严格提供该软件“原样”。 div>所有软件(包括固件)均可在许可证下向用户提供。 div>Zebra授予用户提供不可转让的,而不是独家许可,用于使用所提供的每个软件或固件程序(授权程序)。 div>除了在后面提到的情况下,如果未经Zebra的事先和书面同意,用户将无法分配,作为崇高或转让所述许可。 div>除了版权法所允许的内容外,任何授权计划的副本权利均不部分或全部。 div>用户不会与其他程序进行修改,合并或合并任何表单或部分,不会在未经Zebra书面许可的情况下在网络上创建派生的材料,也不会在网络上使用它。 div>用户接受在提供的授权程序中维护斑马版权的通知,并承诺将所述通知包括他执行的授权副本中,无论是部分还是完整的副本。 div>用户接受他无权对提供给用户提供的任何授权程序的反编译,重新组装,解码或将反向工程应用于部分和整体。 div>
图4:TL 2 O/pts的电子带结构分别为(w/o)SOC和(b)具有(w/)soc的(b)。(c)缩放价带区域定义了发电的rashba-Energy e r和动量k 0。(d)对应于虚线的黑线(E = - 0。30 eV)在(c)中。
改变的肠道微生物群(GM)可能有助于通过肠肌肉轴发育或恶化。这项系统评价旨在将肌肉减少症或低肌肉减少症患者之间的GM与具有保留肌肉状态的患者(肌肉质量,力量和身体表现)进行比较多样性指数,以澄清是否有强有力的证据表明存在肌肉减少症的GM签名。该系统审查是根据Prisma报告的指南进行的,并预先注册了Prospero(CRD42021259597)。PubMed,Web of Science,Embase,Clinicaltrials.gov和Cochrane库进行搜索至2023年7月20日。包括报道的有关GM和肌肉减少症或其定义参数的研究。观察性研究与平均年龄≥50岁的人群进行了研究。包括10771人(58.56%♀)的32个研究。13项研究将肌肉减少症定义为一种结构。19个研究报告了至少一个肌肉减少症的参数(肌肉质量,力量或身体性能)。研究发现,在多个级别上的不同GM-TAXA与肌肉减少症(n = 4/6),肌肉质量(n = 13/14),力量(n = 7/9)和身体表现显着相关(n = 3/3);但是,关联方向是异质的,并且在特定的GM-TAXA方面也存在冲突。与此相一致,α多样性与肌肉质量(n = 3/4)和肌肉力量(n = 2/3)显着和正相关。关于β多样性,研究发现,肌肉减少症患者的转基因,低肌肉质量或低强度的群集与保持肌肉状态的人的群体不同。α多样性较低,表明丰富度和多样性低。所有报告的结果都是显着的(p <0.05)。患有肌肉减少症和低肌肉参数的人的含量较不丰富和多样化,并且可以与基于GM-Composition的肌肉质量和功能的人分开。sarcope-nia和低肌肉参数在多个级别上也与不同的GM-TAXA相关,但由于研究的横截面设计,结果是杂产的,没有因果结论。这强调了对肌肉减少症和明确定义的核心结局集的大型GM混杂器控制的均匀设计的横截面和纵向试验的需求,以进一步探索GM-TAXA的变化并确定Sarcopenia sarcopenia pecipeciefiffiffimenia。
跨大西洋领导人似乎已经得出一个共同的结论:世界自由民主国家正面临新的系统性竞争。虽然他们支持通过加强彼此合作来应对专制挑战者的联合战略,但他们才刚刚开始思考在必须竞争的地方进行竞争的最佳方式——以及在可能的情况下与竞争对手合作的最佳方式。
9 研究方法 126 9.1 定义研究问题和方法 128 9.1.1 您的研究是探索性的还是验证性的?129 9.1.2 您正在建立相关性还是因果关系?130 9.2 在定性、定量和混合方法中进行选择 131 9.2.1 用户研究 132 9.2.2 系统研究 133 9.2.3 观察性研究 134 9.2.4 人种学研究 136 9.2.5 会话分析 138 9.2.6 众包研究 139 9.2.7 单一主题研究 140 9.3 选择研究参与者和研究设计 141 9.3.1 研究设计 142 9.4 定义交互背景 144 9.4.1 研究地点 144 9.4.2 HRI 的时间背景 145 9.4.3 HRI 中的社会互动单位 146 9.5 为您的研究选择机器人 148 9.6 设置交互模式149 9.6.1 绿野仙踪 149 9.6.2 真实与模拟交互 150 9.7 选择适当的 HRI 措施 150 9.8 研究标准 152
9 研究方法 126 9.1 确定研究问题和方法 128 9.1.1 你的研究是探索性的还是验证性的? 129 9.1.2 你是在建立相关性还是因果关系? 130 9.2 在定性、定量和混合方法中进行选择 131 9.2.1 用户研究 132 9.2.2 系统研究 133 9.2.3 观察性研究 134 9.2.4 人种学研究 136 9.2.5 会话分析 138 9.2.6 众包研究 139 9.2.7 单一主题研究 140 9.3 选择研究参与者和研究设计 141 9.3.1 研究设计 142 9.4 定义交互背景 144 9.4.1 研究地点 144 9.4.2 HRI 的时间背景 145 9.4.3 HRI 中的社会互动单位 146 9.5 为你的研究选择机器人 148 9.6 设置交互模式 149 9.6.1 绿野仙踪 149 9.6.2 真实与模拟交互 150 9.7 选择适当的 HRI 测量方法 150 9.8 研究标准 152
我们通过增强世界的增强表示,开发了一个分层的LLM任务计划和重建框架,以有效地将抽象的人类统一到有形的自主水下汽车(AUV)控制中。我们还挑战了一个整体的重建器,以向所有计划者提供现实世界中的反馈,以进行健壮的AUV操作。尽管已经进行了大量研究来弥合LLMS和机器人任务之间的差距,但他们无法保证在广阔而未知的海洋环境中AUV应用的成功。为了应对海洋机器人技术中的特定挑战,我们设计了一个层次结构计划来制定可执行的运动计划,该计划通过将长途任务分解为子任务,从而实现了计划效率和解决方案质量。同时,Replanner获得实时数据流以解决计划执行过程中的环境不确定。实验验证了我们所提出的框架是否通过自然语言试验为长期持续任务提供了成功的AUV表现。项目Web-网站https://sites.google.com/view/oceanplan。
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