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]。
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。
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。
复杂的磁力机械耦合,该耦合控制了磁性elastomers(MRES)的材料响应(MRES)需要计算工具来协助设计过程。计算模型通常基于有限元框架,这些元素框架通常简化并理想化磁性源和相关的磁性边界条件(BCS)。但是,这些简化可能会导致实际物质行为与建模的简化,即使在定性层面也是如此。在这项工作中,我们提供了一项有关磁性BCS影响的全面研究,并证明了在整个材料结构建模策略中考虑它们的重要性。为此,我们实施了一个磁性机械框架,以模拟由理想化的远场均匀磁性源,永久磁铁,线圈系统和带有两个铁杆的电磁体产生的磁场下的软磁和硬磁MR。根据所使用的磁设置,结果在计算的局部磁截图和磁场中揭示了显着的异质性。基于材料和结构贡献的详细讨论为将来的作品提供了强大,严格且必要的建模途径。
1个风湿病学实验室,吉加研究,库迪格,李格大学,比利时4000liège; genevieve.paulissen@chuliege.be(G.P.); celine.deroyer@chuliege.be(C.D.); ciregia@gmail.com(f.c.); Christophe.poulet@chuliege.be(C.P.); sophie.neuville@chuliege.be(s.n.); zelda.plener@chuliege.be(Z.P.); ddeseny@chuliege.be(D.D.S.); michel.malaise@chuliege.be(M.M.)2比利时4000Liège的Chu deliège的骨科手术部; Christophe.daniel@chuliege.be(C.D.); philippe.gillet@chuliege.be(P.G.)3 BELGIUM的Chu deliège血液学系细胞和基因治疗实验室; c.lechanteur@chuliege.be Be 4再生医学与生物治疗研究所,Univ Montpellier,Inserm umr1183,34298法国蒙彼利埃; jean-marc.brondello@inserm.fr *通信:olivier.malaise@chuliege.be;电话。: +32-4-366-7863†这些作者对这项工作也同样贡献。‡这些作者对这项工作也同样贡献。
使用特定的搜索词对数据库进行了广泛的搜索,包括PubMed,Web of Science和Google Scholar,导致在进行进一步筛选之前收集了大量研究。纳入标准是:用英语,全文提供的研究,人类研究以及在过去10年(在撰写本文时)进行的研究。排除标准是:动物研究,侧重于神经系统解剖而不是焦虑症的研究,以及包括抑郁症或其他心理疾病在内的研究。使用横截面方法可以汇总优势,同时考虑研究的局限性。筛选了研究的局限性,其中一些在研究中陈述了,而其他研究则必须使用预先制定的问题来解释以确保可重复性。变量(例如主要结果,结论和局限性)被制表以指导这些研究的解释。
聚苯乙烯酮(PEEK)是一种具有高机械性能,出色的耐热性,耐化学性和低热稳定性和可传播性(良好绝缘)的材料。所有这些特性都使许多领域中使用的材料,例如航空航天工程,电子,汽车工程,化学工业,医疗设备。除了用作纯树脂外,还可以用各种增强材料(例如玻璃纤维,碳纤维,石墨等)加固。较高的制造成本意味着该材料主要用于需要高性能的应用。由用碳纤维加固的树脂基质制成的复合材料是本研究的主题。由于该行业的众多应用和需求,聚醚酮是一种良好的材料,并且许多作品呈现出有关此材料的结果。两次评论试图涵盖与该材料相关的多种方面,用作生产碳纤维增强复合材料的树脂[1,2]。在使用PEEK矩阵和纤维增强复合材料时产生的艺术状态和问题可以在许多评论中找到(即[2-7])。[8]中显示了PEEK基质和碳纤维增强材料的基本特性。在[9]中获得了带有短纤维和杂化碳纤维的PEEK复合材料的行为的结果。测试是在不同温度下从室温开始,然后在[-50°C的范围内进行的; +85°C]研究温度依赖性。它的使用允许该领域的重大发展。在许多实际应用中,温度的效果变得很重要,有许多方法可以依赖纤维增强复合材料的温度依赖性。为了研究这种依赖性,在[10]中提出了构型定律,该定律使用ramberg-osgood的关系,为进行研究的温度范围提供了令人满意的估计。实验室检查在-45°C和75°C之间的温度范围内验证所提出的模型。本文中提出的模型具有较小数量的参数,并提供比现有模型更高的精度,并在本文中进行了比较。在[11]中介绍了通过增材制造过程获得的结构组件分析模型的研究。在[12]中研究了单向窥视和连续的碳纤维增强热塑性材料。在循环载荷的情况下,将寿命与在静态测试中获得的寿命进行比较,在这两种情况下,应力水平都是相同的。在专业文献[13]中充分记录了PEEK/碳型复合材料的粘弹性行为,并提到了根据时间和温度参数确定这些复合材料的行为的方法。Schapery [14]提出的用于研究粘弹性行为的模型的特征是研究人员广泛接受。在[15]中改善了该模型,以考虑到研究人员随着时间的推移观察到的Schapery模型的不一致。结果表明范围最近的一篇论文[16]的作者表明,Schapery的非线性粘弹性表征的方法可以有效地建模测试。
我们很高兴地宣布一个有关“微生物组对人类疾病的影响”主题的特殊问题,该问题旨在为研究人员提供一个平台,以提出其在微生物组的基因组分析领域的最新发现和进步,及其对人类健康和疾病的深远影响。人类微生物组在维持人类健康中起着至关重要的作用,并且与各种疾病的发展有关。基因组分析技术的最新进步已彻底改变了我们研究微生物组与人类疾病之间复杂关系的能力。本期特刊将着重于基因组分析工具的应用,包括宏基因组学,元文字组学和元蛋白质组学,以揭示微生物组的遗传和功能多样性及其对人类健康和疾病的影响。我们期待您对这一特殊问题的宝贵贡献,并相信其页面中共享的集体知识将极大地有助于我们对微生物组的基因组分析及其对人类健康和疾病的影响。
与此相关的是,鉴于该地区65%的公司和组织在PWC的第27个研究中,即2024年,该地区的公司和组织中的65%都在考虑其用法,即2024年(Narayanan&McLiver,2024年),该地区的使用情况变得猖ramp。他们所指的技术进步是采用生成人工智能(Genai)和其他自动化审计工具,这些工具被认为可以提高效率和合规性。尽管它减轻了审计师的负担,但仍在进行有关其对审计工作量和审计质量的实际影响的研究。在菲律宾背景下,审计委员会主席(COA)主席已经旨在以数字方式改变州审计,包括开发符合国际标准的技术驱动会计系统。电子审计,以通过对技术的支持进行审核,从而改善了审计技术和程序(Cordoba,2023年)。借助人工智能和自动化系统的开发,识别数据模式和检测欺诈变得更容易发现。
问题:本文是“海洋素养,作为整个联合国海洋十年变化的机制”的一部分,由艾玛·麦金莱(Cardiff University),本尼迪克特·麦卡特(Cardiff University),本尼迪克特·麦卡特(Benedict McCateer)(贝尔法斯特皇后大学),贝里特·夏洛特·凯(Berit Charlotte),哥伦哈根大学(University of Copenhagen)和Brice Trouillet(Nantesuccultité) https://doi.org/10.17645/oas.i463
