XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemORCID
Proestakis，E.，Gkikas，A.，Georgiou，T.，Kampouri，A.，Drakaki，E。
1天文学，天体物理学，空间应用和遥感研究所，雅典国家观察员，15236年，雅典，希腊2塞萨洛尼基亚里士多德大学地质学院，塞萨洛尼基，希腊5号，雅典哈罗科皮翁大学（HUA）地理系（HUA），17671年，雅典6，希腊6，希腊6雅典6 BB雷丁大学气象学系，REDREAD，REDREAD，REDRED，RG6 6BB，RG6 6BB，UK 7气候和大气层研究中心（CARTITER CENTINT），CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYRUS，CYPRUS卡瓦菲尔街，2121，阿格兰兹，尼科西亚，塞浦路斯A以前是：大都会，菲茨罗伊路，埃克塞特，德文郡，德文郡，EX1 3PB，英国
Ashok, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-9827-9104，Madan, R.、Joha, A. 和 Sivarajah, U. (2022) 人工智能和数字技术的道德框架。国际信息管理杂志，62。102433。ISSN 0268-4012 doi：https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433 可在 https://centaur.reading.ac.uk/100786/ 获得
Ashok, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-9827-9104，Madan, R.、Joha, A. 和 Sivarajah, U. (2022) 人工智能和数字技术的道德框架。国际信息管理杂志，62。102433。ISSN 0268-4012 doi：https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433 可在 https://centaur.reading.ac.uk/100786/ 获得
müller，O。V. Orcid：https：//orcid.org/000000-0001-9943-8368，McGuire，P。orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-16592-4966，Vidale，P.L。Orcid：htps：htps：/htps：/fc.
摘要。有很高的信心，全球变暖会增强全球水周期的所有组成部分。这项工作调查了未来几十年中全球变暖对全球河流流量的可能影响。我们进行了18次全球水文模拟，以评估预计如何在不久的将来（2015 - 2050年）（1950- 2014年）的河流变化。模拟是由高分辨率模型对讲项目（HighResmip）CMIP6全球气候模型（GCM）强迫的，该模型假设了该过程的高发射方案。评估包括估计世界上所有河流的信号噪声（S / N）比和出现时间（脚趾）。与水周期强度一致，水文模拟项目从2000年开始出现了明显的正全球河流放电趋势，其自然变异性水平是自然变异的水平，到2017年，到2033年变得“不寻常”。模拟同意，气候变化信号主要由起源于中非和南亚的河流的强劲增加以及进入北极海洋的河流的强劲增长，这部分由预计的pato-nian河流的流量减少了。这种变化的潜在影响可能包括在中非和南亚河流中更频繁的流量，这是由于预计的一般循环的宏伟壮观而造成了前所未有的峰，这是额外的淡水释放中北极海洋的清新，并在Patagonia中有限地在patagogagogogaii的patagogogiata中销售了有限的wa terabilitie。这强调了在全球变暖的挑战中对与水相关的问题进行优先考虑与水相关的关注方面的关键需求。
Pillai, R.、Sivathanu, B.、Mariani, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7916-2576、Rana, NP、Yang, B. 和 Dwivedi, Y. (2022) 汽车零部件制造公司采用人工智能工业机器人。生产规划与控制，33 (16)。第 1517-1533 页。ISSN 0953-7287 doi：https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882689 可在 https://centaur.reading.ac.uk/93387/ 上获取
