自助服务亭是一种特定类型的自助技术类型,可让客户在没有或在最少的员工帮助下促进订购过程,并且在快速服务餐厅中,这些服务也变得越来越受欢迎。但是,尽管这些信息亭提供了简化订购和付款过程的潜力,但它们的有效性在很大程度上依赖于用户的采用和满意度。并非所有客户都可以使用技术舒适;有些人甚至可能更喜欢与员工互动的个人感觉。某些客户可能会因为对技术的不熟悉而避免使用售货亭的服务,或者他们认为自助服务亭是用户友好型的较少的,导致对服务的不满(Shukry等,2023)。在售货亭有积极经验的客户更有可能利用该技术。相反,不令人满意的体验可能导致不利的客户反馈。
截至2021年1月,最近出现的严重急性 - 病毒综合症2导致全球超过200万人死亡和超过1亿次感染(1)。sars-cov-2是冠状病毒家族的成员。呼吸道感染可能导致疾病的疾病,即covid-19。COVID-19的更严重的病例导致由于急性呼吸窘迫综合征和对肺泡腔的损害而导致死亡(2)。目前,对于Covid-19患者,几乎没有治疗选择。抗病毒RNA依赖性聚合酶抑制剂REMDESIVIR降低了COVID-19的住院时间和死亡(3)。此外,类固醇dexame-thasone也已被批准用于严重的Covid-19(4)。到目前为止,已经开发了许多有效的疫苗(5,6)。尽管有这些进展,但仍需要额外的抗病毒治疗剂来治疗未来的流行感染。目前正在进行的全球努力正在进行中,以识别和开发新的抗病毒和抗炎疗法,以减少相关的医院和死亡。
摘要:极端天气条件和自然灾害 (ND) 是电网停电的主要原因。在这些灾难性事件中,有必要加强电力系统的弹性,而微电网可能被视为实现这一目标的最佳方式。本文提出了两种不同的能源系统方案,以提高电力系统在随机停电期间的弹性。在第一种情况下,柴油发电机 (DG) 与公用电网 (UEG) 和本地电力负荷 (ELL) 一起在电网中断期间向关键负载输送能量。第二种方案是由光伏 (PV) 系统、电池储能 (BES) 系统和本地电力负荷组成的电网连接临时微电网 (MG)。停电期间,光伏系统和 BES 系统用于为关键负载供电。本研究的主要目的是从技术、经济和环境的角度比较这两种基于弹性的系统。鉴于它在恶劣天气下需要比其他负荷更大的弹性,因此选择了印度尼西亚龙目岛的医院负荷作为关键负荷。目标函数考虑了系统的预定义约束,以降低总净现值成本 (NPC) 和能源成本,从而最大限度地提高系统弹性 (COE)。多能源资源优化 (HOMER) 电网模拟了 2021 年 8 月的 3 天停电,结果表明两种情景的弹性增强几乎相同。第一种情景导致二氧化碳排放量减少;然而,第二种情景的运营成本和 COE 更低。模拟结果显示,系统 1 每年产生的排放量为 216.902 千克/年,而系统 2 仅产生 63.292 千克/年的排放量。这项研究表明,由于基于 RES 的 MG 不燃烧化石燃料来发电,因此它们是更环保的资源。
在议程上的公共项目的评论:周三上午9:00收到的书面评论将在会议发布到下午2:00之前发布到RTC网站上。同一天下午可以让专员审查时间。在每个项目的讨论期之前提供了发表口头评论的机会。在RTC管辖范围内的主题(而不是议程上)中未收到的主题的书面评论:在每月通信期内收到的议程中,将发布到公共文件中。通讯期的截止时间为下午12:00在RTC会议之前的第二个星期一。该月会议的通信日志中提供了指向该文档的链接。在口头通信期间提供了对委员会发表口头评论的机会。
值得注意的是,克拉齐奥斯先生领导了人工智能、量子计算和宽带领域的国家计划,包括推动下一代连接的努力。他是美国人工智能计划的设计师,该计划是促进美国在人工智能领域领导地位的国家战略,并监督了两党国家量子计划法案的实施,包括在白宫建立新的国家量子协调办公室。此外,他还领导了将无人机整合到国家空域系统的努力,并发起了 COVID-19 高性能计算联盟,以加速抗击病毒的科学发现。
