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参考：Kuriganova Alexandra B.，Leontyev Igor N.，Avramenko Marina，Faddeev Nikita A.，Smirnova Nina V ..-通过脉冲A
参考：Kuriganova Alexandra B.，Leontyev Igor N.，Avramenko Marina，Faddeev Nikita A.，Smirnova Nina V ..-通过Pulse Pulse交流技术准备的石墨烯结构Mendeleev通信 - ISSN 1364-551X -32 -32 -32 -32：3（202222222），P。 308-310全文（出版商的doi）：https：//doi.org/10.1016/j.mencom.2022.05.005 to引用此参考：https：//hdl.handle.net/10067/10067/10067/1890530151151151162162162165165165141
Chasew（西卡氏菌）叶提取物作为酸性介质nikitasari 1，*，ika melya attuti 2
Chasew叶提取物已被研究为绿色腐蚀抑制剂，以抑制酸性培养基中API 5L X52的腐蚀过程。使用电化学测量（例如塔菲尔极化和电化学阻抗光谱法（EIS））分析了腰果叶的抑制作用。FTIR，多酚含量和植物化学分析来确保腰果叶提取物的化合物。腰果叶提取物的浓度用于电化学测量，即0、100、200、300、400和500 ppm。此外，在电化学测量之前使用了浸入时间变化（0、30和60分钟）。电化学测量结果表明，腰果叶提取物在酸性培养基中有效地作为API 5L X52的绿色腐蚀抑制剂。这种绿色腐蚀抑制剂的性能在500 ppm和60分钟的浸入时间的浓度下为最佳。腰果提取物是混合型抑制剂，因为腐蚀势值移动小于85 mV。由于腰果叶的吸附过程提取分子在API 5L X52钢表面上提取分子，因此表面电阻值的增加和双层电容的减小。
Nikos Stavropoulos 教授——听觉微空间
2016 Portrait V，三等奖，Viseu Rural 2.0：Explorações sonoras de um arquivo Rural - 电子音乐和声音艺术国际大赛（由欧盟创意欧洲计划共同资助），葡萄牙。Topophilia，一等奖 - 声学类别，IX° Foundation Destellos 大赛，阿根廷。Topophilia，三等奖 - Résidence ICST-Zurich，摩纳哥国际电子声学作曲大赛。Topophilia，提名，第八届 Métamorphoses 双年电子声学作曲大赛，比利时。Ballistichory，一等奖，开放电路电子声学大赛，利物浦大学，英国。
由Nikiforov -Uvarov方法集成的电势
我们在文献中可用的非宗派和相对论量子力学中的一系列电势组装分析解决方案。所谓的Nikiforov – Uvarov方法[24]的大多数潜能的数据均可以统一的方式研究，独立验证，并在Mathematica计算机代数系统的帮助下完成。仅讨论了约束状态。相反，与传统方法相反，对于每个问题，必须识别和考虑相应的正方形集成波函数的奇异性，并找到其余的终止功率序列扩展或使用代数方法（例如，请参阅[3]，[5]，[5]，[6]，[6]，[8]，[10]，[10]，[15]，[15]，[16]，[16]，[3]，[3]，[3] 32，[3] 32，[3] 32，[3] 32，[3]，[32]因此，每个此类问题必须分别处理，这不适合统一的计算机代数方法。
Mr-Papineni-Nikhil-30-Jun-2022.pdf
现有的发光成像技术通常使用单色摄像机来捕获空间分辨的强度信息。光谱信息需要光谱测量，通常缺乏空间分辨率，或者需要在整个测量区域进行扫描，需要长时间的测量持续时间（分钟或小时）。半导体材料，例如钙钛矿，可以用商用颜色摄像机来表征。在这项工作中，建立和研究了使用改良的商业颜色DSLR相机的增强发光成像设置，以同时在几秒钟内同时获得波长和强度信息。这可以补充现有的特征技术。波长估计。还进行了几个钙钛矿太阳能电池和薄膜样品的光致发光和电致发光成像。该技术被发现可以合理估计窄光谱发射（例如激光器）的波长，并且能够在空间和时间上显示波长的相对变化，以获得更广泛的光谱发射。这种具有成本效益的伪 - 光谱成像技术适用于由于降解和离子迁移而导致时变特性的钙钛矿。