全球的汽车零部件制造公司 (ACMC) 正在蓬勃发展地使用人工智能工业机器人 (InRos)。基于利用技术、组织和环境 (TOE) 框架的模型，这项研究研究了在新兴经济背景下 ACMCs 对 InRos 的采用。这项研究通过对印度 460 名 ACMCs 高级经理和所有者的调查，仔细研究了 ACMCs 对 InRos 的采用意向和潜在用途。研究结果表明，感知兼容性、外部压力、感知收益和供应商支持是 InRos 采用意向的关键预测因素。有趣的是，该研究还表明，IT 基础设施和政府支持不会影响 InRos 的采用意向。此外，分析表明，感知成本问题对 ACMCs 采用意向和 InRos 潜在用途之间的关系产生负面调节。本研究提供了理论贡献，因为它部署了传统的 TOE 框架，并反直觉地发现 IT 资源并不是技术采用的主要驱动力：因此，它建议采用比传统 RBV 更全面的框架。这项工作为管理人员提供了管理建议，揭示了在采用 InRos 处于起步阶段的国家中 ACMCs 采用 InRos 的意图和潜在用途的先决条件。关键词：工业机器人、汽车零部件制造、采用、潜在用途、TOE
Mariani, M. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7916-2576 和 Wirtz, J. (2023) 对基于分析和人工智能的分析的批判性反思
理解数据。这些技术的示例包括聚类和因子分析（Hair 等人，2022 年）。 预测分析 预测分析是一组技术，“用于根据过去建立模型来解释未来。数学模型检查历史数据以预测新的价值观、需求和机会”（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。 规范分析 规范分析是一组用于确定“最佳行动方案”的技术，需要优化建模和决策分析技术（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。 认知分析 “认知分析使用机器学习来理解从未被发现的新数据和模式”（Hair 等人，2022 年，第 6 页）。因此，它是唯一完全依赖人工智能和机器学习的分析类型。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。 战略营销杂志，30（7）。 pp。 627-651。 ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。战略营销杂志，30（7）。pp。627-651。ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/
Vandaele，R。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0693-8011，Dance，S。L. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1690-1690-3338 and ojha and ojha and ojha and ojha，v. orcid：https：https：https：https：https：// orcid 全球历史海洋数据工作的例子 del sarto，G。Orcid：https：//orcid.org/0009-0006-3257-6903，Bröcker，J.Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0864-6530 饮食炎症指数，睡眠时间和睡眠质量 绿色的功能模型比较项目（GFMIP ... 超音速分离向可持续气体去除和碳捕获 2023温度反映了稳定的全球变暖和内部海面温度可变性 热和机械强大的自我修复超分子聚氨酯具有脂肪族酰胺端盖
垃圾屏幕是由均匀间隔的杆或网格制成的结构，安装在涵洞或排水系统的入口处，以防止碎屑造成可能进一步下游并损坏关键资产（例如，泵站或管道）的堵塞（Benn等人。2019）。条间距通常设计为仅捕获可能造成损坏的碎片。如图1所示，一旦碎屑开始在多个条上桥接，然后开始逐步积累，阻塞水路并可能引起浮动事件（Blanc 2013; Benn等2019）。因此，清除被阻塞的垃圾屏幕是最重要的，尤其是在大雨的发作之前（Speight等人。2021）。实际上，这意味着地方当局需要制定更好的策略来清除这些资产。当前，这些垃圾屏幕是通过手动检查摄像机或常规时间表来维护的，但是在需要清除特定垃圾屏幕的情况下，这可能证明不具备。此外，虽然垃圾屏幕的阻塞可能会严重恶化流量事件（Streftaris et al。2013），据我们所知，这些信息从未被整合到投入预测系统。使用观察到的或建模的河流排放来为图中的排放提供信息（例如Hooker等人，2023）。因此，知道垃圾屏幕的位置和状态可以被认为是自动选择此类洪水淹没图的有价值信息。例如，模拟库可以包含根据不同垃圾屏幕阻塞方案计算的地图，并且根据垃圾屏幕状态的知识选择了正确的映射。
透视图：利用肠道微生物群预测对饮食，益生元和益生菌干预措施的个性化反应
