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地热能开发项目 - 探索性测试钻井
2016年，雅各布斯新西兰有限公司（Jacobs）进行了基础设施评估，以确认进入三个入围区域的可行性。作为本研究的一部分，确定的关键方面之一是提供可靠的供水。在2018年，雅各布斯随后制定了勘探钻探计划，水资源评估和钻井现场定义报告。钻井场地定义报告（日期为2018年7月23日）进一步完善了拟议的钻井现场选项，详细的水需求和井垫位置。该报告确定了四个可能的钻井位置（地点B：城堡山，现场C：三校验，现场D：Barique，站点F：佛罗里达/帕拉斯）。随后的分析将两个首选站点缩小到：
Hyppo：使用等价来优化探索机器学习中的管道
摘要 - 我们现在是Hyppo，这是一种新型系统，可优化探索机器学习中遇到的管道。Hyppo利用过去执行的工件的替代计算路径，以得出更好的执行计划，同时重复生产工件。添加替代计算引入了有关工作负载表示，系统体系结构和最佳执行计划生成的探索机器学习的新挑战。为此，我们提出了一种基于定向超图的新型工作负载代表，我们制定了将最佳执行计划作为搜索问题而不是定向的超图和选择文物以作为优化问题实现的问题的问题。彻底的实验评估表明，Hyppo的计划通常比非优化管道更快，更便宜的计划（最多两个阶数），并且比在实质性货物时，比艺术状况产生的计划更快且更便宜。最后，我们的评估表明，即使无法利用物质化，Hyppo也将成本降低3-4 ˆ。
兴趣探索笔记印度微型卫星-1 (IMS-1) 总线
印度空间研究组织 (ISRO) 的 UR Rao 卫星中心 (URSC) 开发了小型卫星平台，该平台通过为地球成像、海洋和大气研究、微波遥感和空间科学任务的有效载荷提供专用平台，实现低成本进入太空，并具有快速的周转时间。
使用社交媒体分析罕见疾病的探索性研究
摘要 罕见病影响着大约 3000 万美国人，由于对这种疾病缺乏了解和缺乏适当的研究，临床医生往往对这种疾病了解甚少。患有罕见病的患者往往得不到很好的治疗，尤其是那些患有极其痛苦的慢性颌面部罕见疾病的患者。由于缺乏结构化知识，这类患者经常选择社交媒体向以患者为中心的社交媒体社区中的同龄人寻求帮助，从而每天产生大量非结构化数据。我们研究是否可以使用机器学习来组织这些非结构化数据，以帮助罕见病社区的成员更有效地实时找到相关信息。我们选择了三叉神经痛 (TN)，一种极其痛苦的罕见疾病，作为案例研究，并收集了 20,000 条社交媒体 TN 帖子。我们根据消息长度将 TN 帖子分为 Twitter（非常短）和 Facebook（短、中、长）数据集，并进行了三次聚类实验。结果显示，在速度方面，GSDMM 在对 Facebook 进行聚类时，尤其是在短消息方面，表现优于 K-means 和球形 K-means。对于长消息，当使用 K-means 和球形 K-means 时，MDS 缩减效果优于 PCA。我们的研究表明，需要进一步的主题建模，以便在基于每个集群内帖子的语义分析的高级集群之间进行利用。1. 简介
冲突管理策略是有效组织绩效的先决条件：探索性
GSM：+234803086099摘要本研究旨在研究冲突管理策略，作为有效组织绩效的前提。该研究采用了解释性设计，该研究仅基于对与该主题相关的不同研究，期刊和书籍的现有文献分析的见解。调查结果表明，良好的冲突管理技术将极大地提高决策成果和高度的生产力。解决冲突中的有效管理策略将提高良好的沟通，时间管理，合作和组织生产力。还揭示了冲突解决策略有助于改善组织中管理层和员工之间的良好人际关系。它鼓励和促进同事之间的人际关系，进而改善他们的士气，减少生产活动的破坏并提高服务质量的改善。因此，结论是，组织的管理应启动相关的冲突解决程序，该程序能够积极推动劳动力，并与员工建立其他沟通渠道，以此作为获得组织政策的迅速反馈的手段，以免产生冲突的利益。关键字：冲突管理策略；管理与雇员的人际关系；有效的冲突管理；谈判，调解，协作，员工绩效；组织绩效
人工智能作为快速有效生产再利用的推动因素：一项探索性研究
