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e-ISSN：2550-1380-ISSN因素，影响消费者购买意图的Tiktok Shop上亚太大学美容行业
摘要Tiktok商店，专注于亚太大学（APU）的学生。使用定量研究设计，收集了160个以前从Tiktok Shop购买产品的Tiktok用户。分析强调了可感知的便利性，可信赖性和互动对购买意图的影响。结果表明，所有三个因素都显着影响消费者的决策，强调了无缝购物体验，可靠的营销方法和互动互动策略的重要性。这些发现为社会贸易中的消费者行为提供了宝贵的见解，并为旨在优化Tiktok Shop的营销策略的企业提供了可行的建议。关键字：Tiktok商店，消费者行为，购物经验，可感知的便利和可信度
亚太的反腐败和完整性加强
8。论坛协调员（国家，9人月）。ADB与XNAI合作，将寻求组织能力建设论坛和/或针对中国国际承包公司的讲习班，预计将帮助XNAI和ADB在2025 - 四分之一季度的2025-4季度的20227年第三季度，在2025-4季度的第三季度组织三个年度亚太反对的反腐败和div。他们的具体任务将包括：（i）与中国公司，政府机构联系并跟进以确保出席； （ii）活动组织服务和物流支持从论坛准备到活动完成。首选以下资格和经验：（i）金融，工商管理，经济学或相关领域的最低学士学位； （ii）至少有5年的中国相关工作经验，包括在论坛/研讨会组织和项目实施中； （iii）证明了与利益相关者的协调与合作的鸿沟； （iv）英语的强大口头和书面沟通技巧。协调员将向ADB报告，但还需要与XNAi紧密合作。
圣地亚哥亚裔美国人、夏威夷原住民和太平洋岛民状况报告
20 样本太小，我们会根据少数人对大群体做出假设。ACS 是 1% 的人口样本，并使用加权来确保样本代表广泛的人口特征，包括性别和种族。这意味着，一个有 100 人的群体中预计会有 1 人，加权后代表所有 100 人。但是，一个（或五个或十个）样本的多样性不足以合理地描述该群体。基于小样本量的估计每年都会有很大差异，将这些估计解释为社区体验的准确测量会误导任何试图采取行动的人。为了确保我们使用足够的样本，我们确定了每个组的未加权样本量。
加拿大的印度太平洋战略：两年后
特此允许以任何媒介复制下议院及其委员会的全部或部分会议记录，前提是复制内容准确且不作为官方文件。此许可不适用于复制、分发或用于商业目的以获取经济利益。根据《版权法》，超出此许可或未经授权的复制或使用可能被视为侵犯版权。可通过书面申请向下议院议长办公室获得授权。
健康概览：2024 年亚太地区
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亚太凝分物理学会议2024
第1天：2024年12月8日（星期日）时间事件9：00-10：00会议注册（中央讲座大厅）10：00-10：40会议就职典礼（由贵族召集，灯光照明，欢迎地址，欢迎地址），地点：地点：lt003 10：40-11：40-11：05 High Tea 11：05-11：05-11：05-11：50 pless：y.5-11：50 pleciuf：yesuf：yus y y. y. yus y y. yus y。主席：S.M。教授Yusuf主题演讲：Cit Kokrajhar董事A. Srinivasan教授12：40-13：30主题演讲：Hiroyuki Nojiri教授，ICC-IMR，ICC-IMR 13：30-14：15
2030战略和中期评估：走向繁荣、包容、有韧性和可持续的亚太地区的不断演变的道路
3. 加强绩效管理推动高绩效文化，使员工行为与亚行的业务重点和价值观保持一致，同时加强管理人员监督和管理组织内人员的能力。
生物计算的太平洋研讨会2025
2025标志着生物计算的第30届太平洋研讨会（PSB）！一如既往，我们聚集在大岛上，分享生物计算的最新进展和挑战。为了纪念第30 psb，我们很高兴能在会议上介绍会议的历史和科学影响以及该领域。我们希望您同意PSB的影响远远超出了相对较小的年度会议的期望。有人建议，在过去几年中，人工智能（AI）的兴起可能是“炒作”，而人工智能的承诺和影响被夸大了。我们同意，在某些领域，对AI的承诺和影响的讨论可能是双曲线的。但是，似乎毫无疑问，AI对科学和工程的影响是深远的，并且已经以明确的方式加速了发现。一个人只需要看2024年的诺贝尔奖奖品，在该奖项中，他们因其在AI的开创性工作而获得了奖励。在物理学中，杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）和约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）被认可为“基本发现和发明，可以通过人工神经网络进行机器学习。”在化学方面，大卫·贝克（David Baker）被认可为“计算蛋白设计”，而Demis Hassibis和John Jumper则被认可为“用于蛋白质结构预测”。当然，奖项正确地授予了科学家，但该奖项也说明了AI对科学的力量和影响。，功能的转变不仅限于化学和物理，而是扩展到科学和工程的所有领域。PSB社区庆祝了这个令人兴奋的加速能力时期。每个字段都在利用可以在人类身上找到模式的工具，并且可以根据大型数据集中潜在关系的深度统计模型生成新颖的输出。对今年会议上的会议的快速审查表明，在精确医学，医学通信，基因组学，成像和健康公平中，AI和机器学习的重要用途是在这些关键领域的进步。我们的社区没有从事炒作，而是负责使用惊人的电动工具，这使我们能够继续解决生物学和医学面临的最紧迫问题。接下来的三十年有望像前三十年一样令人惊奇！
