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什么是一个物种？ - 法律星球
这组研究人员的发现是生物多样性保护方面更广泛的一个例子：在许多情况下，无论是一个物种，亚种，甚至是人群，都需要保护该单位与其他物种，亚种或种群的独特性评估。例如，二十年前的类似类型的研究得出的结论是，科罗拉多州和怀俄明州的小鼠亚种没有真正的独特性，无法保证ESA保护。，但这个结论反过来取决于有关如何测量不确定性的一系列假设（例如，您的数据真正代表各种亚种或人群中的遗传变异的程度）以及我们对遗传变异和生物多样性的重视程度。这些假设通常不是由科学家明确提出的，结果可能是统计和推论错误，如研究小鼠的分类状态的论文。
成本领导策略和组织绩效：肯尼亚Nyeri县保险公司的一个案例
本研究试图确定成本领导策略对肯尼亚Nyeri县保险公司绩效的影响。它锚定在波特的五种力模型和动态能力理论上。一种人口普查研究方法被用来对该县经营的所有二十（25）家保险公司进行研究。目的抽样用于确定包括分支机构经理，财务官员，营销经理，索赔经理和所有保险公司精算师的受访者。此程序总共有125名受访者。该研究评估了保险公司在2014 - 2018年5财政年度的非财务绩效。主要数据是通过问卷收集的，而使用文档审查指南收集了辅助数据，以审查公司中的财务报表，管理报告和其他主要出版物。描述性和推论
全局工作空间理论、现象概念策略和意识分布
彼得·卡拉瑟斯 (Peter Carruthers) 认为，全局工作空间理论意味着动物意识不存在任何事实。这一论点很容易扩展到其他意识认知理论，给意识研究带来了一个普遍问题。但这一论点证明得太多了，因为它还意味着人类意识不存在任何事实。一个关键假设是，科学的意识理论必须解释这一解释空白。我批评这一假设，并指出了一种捍卫科学意识理论的替代策略，这种策略能更好地反映正在进行的科学实践。我认为，从现象概念到功能概念存在可内省的推理联系，科学家可以使用这些联系根据动物和人类共有的能力来个体化全局工作空间。
情绪智力对坦桑尼亚地方政府当局公务员表现的影响
这项研究的目的是研究公共雇员在莫罗戈罗市地方政府当局的表现如何受其情绪智力的影响。该研究中使用的研究设计是一个案例研究，它是由情绪智力理论的能力模型所启示的，该模型强调了情绪智力在公务员绩效中所发挥的关键作用。基于定量数据分析的结构化提问者用于获取数据。根据研究的发现，公务员绩效与情商之间存在显着的正相关（0.765），这表明更好的表现与更高的情绪智力相关。通过称为推论分析的数据分析技术得出了结论。调查的结果表明，情绪智力对公务员的表现产生了积极影响。
数据收集-Basrah
正态分布|示例，公式和用途在正态分布中，数据是对称分布的，且不偏偏。绘制在图上时，数据会遵循钟形形状，大多数值聚集在中心区域，并且随着它们远离中心而逐渐变细。为什么正常分布很重要？自然科学和社会科学中的各种变量通常是正常分布的。身高，出生体重，阅读能力，工作满意度或SAT分数只是此类变量的几个例子。由于正态分布的变量非常普遍，因此许多统计测试都是为正态分布的人群设计的。了解正常分布的属性意味着您可以使用推论统计来比较不同的组并使用样本对种群进行估算。
在伊朗银行业设计数字营销模型...
摘要利用混合方法方法和扎根理论策略，本研究以其目标而被认为是应用研究。该研究的目标人群由营销和银行业领域的专家组成。用于数据分析，最大QDA软件用于定性部分，而SPSS软件和Smart PLS软件的描述性和推论方法用于定量部分。在定性部分中，以6个主题的形式提取了总共30个初始代码。研究结果表明，伊朗银行业中数字营销模型的阐明，重点是金融技术，将导致金融服务提供商的安全，信任，可靠性和可持续性提高。此外，它将导致建立数字思维定势，银行文化从以产品为中心到以客户为中心的转变，以及在现代使用银行服务方面的客户体验改善。关键字：数字营销，银行业，金融科技
量子计算用于处理与确定性因素模型相关的不准确知识
摘要：本文说明了不准确的知识可以在量子环境中有效实现。为此，我们分析了确定性因素与量子概率之间的相关性。我们首先从经典的角度探讨了不精确推理的确定性因素方法。接下来，我们介绍量子计算的一些基本方面，并特别关注基于量子规则的系统。在此背景下，构建了一个特定的用例：一个推理网络，用于测试确定性因素方法在量子环境中的行为。在设计和执行实验后，在三种不同情况下对得到的结果进行了相应的分析：（1）陈述性知识不准确或不精确，（2）程序性知识不准确或不确定性，以及（3）陈述性和程序性知识都不准确。正如结论中所述，本文旨在为未来处理不准确知识的成熟方法的量子实现铺平道路。
差异化战略在企业盈利能力中的应用
许多中小型企业都完全或部分地采用了差异化战略。采用差异化战略有助于中小企业实现可持续发展。本研究旨在调查差异化战略对企业盈利能力和可持续性表现的影响。研究采用分层随机抽样方法，在斯里兰卡西部省的三个地区秘书处选出了 750 家样本企业。研究采用了主要数据收集方法以及描述性和推理性技术。研究还采用了结构模型的验证性因子分析。本研究强调了差异化以实现利润最大化。企业在对产品进行差异化时，可以更多地关注绿色问题，将其作为解决资金和资源障碍的替代方案。更好地理解具有可持续价值的差异化将使产品在获得竞争优势和企业生存方面脱颖而出。
HIPEAC-Vision-2025.pdf
仅针对大型语言模型（LLM）推断的筹码越来越多，例如Groq，Sambanova，Amazon Web Services（AWS）推论（他们还开发了Trainium Chip Specialized用于培训）。每个主要玩家都试图开发自己的硬件加速器，由Google凭借其张量处理单元（TPU）（现在是Trillium，第六代Google Cloud TPU）率先开发，例如。aws，Meta及其下一个Genmtia [meta-mtia]等。拥有一个专门的推理芯片不仅允许提高效率（在为训练大型型号的一项大型任务中提供了不同的要求，以提供大量的用户的推理），而且还会降低延迟，这对聊天机器人来说不是一个真正的问题（用户不能更快地写或读取），但对于代理商AI非常有用，而对于代理AI非常有用。
夸拉州大学生对人工智能的认识、获取和使用情况
本研究确定了夸拉州大学生对人工智能学习的认识、获取途径和使用情况。本研究采用调查类型的描述性研究。本研究采用描述性研究设计的调查方法，并使用三部分问卷从受访者那里获取信息。样本量包括夸拉州三所大学的 200 名本科生的多阶段样本。使用描述性统计和推断统计在 0.05 的显着性水平上回答和检验所制定的假设。研究结果表明，大多数大学生不了解人工智能学习，男女大学生对人工智能学习的认识没有显着差异。本研究得出的结论是，学生探索人工智能等数字资源的能力取决于他们对数字技术的认识和获取途径。缺乏这些将导致缺乏使用和缺乏使用技能。