摘要 Covid-19 的爆发导致制造业运营中断。最严重的负面影响之一是关键医疗用品的短缺。制造公司面临来自政府的压力，要求其利用制造能力重新利用生产来满足对必需产品的关键需求。为此，技术和人工智能 (AI) 的最新进步可以作为应对解决方案，以克服与重新利用制造 (RM) 相关的威胁。该研究的目的是通过系统的文献综述 (SLR) 来调查人工智能在 RM 中的重要性。本研究收集了 SCOPUS 数据库中选定研究领域的约 453 篇文章。结构主题模型 (STM) 用于从选定的 RM 中 AI 文档中生成新兴的研究主题。此外，为了研究 RM 中 AI 领域的研究趋势，使用 R 包进行了文献计量分析。研究结果表明，由于该领域每年全球文章的产量有限，因此该领域的研究空间巨大。然而，这是一个不断发展的领域，已经确定了许多研究合作。该研究提出了一个全面的研究框架和未来研究发展的建议。
人工智能技术在阿拉伯媒体中的应用：一项探索性研究
摘要 本研究旨在从阿拉伯记者的角度了解阿拉伯媒体中人工智能技术的使用情况，它依赖于描述性调查方法和分发给阿拉伯记者样本的电子表格，人数为（451）人，该研究最重要的发现之一是，目标受访者样本高度关注有关人工智能技术的新闻，并且人工智能技术能够模拟人类行为执行许多媒体任务，并且从服务媒体研究的总体受访者的角度来看，其中最常使用人工智能技术的话题更多，例如了解天气状况，货币汇率，黄金等，受访者的回答符合其媒体机构对未来几年使用人工智能技术的态度，他们将做出一些改变和改革。
印度 COVID-19 疫苗犹豫和疫苗接种覆盖率：探索性分析
摘要：本文研究了印度 COVID-19 疫苗接种覆盖率的关键决定因素，并提出了一个分析框架来探讨疫苗犹豫、社会经济因素和多维剥夺 (MPI) 是否在决定 COVID-19 疫苗接种率方面发挥作用。我们的探索性分析表明，COVID-19 疫苗犹豫对 COVID-19 疫苗接种覆盖率产生了负面且具有统计学意义的影响。疫苗犹豫率每增加一个百分比，疫苗接种覆盖率就会下降 30%。同样，生活在多维贫困中的人口比例增加会降低 COVID-19 疫苗接种覆盖率。MPI 或生活在极度贫困中的人口比例每增加一个单位，疫苗接种覆盖率平均下降 50%。这意味着社会经济剥夺的增加会对健康结果产生负面影响，包括疫苗接种覆盖率。我们还表明，性别在决定互联网等数字技术的使用如何影响疫苗接种覆盖率和犹豫方面起着重要作用。我们发现，随着男性互联网使用率的提高，疫苗接种覆盖率也会提高。这可能归因于印度依赖数字工具（印度因帕尔的 AAROGYA SETU 的 COWIN）来分配和注册 COVID-19 疫苗以及相关的数字鸿沟（男性的数字过剩程度高于女性）。相反，女性的互联网使用率具有统计学意义，并且与覆盖率呈负相关。这可以归因于女性人口对疫苗的犹豫程度更高，女性对医疗服务的利用率更低。
比较人类和人工智能在健康期刊写作中的应用：一项探索性研究
ChatGPT C. 比较人类作者和 ChatGPT 前瞻性撰写的手稿设计：前瞻性探索性研究干预：要求人类作者和 ChatGPT 撰写有关三个主题的简短期刊文章：1) 促进巴基斯坦的儿童早期发展 2) 改善中低收入国家性别敏感卫生服务的干预措施，以及 3) COVID-19 风险沟通中的缺陷。我们使用评估矩阵对文章进行了内容分析。结果测量：文章的完整性、可信度和科学内容。完整性意味着保持结构（IMRaD）和组织。可信度要求对他人的工作进行适当引用，并提供准确的参考书目。科学内容需要特异性、数据准确性、凝聚力、包容性、保密性、局限性、可读性和时间效率。结果：人类作者的文章在完整性和可信度方面得分高于 ChatGPT。同样，人类撰写的文章在科学内容的大多数项目中得分更高，除了时间效率，ChatGPT 得分更高。ChatGPT 文章中缺少方法部分，其参考书目中的大多数参考文献都无法验证。结论：ChatGPT 生成的内容可信但可能不真实。这个强大模型的创建者必须加紧提供解决方案来管理其故障和潜在的滥用。与此同时，学术部门、编辑和出版商必须预期 ChatGPT 和类似工具的使用率会不断提高。禁止 ChatGPT 作为合著者可能还不够。他们必须调整编辑政策，采取措施检测基于人工智能的写作，并阻止其对人类健康和生命可能产生的影响。