可持续性是一个广泛的概念,也是最不为人理解的概念之一。根据不同的观点和动机,有许多方法可以定义和解决这些问题。这种担忧并不新鲜。法国先驱飞行员、记者和作家安托万·德·圣·埃克苏佩里强调了我们地球的美丽(Terre des hommes)和保护它的必要性 [1]。自密集工业化初期以来,许多作者就试图警告如此快速的发展会对我们的环境造成的影响 [2、3 和 4]。没有人关注这些声音。全球化和日益增长的商业强度,加上互联网、新冠疫情和集约农业的加剧,加速了我们环境的恶化。谷歌推出的以广告为基础的商业模式以及人工智能放大的营销新实践正在推动人们的购买
微生物活性和降解率受到曝气率的显着影响。曝气是堆肥中最重要的组成部分之一,与O 2含量密切相关。氧气的适当部分压力(PO 2)不仅促进了有机废物降解,而且还降低了温室气体(GHG)排放,特别是CH 4。将间歇性充气与连续充气进行比较,发现O 2供应更有效。曝气在严重时会导致冷却和嗜热条件下的减少。此外,它导致NH 3和N 2 O的损失增加,损害水分调节并流失。然而,它也会对CH 4排放产生更高的缓解,从而影响某些细菌的建立。
本研究的目的是解释 PT Kaya Kreasi Indonesia 的供应链管理系统如何通过公司目前正在进行的服装生产面料原材料的采购和确定过程来提高公司产品质量,以及如何按时、按量获得优质原材料,直到最终产品交付给消费者。本研究采用的方法是描述性定性。使用的数据包括主要数据和次要数据。主要数据来自案例研究和研究期刊以及客观的公司数据。本研究发现,供应链管理影响 PT Kaya Kreasi Indonesia 的绩效,这涉及到供应商、制造商和消费者。PT Kaya Kreasi Indonesia 通过实施 ISO 质量保证来展示这种良好的关系,这在产品出口过程中为买家和供应商提供了信心。天气、人力资源、生产和交货延迟等几个因素是 PT Kaya Kreasi Indonesia 供应链管理的障碍。PT Kaya Kreasi Indonesia 也有几种方法来应对这些挑战。
该码头最初于 2000 年 3 月 13 日根据 SAC-1999-11740(FKA 99-1E-248)获得许可。工程兵团此前于 2022 年 1 月 18 日和 2023 年 7 月 14 日发布了关于该码头拟议改造的公告。2022 年,申请人提议将浮动码头从 20' x 86' 扩大到 20' x 114' 英尺,将木板路的长度从 155' 延长到 175',并用 5' x 50' 舷梯取代 4' x 20' 舷梯。提议的变更将使码头进一步延伸到航道中。申请人随后于 2023 年修改了他们的申请,并提议将木板路和码头稍微向南移动,以减少修改后的码头延伸到航道的距离。在修改后的申请中,申请人还提议将浮动码头从 20' x 86' 扩建至 20' x 120',将木板路从 155' 延伸至 170',并将 4' x 20' 舷梯替换为 5' x 30' 舷梯。
可以根据导致几个严重环境问题的各种因素观察到温度升高,尤其是全球变暖。城市地区是该温度升高最大的位置。城市热浓度,即所谓的热岛效应,在结构区域很高。这种情况导致人类的生命受到不利影响。因此,需要持续的测量和分析来评估城市地区的室外热舒适性和热应力。今天,无人驾驶飞机(UAV)系统被用作地球观察活动中的快速数据生产技术。集成到无人机系统中的热摄像机可以精确,不断地监测城市地区的温度值。本研究的重点是由于表面温度变量的快速响应,因此在局部规模上的无人机热摄像头系统的潜在应用。一个热摄像机无人机系统,用于测量地球表面的能量通量和温度,这是了解景观过程和响应不可或缺的一部分。因此,UAV热传感器直接用于TürkiyeKocaeli University工程大楼的不同土地覆盖类型。衍生的无人机表面温度与同时获得的原位温度测量值进行了比较。使用TFA SCANTEMP 410型号表面温度计获得同时进行陆地温度测量。Pearson与0.94系数之间的相关性利用了无人机表面温度与陆地测量之间的高相关性。可以得出结论,无人机安装的热摄像机系统是一种有前途的工具,它有更多的机会了解高空间和时间分辨率下的表面温度可变性。
糖尿病是一种终身疾病,对各种器官(例如长期器官损伤,功能障碍以及最终的器官失败)具有不良影响。糖尿病必须在医生的监督下进行治疗。糖尿病被称为当今许多人可以看到的疾病,并且由于生活条件而变得广泛。如果患有糖尿病患者在早期没有接受任何治疗,则患者的身体会因严重的并发症而反应。除了诊断糖尿病的医学方法外,该疾病还可以通过人工智能方法检测到。这项研究旨在在引起糖尿病的许多变量中建立最具影响力的变量,并设计一种模型,该模型将预测糖尿病,以帮助医生使用选定的机器学习方法分析该疾病。在这项研究中,将决策树,决策树包装,随机森林和额外的树算法用于拟议的模型,并使用99.2%的额外树算法获得了最高的精度值。
本研究的主要目的是向所有对教育感兴趣的人提供一个比较视角,说明人工智能在教育中的应用的优缺点。当研究有关这个问题的文献时,可以清楚地看到,人们对人工智能在教育中的应用既有正面的看法,也有负面的看法。这种情况导致世界各国教育体系不稳定。由于这种不稳定,一方面,教育系统积极看待人工智能的使用,以便跟上技术的发展,并从其可以提供的优势中受益,另一方面,当他们考虑到这种情况可能造成的不利影响时,他们就会犹豫不决。为此,本研究提供了比较信息,以总结教育系统所经历的这种犹豫不决和犹豫不决,并提倡将人工智能用作教育中的助教,并将其视为机遇而不是危险。关键词:人工智能;教育;技术;优势;劣势;助教
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由于工作场所关闭和为“拉平曲线”而限制人员流动,冠状病毒大流行导致企业和工人收入损失。作为应对,政府向受影响的企业和工人提供了临时财政支持。本文评估了目前被排除在这种支持之外的群体,即未申报经济体中的企业和工人,以及政府可能采取的政策应对措施。为了确定涉案人员,报告了 2019 年欧洲晴雨表对欧洲未申报工作的调查。结果显示,每 132 名欧洲公民中就有 1 人完全依赖未申报的收入以及所涉及的行业和人口群体。鉴于他们的收入减少和无法获得临时财政支持,建议采取自愿披露举措,将未申报的企业和工人纳入申报经济体并纳入国家当局的监测范围,如果他们披露之前未申报的工作,即可获得这种临时财政支持。