大学
我很高兴向斯里兰卡约翰·科特拉瓦拉将军国防大学 2017 年国际研究会议摘要书发送此信息，尤其是在该会议连续举办第十届之际。自从人类出现在地球上以来，研究、实验和发明就一直存在，并在 21 世纪被提升到了一个全新的水平和水准，这可以从世界各地大学倡导和举办的亲研究环境和此类研究会议中看到。我相信，在这种环境下，KDU-IRC 已成为一个主导者，为民事和军事专家提供了一个集体平台，让他们参与多学科讨论，同时展示与多个学科相关的新发现。
马哈拉施特拉邦政府的人工智能
马哈拉施特拉邦政府一直积极致力于将人工智能融入该邦的政府流程。现任和前任政府都与国内外组织密切合作，推动使用现代技术来简化公共和私营部门的工作。为实现这一目标，马哈拉施特拉邦政府和 NITI Aayog 与 NASSCOM 联合举办了 2019 年人工智能创新挑战赛。这项举措旨在推动该邦面向未来的人工智能初创企业。CropIn 赢得了由马哈拉施特拉邦政府和 NITI Aayog 与 NASSCOM 联合举办的 2019 年人工智能创新挑战赛。CropIn 的“SmartFarm”技术平台覆盖了近 200 万农民的 500 万英亩农田。在后端，CropIn 的数据湖利用高分辨率卫星图像和天气信息扩展了这些地面实况数据，这些是其平台“SmartRisk”的坚实基础。通过分析平台上每天增加的数据点上 265 种作物和近 3,500 种变种的数据，他们将建造一条农业信息高速公路，它还将检测模式并预测作物的未来，为农业部门的利益相关者展示风险和机遇。我们希望这样的活动能更频繁地发生，这样国家就可以像 2019 年那样帮助推广更先进的技术，并帮助公民轻松做到这一点。
计算 - 科特拉瓦拉国防大学
DU Vidanagama 女士 H Vidanage 博士 R Vijitha 博士 S Wadugodapitiya 博士 A Wageesha 博士 AS Waidyasekara 博士 U Walisundara 女士 D Wanasinghe 博士 A Wanniarachchi 先生 WAAM Wanniarachchi 先生 I Wathuhewa 女士 N Wedasinghe 博士 BS Pro Weerakoon 博士 S Weerakotuwa 女士 L Weerasinghe 博士 Y Weerasinghe 教授 M Weerasooriya 教授 T Weerawardane 博士 AH Wettasinghe 博士 W Wickramaarachchi 先生 R Wickramarathne 教授 ND Wickramasinghe 博士 YS Wickramasinghe 先生 RD Widanagamage 先生 WMSRB Wijayarathne 先生 S Wijayasekara 博士 A Wijegunawardhana 博士 W Wijenayake 博士 YP Wikera 博士 KDJ Wise K Wijesinghe 女士 PRD Wijesinghe 女士 N Wijesinghe 教授 HSMSK Wijesiri 女士