目的:本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况,并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法:对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”(GAAIS)来评估学生的人工智能态度,并使用“医学生医学人工智能准备量表”(MAIRS-MS)来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果:几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院(95.3%)或医学院以外(85.0%)的任何人工智能教育经历,他们中的大多数人从媒体(74.8%)获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度,对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论:研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度,并提高其在更高级患者护理中的应用。
该项目正朝着这个方向发展,将 2 月 20 日设立为地区预防儿童和青少年过早饮酒日。在这一天,将开展教育活动,例如讲座、研讨会和宣传活动,旨在提高人们对儿童和青少年饮酒危害的认识,涉及学校、家庭和整个社区,目的是创造预防文化并鼓励健康行为。
摘要:介绍了一种在最终状态下寻找一个顶夸克且横向动量缺失的事件的方法。通过选择具有重建的增强顶夸克拓扑结构的事件(这些事件与较大的横向动量缺失有关),探索顶夸克的完全强子衰变。分析使用了 2015-2018 年大型强子对撞机的 ATLAS 探测器记录的 139 fb − 1 个质子-质子碰撞数据,质心能量为 √ s = 13 TeV。结果是在暗物质粒子产生和单个矢量类 T 夸克产生的简化模型的背景下解释的。在没有明显超出标准模型预期的情况下,获得了相应截面的 95% 置信度上限。对于标量(矢量)介质的质量高达 4 的情况,不包括与单个顶夸克相关的暗物质粒子的产生。 3 (2.3) TeV,假设 m χ = 1 GeV,模型耦合 λ q = 0.6 和 λ χ = 0.4(a = 0.5 和 g χ = 1)。假设与顶夸克的耦合 κ T = 0.5 且 T → Zt 的分支率为 25%,则对于低于 1.8 TeV 的质量,不会产生单个矢量 T 夸克。
这项研究的主要目的是确定拉古纳圣克鲁斯Bubukal小学的6年级学生的平均教育屏幕时间,以协助学生的学习成绩。采用描述性方法系统,准确地描述了感兴趣的情况。采样过程涉及67(67)位受访者,他们回答了研究人员的问题以收集数据。研究中使用的主要工具是由五个问题组成的调查问卷。研究人员用来建立平均教育筛查时间与6年级学生的第三季度之间的关系,涉及中央趋势的度量以及Pearson Product-qument-amment相关系数,以检查平均教育筛查时间与学生第三季度之间的关系。研究人员得出结论认为零假设被拒绝。电视和笔记本电脑使用的平均教育屏幕时间之间的关系被解释为弱(负)线性关系,分别是-0.2266和-0.2127,而在手机使用中,这是一种弱(积极)线性关系,而R-Value的R-VALUE则比R-val val vals by Byte cripts cripts a-Crigals少得多。因此,平均教育屏幕时间与第三季度学生之间的关系并不重要。研究人员想提出以下建议:1。)2.)3.)4.)因此,研究人员发现,教育屏幕时间,尤其是在笔记本电脑,手机和电视等小工具的情况下,并不会显着影响学生的三季度学生。Bubukal小学的学生可能会从研究人员那里获得一张传单,其中包括有关屏幕时间,可以用于学习的教育网站的信息,有关如何明智使用屏幕时间的建议以及建议使用小工具的时间限制。Bubukal小学可以考虑将更多的技术和小工具整合到学习过程中,以增强学生的知识并帮助他们追赶高级和现代世界。父母和监护人应使用小工具为孩子的屏幕时间设定时间限制,以便他们可以明智而负责任地使用它。未来的研究人员应使用其他信息进行类似的研究,以进一步探讨该主题,并将该研究作为与教育筛查时间和学术绩效有关的未来研究的参考。关键字:教育屏幕时间;学业表现;小工具