在十年内,移动软件领域取得了巨大的成功。景观也重组了,导致了2个移动平台的压倒性优势,这些移动平台现在共享市场:Android(Google)几乎为71%,iOS(Apple)为27%。但是,这个市场分裂仍然是移动开发人员的关注点。他们要么选择本地开发,但必须两次编写该应用程序,或者他们选择跨平台开发来编写单个代码库。无论是从市场上还是用户体验的角度来看[8],每种开发方法的利弊是定期辩论的。但是,随着气候变化的增加,全球经济和政治议程越来越多,越来越多的(移动)开发人员也关心他们创建的软件的可持续性。因此,从环境的角度比较开发实践是有用的,直到软件的脱碳成为主流实践为止。不幸的是,在面对这一挑战时,日常移动开发人员通常会独自发现自己。在[11]中,对经验丰富的开发人员进行的一项调查显示,尽管知识很少,但他们对软件的能源消耗确实很感兴趣。[18]的作者指出了移动开发人员在堆栈中提出的与能源相关的问题,急于了解其他人遇到的与电力有关的问题。从战es中,在实施阶段,环保移动开发人员可能指的是嵌入式系统[12]或移动特异性绿色模式[2]的代码气味目录。在此之前,编程语言的选择最近,他们可能会使用类似绒毛的工具自动清洁其能量代码的代码库[4],[7]。
世界各地的工人以各种形式或位置从事平台工作。他们的工作可以包括在街道上进行骑车和交付,家庭工作,社区的护理工作,将人们与服务和商品联系起来的物流工作,数字平台上的内容审核等等。平台工作可以为弱势群体提供收入机会,但它经常在不良工作条件下将边缘化的工人诱使,限制了向上的流动性,并使不平等永久化或加深。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年2月17日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.637574 doi:Biorxiv Preprint
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mlnova是按照结构化的,以用户为中心的设计方法开发的,从用户研究开始,以查明Kaggle和Udemy等现有平台中的差距。平台开发中的关键标准包括可访问性,实时反馈和易用性,这导致选择了Django以进行后端稳定性和React.js。该平台使用MongoDB和Firebase进行有效的数据处理,从而确保学习者操纵数据集的交互式模块中的实时更新。使用Scikit-Learn实施了机器学习模型,以实现简单性,而Plotly和D3.js促进了高质量的数据可视化。这种技术组合为用户提供了引人入胜的互动体验。
相拟合分析的基础在于使用相组合变换将图像的每个像素映射到二维空间中,称为相分子空间,基于该像素内部跨荧光寿命或光谱尺寸1,2的光子分布。每个像素在相量空间中的位置取决于光子分布的形状,并且独立于信号的强度。通过相量表示的分析不需要对样品的性质或模型的拟合的先验知识。此外,快速傅立叶变换算法的利用可实现快速计算。此分析简化了视觉检查和识别不同像素的种群,随后可以将其映射到原始的荧光图像(或图像集)3。此外,相量转换的数学特性使研究人员能够通过观察相量空间中代表的光子分布的变化来理解样品中发生的现象。在在线方法中提供了分析荧光寿命显微镜图像的相思方法背后的数学概述。
•最后,在“图片工具格式”选项卡(在窗口的顶部)中,单击裁剪按钮底部的箭头。从下拉菜单中,选择“填充”,然后单击“幻灯片上未在幻灯片上”完成的任何区域。
摘要:平台经济已成为各种行业的变革力量,重新塑造了消费者的行为以及企业在数字时代的运作方式。了解影响这些平台的影响对于它们的持续发展和广泛使用至关重要的因素。本研究通过扩展了具有隐私计算模型的技术2(UTAUT2)模型的广泛使用理论和使用技术2(UTAUT2)模型的统一接受和使用理论,从而研究了突尼斯经济平台采用的决定因素。通过应用部分最小二乘结构方程建模(PLS-SEM)技术,研究提供了显着的见解。结果强调了诸如绩效预期,习惯形成,对技术的信任,感知风险,隐私问题以及对用户行为意图的价格价值以及平台实际使用等因素的关键影响。这些发现提供了对发展中国家平台经济采用的动态的更深入的了解,并为利益相关者提供了宝贵的见解。通过利用这些知识,利益相关者可以培养一个包容性的数字生态系统,推动经济增长,并创造一个有利于在发展中国家广泛采用和使用平台经济的环境。