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引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
引用本文：Mieta Bobanović (2022) 经济增长的阴影：人工智能自动化和全球化，经济研究-经济研究，35:1，4149-4158，DOI：10.1080/1331677X.2021.2012217
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要，但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee（2013）的研究表明，尽管美国公民的生产力提高了，但他们的家庭平均收入却下降了，这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象？数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长？众所周知，技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响（Archibugi & Pietrobelli，2003）。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化，初步结果认为，无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化，还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化，都与工资差距扩大相关（Berlingieri 等，2017）。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
孟加拉国发展研究doi：10.57138/tymh4251卷。 45，2022年9月至12月，第3和4号出版日期：2024年11月25日TH
*孟加拉国孟加拉国发展研究所，孟加拉国。**美国华盛顿特区国际食品政策研究所。***孟加拉国孟加拉国发展研究所，孟加拉国。****国际食品政策研究所，华盛顿特区，美国。这项研究是由IFPRI和BIDS进行的，作为CGIAR研究倡议的一部分。作者感谢所有通过对CGIAR信托基金的贡献来支持这项研究的资助者。也通过政策，分析和参与办公室，弹性和粮食安全办公室提供的支持，美国国际发展机构，根据政策，证据，分析，研究与学习（PEARL）奖＃720RFS22 IO00003。作者还要感激地感谢新兴迪亚奥，卡尔·波瓦（Karl Pauw）和詹姆斯·瑟洛（James Thurlow），他们开发了本分析中使用的可计算的一般均衡模型代码，并提供了有用的评论和建议。
esterson sarah * odoe
规则；我们要求：第（2）节，对于不会在现场边界上增加区域的拟议更改，证书持有人可以向部门提交修正案确定请求，以书面确定是否：（a）拟议的更改要求根据OAR 345-027-0350进行修正；或（b）拟议的更改免于根据345-027-0353的OAR进行修正。在审查以下内容之后：OAR 345-027-0350需要修改的更改，列出的所有选项都没有描述我们要求的更改。公司的名称更改是一种更名的努力，与任何类型的销售或所有权转让给任何其他方无关。（d）证书持有人认为将有助于该部门的评估的任何其他信息。附件是母公司以及所有子公司的正式名称更改通知信。
DRDO与40 ...
行业国防研发组织（DRDO）共享了一项技术，用于制造可生物降解的包装产品，使用PBAT（一种可生物降解的聚合物，源自石油产品或植物油），免费制作了40多个工业，并免费提供了40多个行业。DRDO的科学家K Veerabrahmam博士和他的团队开发了这项技术。基于PBAT的可生物降解包装提供了一种环保替代品，而不会损害质量。这些袋子在三个月内分解，没有有害残留物。与普通的聚乙烯袋相比，每公斤的生产成本约为160至180卢比，每公斤140卢比。“ DRDO及其合作伙伴旨在扩大生产和分销。这种方法可确保这种环保解决方案的好处吸引广泛的受众。”这些袋子现在用于分发tirupati laddus。DRDO主席Satish Reddy，以及Tirumala Tirupati Devasthanam（TTD）执行官Dr.Ks Jawahar Reddy和其他EO AV Dharma Reddy在Tirumala启动了一个独家销售柜台。该飞行员是在旅游目的地，沿海地区和其他地区进一步实施的模型。可生物降解的材料可用于医疗垃圾袋，围裙，垃圾袋，苗圃袋，收缩膜和包装膜。这项技术的专利正在进行中。https://www.deccanchronicle.com/southern-states/telangana/drdo-shares-biodegradable-packaging-tech-with-40-industries-1814691https://www.deccanchronicle.com/southern-states/telangana/drdo-shares-biodegradable-packaging-tech-with-40-industries-1814691
数学经济学在解释经济体经济增长中，内源性和外源技术变革
经济增长是经济经济政策中不同生产力因素之间相互作用的函数，尤其是它可以用劳动力，生产资源（土地，资本）和技术等方面表达。 div>这项工作旨在采用一个模型来解释发展中经济体的经济增长，该模型是根据上述因素提出了这种增长的模型。然后根据资本和工作提出生产，并调整了两个模型，一种具有外在技术变化，另一种暗示了内源性的技术变化。 div>该模型是通过具有恒定替代弹性的生产函数开发的，因此它适用于发达和发展经济体，因为预计在经济体中会发展出替代经济增长的弹性。 div>研究使我们能够开发
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（5）Reisman Y.后SSRI性功能障碍。bmj。2020年2月27日； 368：M754。doi：10.1136/bmj.m754。PMID：32107204; Bala A，Nguyen HMT，Hellstrom WJG。 SSRI后性功能障碍：文献综述。 性医学修订版 2018 JAN; 6（1）：29-34。 doi：10.1016/j.sxmr.2017.07.002。 EPUB 2017 8月1日。 PMID：28778697）。PMID：32107204; Bala A，Nguyen HMT，Hellstrom WJG。SSRI后性功能障碍：文献综述。性医学修订版2018 JAN; 6（1）：29-34。 doi：10.1016/j.sxmr.2017.07.002。 EPUB 2017 8月1日。 PMID：28778697）。2018 JAN; 6（1）：29-34。 doi：10.1016/j.sxmr.2017.07.002。EPUB 2017 8月1日。PMID：28778697）。