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人工智能 (AI) 的采用
本文使用一种与任务绩效相关的人工智能智能的新测量方法来研究对人工智能技术运行效率的期望如何影响采用该技术的意图。我们建议用户对人工智能服务的接受/拒绝有四个级别，包括补偿接受级别。我们的概念模型是专门为人工智能环境设计的，包含两个关键变量：网络安全和拟人化，以及三个中介结构：i）感知的人工智能智能水平，ii）感知的绩效期望，以及 iii）感知的努力预期。通过调查香港 494 名潜在虚拟银行用户并使用结构方程模型 (SEM) 分析数据来检验这些假设。我们发现消费者对人工智能服务的接受度与感知的绩效期望和努力期望以及感知的人工智能智能水平呈正相关。这些发现支持一种扩展的行为意图：人工智能接受的补偿水平。我们经过实证检验且可推广的结果对学者和从业者具有启示。关键词：人工智能采用；人工智能的智能；绩效期望；努力预期；自助服务技术1. 简介
公共部门采用人工智能：案例研究
然而，向员工提供人工智能支持不足以确保其在整个组织中的广泛使用。现有工作流程和遗留 IT 系统的缓慢适应是该技术的最佳使用的障碍。此外，该技术的实用性取决于任务的常规性和员工的经验，因此需要重新考虑技术与员工之间以及初级员工和高级员工之间的工作分工。因此，在欧洲成功以人为本地推广人工智能将取决于互补的无形组织资本的可用性或投资。目前对这些投资知之甚少。
DOP 作为海洋固氮菌的磷源和能量源的对比作用
海洋溶解有机磷 (DOP) 库主要由 P 酯组成，此外还有同样丰富的膦酸盐和 P 酐分子（数量较少）。在磷酸盐有限的海洋区域，固氮菌被认为依赖 DOP 化合物作为磷 (P) 的替代来源。虽然 P 酯和膦酸盐都能有效促进氮 (N 2 ) 固定，但 P 酐对固氮菌的作用尚不清楚。在这里，我们探讨了 P 酐对两个生物地球化学条件形成鲜明对比的站点的 N 2 固定的影响：一个位于汤加海沟火山弧地区（“火山”，磷酸盐含量低、铁浓度高），另一个位于南太平洋环流（“环流”，磷酸盐含量中等、铁含量低）。我们用 AMP（P 酯）、ATP（P 酯和 P 酐）或 3polyP（P 酐）培养表层海水，并确定了 Crocosphaera 和 Trichodesmium 中细胞特定的 N 2 固定率、nifH 基因丰度和转录。Trichodesmium 对添加的任何 DOP 化合物均无反应，这表明它们在火山站不受 P 限制，并且在环流站被低铁条件击败。相反，Crocosphaera 在两个站都数量众多，它们的特定 N 2 固定率在火山站受到 AMP 的刺激，在两个站受到 3polyP 的轻微刺激。尽管磷酸盐和铁的可用性形成对比，但两个站的异养细菌对 ATP 和 3polyP 添加的反应相似。 Crocosphaera 和异养细菌在低磷酸盐浓度和中等磷酸盐浓度下使用 3polyP 表明，这种化合物除了是 P 的来源外，还可用于获取两个群体竞争的能量。因此，P-酸酐可能会在未来分层和营养贫乏的海洋中利用能量限制来限制固氮菌。
内皮矿的生物学和生物技术...
术语“内生植物”首先是由亨利·安东·德·巴里（Henry Anton de Bary）于1866年使用的，其中内生菌被定义为生活在植物组织中的任何微生物，即真菌，细菌。在1986年，卡洛尔将内生生物描述为生活在植物组织中并引起各种感染的真菌。在1991年，培养皿将内生植物定义为可生活在植物组织中的真菌，细菌，放线菌和支原体。他将其定义为任何不损害宿主植物并显示内生菌与植物的共生关系的微生物。他提到有时内生菌可能是伤害植物的弱病原体。但是，已经证实大多数内生菌都不是致病性的。内生微生物是植物的隐藏伴侣，在植物内过着互惠互利的生活。尽管这些内生菌被认为已经发展并与土地植物相关，但内生仅在上个世纪被认可。由于有可能获得新的重要化合物及其在提高生产率中的作用，因此内生菌的有益作用变得重要，因为它们产生了各种化合物并与其他致病性和非致病性微生物相互作用。做。随着现代工具和分子生物学方法的发展，有可能确定这些微生物的正确识别，并知道它们与宿主和其他微生物的相互作用。
分析影响采用...