Nikoleta Psatha 博士
我在色雷斯德谟克利特大学获得了分子生物学和遗传学学士学位，并在塞萨洛尼基亚里士多德大学获得了生物学博士学位。我的研究生论文研究了最佳造血干细胞动员方案，该论文与 George Papanikolaou 医院合作完成，并由 Evangelia Yannaki 博士指导。我的第一个博士后职位是在华盛顿大学 Thalia Papayannopoulou 教授和已故 George Stamatoyannopoulos 教授的实验室，在那里我开发了新颖的基因组编辑方法作为 β 血红蛋白病的治疗工具。然后我以学者的身份加入了 Altius 生物医学科学研究所，在 Jeff Vierstra 博士和 John Stamatoyannopoulos 的指导下研究了成人红细胞生成的调节机制。 2021 年，我曾短暂加入比利时 VIB/KU Leuven 的 Stein Aerts 教授实验室，研究对基因治疗有影响的细胞类型特异性增强子。我目前担任塞萨洛尼基亚里士多德大学科学学院生物学院助理教授。我目前的研究涉及使用大规模基因组数据来识别谱系特异性 DNA 调控元件，例如染色质绝缘子和转录增强子，它们控制细胞分化和发育，以生成优化的基因治疗载体。
产品与营销策略对耐克与阿迪达斯市场份额影响的研究
摘要 对于许多出生在中国的孩子来说，耐克和阿迪达斯在他们的童年时期主宰着运动服装市场，原因之一可能是中国本土品牌的表现不佳。耐克和阿迪达斯如何在激烈的竞争中取得成功是一个值得研究的课题。通过应用 k 均值模型和社会实验，本文探讨了产品和营销策略如何影响市场份额，重点关注营销策略、市场份额、产品评级和产品价格。本研究的数据来自数据中心 (data.world)。Kash 收集的数据集包含来自耐克和阿迪达斯的三千二百六十八种产品，具有十二个信息特征，包括它们的评级、折扣、销售价格、标价、产品描述和评论数量 [1]。根据数据和实验，耐克似乎在足球鞋、足球鞋和篮球鞋等更具体的运动装备上拥有更多的市场份额，而阿迪达斯在慢跑鞋、休闲外套和时尚联名鞋上拥有更多的市场份额。
请引用原始版本：Thombre, S.、Zhao, Z.、Ramm-Schmidt, H.、Vallet Garcia, JM、Malkamäki, T.、Nikolskiy, S.、Hammarberg, T.、Nuortie, H.、Bhuiyan, MZH、Särkkä, S. 和 Lehtola, VV (2022)。用于自主船舶态势感知的传感器和人工智能技术：综述。 IEEE 智能交通系统汇刊，23 (1), 64-83。 https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3023957
摘要 — 无人驾驶船舶有望提高未来海上航行的安全性和效率。此类船舶需要感知功能，以实现两个目的：执行自主态势感知和监控传感器系统本身的完整性。为了满足这些需求，感知系统必须使用人工智能 (AI) 技术融合来自新型和传统感知传感器的数据。本文概述了对常规和自主航行船舶公认的操作要求，然后着手考虑适合操作传感器系统的传感器和相关 AI 技术。考虑了四个传感器系列的集成：用于精确绝对定位的传感器（全球导航卫星系统 (GNSS) 接收器和惯性测量单元 (IMU)）、视觉传感器（单目和立体摄像机）、音频传感器（麦克风）和用于遥感的传感器（RADAR 和 LiDAR）。此外，还讨论了辅助数据源，例如自动识别系统 (AIS) 和外部数据档案。感知任务与明确定义的问题相关，例如情况异常检测、船舶分类和定位，这些问题可以使用人工智能技术解决。机器学习方法（例如深度学习和高斯过程）被认为与这些问题特别相关。根据操作要求对不同的传感器和人工智能技术进行了描述，并根据准确性、复杂性、所需资源、兼容性和对海洋环境的适应性，特别是针对自主系统的实际实现，比较了一些最先进的选项示例。
上升学者会议策略学生研究演示文稿尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院尼基沙阿尔辛
