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对Instagram上汽车行业中虚拟影响者的分析 - MSC论文，15 hp，媒体和传播研究，SannaRogström，V
3。文献评论3.1虚拟影响者3.2社交媒体 - Instagram 3.3虚拟影响者，参与和真实性3.4影响者Imaginaries 3.5广告中的汽车行业3.6本研究的理论差距和贡献
计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
已发布版本 (APA) 的引文：Beck, S., Poetz, M., & Sauermann, H. (2022)。人工智能 (AI) 将如何影响开放和协作
作者简介 Susanne Beck 是维也纳 LBG 科学开放创新中心和哥本哈根商学院战略与创新系的高级研究员。她的主要研究兴趣是科学知识生产和基于科学的创新的组织。在她目前的项目中，Susanne 调查了在科学研究过程中应用开放和协作实践的个人和组织层面的前因、后果和偶然性。她的出版物和工作论文获得了管理学院、欧洲管理学院和研发管理会议的多个奖项。她还是工业和创新科学开放创新特刊的首席客座编辑、年度科学研究开放创新会议的联合组织者，以及涉及 35 位作者等的多个合作写作工作的首席协调员。
人工智能对教育体系的影响
摘要：人工智能的快速发展对教育领域产生了巨大而深远的影响，人工智能与教育的深度融合推动了人工智能教育应用的出现和发展。如今的人工智能不仅仅是提升学习体验的工具，更是改变传统教学模式和教育管理方式的重要推手。本文探讨了不同文化背景下对人工智能的接受与看法，深入分析了人工智能在教育应用中可能出现的学术不端、算法偏见、数据隐私保护等伦理问题。研究表明，人工智能有助于提高教育的个性化和效率，但它的广泛使用可能会导致学生对技术的依赖，削弱批判性思维能力。此外，如果算法中的偏见得不到有效控制，可能会加剧教育的不平等。本文的意义在于为人工智能与教育的结合提供理论支撑，为未来平衡技术进步与人文教育要素提出建设性建议。
一切都来得及时：对团队领导者沟通的影响...
教育部（2015 年 2 月）。改革后的 GCSE 和 A 级科目内容。政府咨询回应。取自 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/403347/Reformed_GCSE_and_A_level_subject_content_Government_ response.pdf
rhenium浓度对电荷掺杂和
图2。在QFEG上重新掺杂的MOS 2中的8％重掺杂的MOS 2中的rhenium簇和条纹形成：多层重掺杂MOS 2岛的恒定电流STM概述图像。红色和橙色虚线分别表示岛边缘和隔离边界。（b）MOS 2岛的结构模型以快速（稀释浓度）和缓慢（密集的浓度）生长方面表示。（c，d）（a）中插图中显示的岛单层不同区域中的恒定电流STM地形。从浓度和分布的突然变化中鉴定出隔离边界。e）中性（REMO 0）的STM地形和单层Re-MOS 2中的带正电（REMO +）RE原子。（f）STM地形突出了中性（蓝色圆圈）和带正电荷（洋红色圆圈）的分布，以及单层Re-Mos 2膜中的硫位于硫磺位点缺陷（橙色圆圈）。
烃类环境对Ge-As-Se-S硫系玻璃电学特性的影响
对现有科学文献的比较分析表明，基于陶瓷（Al 2 O 3 、TiO 2 、SiO 2 ）及其主轴连接制成的传感器既有优点，也有缺点。采用特殊工艺方法制造的SiO2多孔材料成本高，对SO 2 、CO 2 、CO、NH 3 、CH 4 等有毒气体的灵敏度低，等效逆反应时间<10秒[1]。研究表明，由薄非晶态片状硫属玻璃（As 2 (Se 0.9 Te 0.1 ) 3 、As 2 Se 3 ）制成的传感器的灵敏度取决于它们的成分，其惰性极低。主要原因是作为电子过程的体电导率变化发生得相当快[2]。另一方面，硫属化物玻璃传感器（As 4 S 3 和 As-Ge-Te）体积小、成本低、能耗低，灵敏度高 [3]。基于硫属化物 As 4 S 3 和 As-Ge-Te 玻璃薄层的电阻式传感器对丙胺 (C 3 H 7 NH 2 ) 和二氧化氮 (NO 2 ) 介质高度敏感，可成功用于监测这些介质，因为它们具有对湿度的动态响应、高恢复性和可逆性的特点 [3]。硫化物硫系玻璃（例如As-S）的波长主要在0.6~7微米范围内，而含锗（Ge）、硒（Se）、硫（S）和碲（Te）的硫系玻璃（Ge-S、Ge-Se、Ge-As-S、Ge-As-Se、Ge-As-Se）的波长更宽，光学透明度高（2~12微米），可以在相对较宽的温度范围内（200~300℃）作为更有效的光纤材料应用[4.5]。
性别，年龄和体重指数对肠道的影响...
方法论/主要发现：我们根据粪便样品的全元素shot弹枪测序对185名中国成年人的肠道菌群进行了分析。我们的研究重点是评估三个级别的性别，年龄和BMI对肠道微生物群的影响：多样性，基因/系统发育组成和功能组成。我们的发现表明，与肠型相比，这些表型对构成肠道微生物组的影响很小，它们在样本内或样本之间的多样性内或样本间多样性内无显着相关性。我们确定了大量与表型相关的基因和宏基因组链接组（MLG），表明肠道微环形组成的变化。特别是，在老年人和BMI较高的人群中，我们观察到有益的公司微生物，例如Eubacterium，Roseburia，Roseburia，Faecalibacterium和Ruminococcus spp。随着年龄的增长而增加。此外，Blautia和Dorea spp。随着BMI的增加而增加，与先前的研究保持一致。令人惊讶的是，年龄较大或超重的个体表现出缺乏细菌植物，这是人类肠道菌群中的主要门，包括机会性病原体，而某些众所周知的益生菌的某些物种则富集在这些组中，暗示了这些细菌的复杂相互作用。关于性别，雌性中的几种来自细菌，副细胞杆菌，梭状芽胞杆菌和阿克米西的MLG富含雌性。功能分析显示了许多与表型相关的KEGG直系同源物（KOS）。
绿色金融如何对...
摘要：自2016年《巴黎协定》正式实施以来，各国开始开发和促进“绿色行业”，以实现其减轻全球变暖并降低本世纪末之前温度升高的目标。结果，许多“绿色企业”已经出现并在全球市场蓬勃发展。本文探讨了这些公司采用的绿色金融策略如何帮助他们可持续发展。该研究采用了一种案例分析方法，以美国汽车公司特斯拉作为典型的例子。通过分析和比较特斯拉的2023年影响报告和行业竞争对手的报告的数据，本文发现，特定的绿色金融策略使绿色企业能够通过保护环境并增强社会影响，同时降低其成本，从而实现可持续性。此外，它指出了当今市场中大多数绿色企业中的现有问题，并为这些问题提供了可能的解决方案。