云会计是会计信息系统中的新颖性。云会计是会计数字化过程的结果，最初是基于复杂的传统应用系统与基于云的应用程序更灵活，更有效地处理会计任务的结果。对云会计的研究在发展中国家，尤其是在印度尼西亚，尚未成为一个共同的话题。这项研究分析了印度尼西亚云会计因素。在印度尼西亚的175名会计人员进行了一份自我管理的问卷。结果表明，高层管理支持，组织能力，服务质量和系统质量对云会计的有用性和易用性产生积极影响。感知的有用性对预期的使用产生了积极影响，而感知到的易用性对使用云会计的有用性和意图产生了积极影响。使用云会计的意图对采用有积极影响。因此，会计人员可以通过投资云会计来适应动态技术创新，这有可能具有高行业价值。使用云会计还可以促进会计人员更好地管理他们的工作。小型公司使用云会计的能力是创造新开发的行业连续性发展的关键因素，并伴随着基于数据建立关系。关键字：云会计，脚趾（技术，组织，环境），TAM（技术
人工智能在计划生育项目中的早期应用
个人健康——护理路线 自我转诊。根据患者输入的实时数据，人工智能系统为患者提供所需护理的建议。 个性化推广。捕获并分析实时患者数据以识别模式，从而生成个性化的直接患者推广（例如，来自医疗服务提供者和聊天机器人的消息、护理建议）。 个人健康——护理服务 行为改变。个人收到有关计划生育选择的实时、有针对性的信息或定制指导。 数据驱动的诊断。通过分析患者提供的症状和其他数据来诊断病情。 临床决策支持。医护人员根据患者数据实时获得有关最佳计划生育护理的指导。 人工智能辅助护理。患者根据自己的症状和情况获得有关计划生育自我护理最佳实践的指导。 依从性监测。根据患者使用数据提醒用户或提供者注意用药依从性。 卫生系统 能力规划和人员管理。检查设施级护理需求和医护人员可用性的数据，以帮助预测和规划资源。 质量保证和培训。分析过去的决策，找出可能犯错的地方，以提高所提供的计划生育服务的质量和效率。医疗记录。协助创建电子医疗记录，以限制提供者花在任务上的时间。编码和计费。通过分析医疗记录来支持提供者的财务功能，以确保正确的编码；计费策略也得到优化。
采用量子技术并创新商业模式
英国是首批通过国家量子计划投资量子技术的国家之一，这使其在 QT 开发方面具有先发优势。我们发现了英国 QT 领域的几个主要优势。首先，英国被认为是量子科学与工程领域的领导者。其次，它拥有有效的资助计划（例如 Innovate UK）来支持 QT 的发展。第三，英国拥有高素质的量子科学与工程人才库和知识渊博的劳动力，这些劳动力具有数学、物理和计算机科学方面的更广泛背景，可以通过再培训为量子技术做好准备。第四，英国拥有相当大的风险投资 (VC) 和商业天使社区，为早期阶段的量子初创企业提供资金。最后，英国拥有一个充满活力的初创企业社区，超过 40 家初创企业通过英国 NQTP 直接或间接地分拆出来。
研究文章 高亮度 1908nm TM 掺杂光纤激光器，功率可扩展至 >75W
摘要 本文研究了单片二极管泵浦掺铊光纤激光器，用作 Ho-YAG 系统的泵浦源。通过优化掺杂光纤长度和腔体参数，腔体设计可实现高光-光效率和对放大自发辐射 (ASE) 引起的寄生振荡的稳定性。通过实验，我们已演示了 1907.7 nm 光纤激光器，其输出功率为 79 W，来自 10/130 μm 掺铊双包层光纤，同时具有高亮度和辐射密度。激光腔的斜率效率约为 55%，ASE 抑制 > 40 dB，近衍射极限光束质量为 M 2 ~1.07。关键词：掺铥光纤激光器，中红外激光器，寄生振荡 1.引言 与体晶体替代品相比，光纤激光器具有独特的紧凑、更可靠、坚固、高效、功率可扩展和高亮度光源[1–4]。掺铥光纤激光器 (TDFL) 具有在 1.8-2.1 μm 范围内发射的宽增益光谱，有利于从工业、遥感、医疗到国防等新兴领域的许多应用。特别是，与 1 μm 替代品相比，2 μm 激光源具有更少的大气散射畸变和更低的热晕，有利于远程激光雷达、自由空间光通信和定向能系统 [5]。此外，在材料加工（切割、焊接、钻孔）行业，虽然 1 μm 激光器经常用于金属加工，但 2 μm 激光器具有明显更高的吸收峰，可以更有效地加工塑料和玻璃材料等非金属 [6]。类似地，红外和中红外区附近的强水吸收峰使其能够在医疗应用中使用 1.9-2.1 μm 激光源，特别是在精确组织手术和碎石术中 [7-8]。另一方面，1.9 μm 左右的高亮度 Tm 掺杂光纤激光器 (TDFL) 是固态激光系统 (如 Ho-YAG) 的优异泵浦源，可实现高量子效率，可用于 TDFL 的带内和芯泵浦，并有助于参数频率转换为中红外和 THz 区 [9-11]。得益于商用发射波长为 ~790 nm 的半导体激光二极管 (LD)、多包层光纤技术和交叉弛豫带来的高量子效率的进步，大量发射波长为 ~2 μm 的高功率 Tm 掺杂光纤激光器和放大器已成功演示 [12]。在这种方法中，MOPA 系统采用芯径高达 25 μm 的大模面积 (LMA) 光纤，旨在实现约 2.05 μm 处 1kW 以上的输出功率 [13]。然而，与多级放大器系统相比，高功率振荡器可最大限度地降低成本和复杂性，从而提供更高的稳定性、稳健性和精确控制。据报道，工作在2 μm以下的直接二极管泵浦TDF振荡器的功率水平和波长均有所增加，例如在2050 nm处为170 W和300 W [14-15]，在1967 nm处为278 W [16]，在1950 nm处为185 W [17]。
人工智能 (AI) 和区块链应用对公司治理的影响：道德视角
本研究采用特定技术和实用的、循序渐进的网络志方法来调查社交媒体网站的在线踪迹，并通过在线半结构化访谈扩展这些在线探索。本研究的研究设计遵循循序渐进的程序，这些程序在方法上是合理的，以确保本研究的严谨性，从而提高本研究的可信度。总的来说，本研究收集了大量数据：34 个带有评论的 LinkedIn 帖子；12 个网络研讨会；22 个 YouTube 视频；19 个视频；10 个播客和 17 个半结构化访谈视频。视频、音频和访谈数据已被转录成共 453065 个单词的文本数据，以便使用 NVivo 软件进行主题分析。已经为数据收集和数据分析的迭代过程分配了足够的时间。分析来回移动，直到达到理论饱和点。本研究中数据中提取的数据结构说明了将分析和数据相匹配的分析声明，以确保所述方法和报告的分析之间具有良好的一致性。