上升学者会议策略学生研究演讲尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院nikishaalcindor@gmail.com nikisha alcindor是博士学位。纽约市巴鲁克学院Zicklin商学院的学生。她专门从事战略管理，她的研究通过将人工智能和机器学习应用于决策和风险分析来研究合并和收购的成功率（M＆A）。Nikisha担任埃默里大学（Emory University）的化学学士学位和哥伦比亚商学院的MBA，担任莱昂·库珀曼学者（Leon Coperman Scholar）。摘要：战略管理中的学者长期以来一直表现出对首席执行官（CEO）特征（例如人格）的兴趣，例如合并和收购等战略决策（M＆A）（Chatterjee＆Hambrick，2011; Herrmann＆Nadkarni，2014年）。Upper echelons theory posits that CEOs and Top Management Teams (TMT) directly influence organizational decision-making based on their demographics, values, and personalities (Hambrick, 2007), with recent research focusing on how specific components of personality influence M&A in terms of completion (Aktas, de Bodt, Bollaert, & Roll, 2016; Malmendier & Tate, 2008) as well as post-acquisition performance （Renneboog＆Vansteenkiste，2019年）。但是，尚未全面概述人格的所有不同组成部分如何影响首席执行官的决策，尤其是在并购期间。那么，问题是，追求并购的首席执行官人格影响决策的条件是什么，以及哪些首席执行官人格特质将投资者的反馈纳入决策。本文通过调查CEO人格特质如何影响战略决策以及这些人格特质如何结合投资者的反馈来扩展上层梯队的研究。这项研究借鉴了人格文献，并探讨了个性五因素模型（McCrae＆Costa，1985）如何影响战略决策和并购成果。FFM性格特征是同意，尽职尽责，外向性，开放性和情感稳定性（神经质）。此外，我认为某些人格特征将导致不同的决定，并探讨某些人格对投资者对交易公告的反馈有何反应。随着2019年全球宣布的并购交易总额为3.37万亿美元，2007年宣布了4.9万亿美元的高价（合并，收购和联盟研究所，2020年），了解CEO的决策如何影响M＆A的结果是如何影响M＆A的重要性。使用SDC白金作为数据资源，本研究的样本集包括收购完成并购的美国上市公司的公司首席执行官。按照与Betton，Eckbo和Thorburn（2008）类似的抽样策略，样本集将包括具有多数利息，持续利息或部分利益的收购方。收购方必须在交易前拥有少于50％，并且在交易后处于50％或更多的控制位置。此外，交易规模将大于500万美元，以排除几乎没有影响的小额交易。在此分析中可以接受成绩单的问答部分，因为CEO使用日常语言回答这些问题。开放语言首席执行官人格工具（OLCPT）将使用机器学习和人工智能以7分的规模来衡量CEO人格特质（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2019年）。在问答答案（问答）中，收购方首席执行官的回答将在多年内进行分析，因为中年个性不会随着时间的流逝而变化（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2020年； Roberts，Walton，＆Viechtbauer，＆Viechtbauer，2006年）。该呼叫的这一部分中引起的应力更容易揭示外向性，从而可以很好地测量外向性（Dewaele＆Furnham，1999; Malhotra，Reus，＆Reus，Zhu，＆Roelofsen，2018）。初步结果表明，某些首席执行官人格特质会影响并购结果，并确定投资者反馈的纳入。