白粉病是草莓生产中最有问题的疾病之一。迄今为止，很少有商业草莓品种被认为具有完全耐药性，因此，必须实施广泛的喷雾计划来控制病原体。在这里，使用大规模的场实验来确定各种草莓基因型面板中叶片和水果组织的白粉病耐药性状态。该表型数据用于识别与组织粉状霉菌耐药性相关的定量性状核苷酸（QTN）。总共发现六个稳定的QTN与叶面耐药性相关，其中1个QTN在7D染色体上与耐药性增加61％有关。与叶子的结果相反，没有QTN与抗果疾病抗性有关，并且在草莓果实上观察到了高度的耐药性，在水果和叶面症状之间未观察到遗传相关性，表明组织特异性反应。除了遗传基因座的鉴定之外，我们还证明了基因组选择可以导致跨基因型的叶面耐药性快速增长，并有可能捕获人群中存在的遗传叶子抗性的50％。迄今为止，自然抵抗的定量性质和与性状的遗传控制有关的知识的定量性质阻碍了草莓中强大的白粉病耐药性的繁殖。这些结果通过为社区提供可用于基因组知情育种的大量信息来解决这一短缺，实施可能会提供一种自然的抵抗策略来打击白粉病。
Manpreet Kaur 1* ，Babli Dhiman 博士 2 1* 研究学者，Lovely Professional University，manpreet12775@gmail.com，9914213139，ORCID- 0009-0004-6749-7039 2 教授，Lovely Professional University，babli.dhiman@lpu.co.in，9501236056 *通讯作者：Manpreet Kaur *研究学者，Lovely Professional University， manpreet12775@gmail.com，9914213139，ORCID- 0009-0004-6749-7039 引用：Manpreet Kaur 等人（2024 年）探索将人工智能与金融素养相结合以构建可持续金融生态系统的框架。教育管理：理论与实践，30 (4)，8750-8759，DOI：10.53555/kuey.v30i4.2382
文章信息 摘要 简介：人工智能 (AI) 和可持续发展这一新兴领域对金融包容性和素养具有重大影响。本研究着眼于人工智能如何改善金融决策，尤其是针对代表性不足的群体。本文利用涵盖广泛发展相关主题的 2030 年议程知识，阐明了人工智能金融产品如何帮助解决复杂问题并赋予所有社会经济背景的人更多权力。目标：本研究考察了金融行业决策支持系统的发展，强调了人工智能在优化工作流程和提高结果方面的作用。基于对最近文献的分析，本研究探讨了人工智能金融分析的复杂运作，强调了它如何提高决策的准确性、有效性和包容性。此外，将人工智能纳入金融知识普及运动的理论框架强调了该技术对风险评估、欺诈检测、文本分析和改善客户服务的贡献。这种方法强调了人工智能对于提高金融服务可及性、鼓励可持续性和鼓励终身学习的重要性。方法和结果：本研究深入分析了研究文章、论文或会议，以探索利用信息技术进行教育，以便社会弱势群体有机会提高生活水平。该研究强调了金融能力的认知和非认知成分之间的复杂相互作用。个人可以利用人工智能驱动的工具和平台做出更好的判断，理解金融概念并应对复杂的经济环境。人工智能驱动的解决方案提供个性化推荐、预测洞察和定制学习体验，进一步促进全球金融包容性和知识普及。
Abd El-Wahab, MMH、Aljabri, M.、Sarhan, MS ORCID：https://orcid.org/0000-0003-0904-976X、Osman, G. ORCID：https://orcid.org/0000-0002-6041-620
1 开罗大学农业学院农学系，埃及吉萨 12613；mustafamh2003@yahoo.co.uk (MMHAE-W.)；mahmoudm.mabrouk92@gmail.com (MM) 2 乌姆古拉大学应用科学学院生物系，沙特阿拉伯麦加 21955；Myjabri@uqu.edu.sa (MA)；geosman@uqu.edu.sa (GO) 3 乌姆古拉大学应用科学学院研究实验室中心，沙特阿拉伯麦加 21955 4 开罗大学环境研究与研究部，埃及吉萨 12613； m.sabrysarhan@gmail.com 5 农业基因工程研究所（AGERI），ARC，埃及吉萨 12915 6 德克萨斯 A&M 农业生命研究中心基因组学和生物信息学服务，阿马里洛学院站，阿马里洛，TX 77845，美国；Shichen.Wang@ag.tamu.edu 7 国家研究中心植物生物技术系，埃及吉萨 12622；helshabrawi73@yahoo.com (HME-S.)；a_m_gabr2@yahoo.com (AMMG) 8 阿姆斯特丹大学植物生理学系，阿姆斯特丹斯瓦默丹生命科学研究所，1098 XH 阿姆斯特丹，荷兰；amabdelhaliem@gmail.com 9 雷丁大学农业、政策与发展学院，Whiteknights，雷丁 RG6 6AR，英国； dmosullivan@reading.ac.uk 10 埃及开罗大学农业学院遗传学系，吉萨 12613 * 通讯地址：mohamed.elsoda@agr.cu.edu.eg † 现地址：Eurac research—Institute for Mummy Studies，39100 Bolzano，意大利。‡ 现地址：Rijk Zwaan，荷兰。