•我们如何将生态系统聚集在一起以进行创新?•我们正在做什么来确保我们的研究被驱动到以可持续的未来为导向的变革?•跨学科和跨团队/组织工作的重要性•解决围绕数据隐私以及外包和协作安全性的先入之见?•供应商 - 端用户协作研发模型如何增强创新?Understanding Thomas Bauernhansl, Head , Fraunhofer IPA Invited: Julie Huxley-Jones, VP Scientific Digital & Tech, GSK Invited: Héctor Martínez, CTO and Co-Founder, BICO Invited: Belén Garijo, CEO, Merck KGaA Invited: Bianca Maria Colosimo, Professor, Politecnico di Milano 10.00 Break
1. English Behive – 9 (NCERT) 80 卢比 2. Moment -9 (NCERT) 40 卢比 3. Smart Score EngPractice -9 (Viva) 695 卢比 4. Chitij -9 (NCERT) 60 卢比 5. Kritika -9 (NCERT) 30 卢比 6. Anmol Vyakaran -9 (Goyal Bro.) 205 卢比 7. 历史 -9 (NCERT) 115 卢比 8. 地理 -9 (NCERT) 55 卢比 9. 政治学 -9 (NCERT) 80 卢比 10. 经济 -9 (NCERT) 45 11. 科学 -9 (NCERT) 150 卢比 12. 数学 -9 (NCERT) 155 卢比 13. 物理 -9 (Goyal Bro.) 375 卢比 14. 化学-9 (Goyal Bro.) 275 卢比 15. 生物 -9 (Goyal Bro.) 320 卢比 16. 数学 -9 (Goyal Bro.) 350 卢比 17. 实验室科学 -9 (Goyal Bro.) 440 卢比 18. 实验室数学 -9 (Goyal Bro.) 275 卢比 19. 地图练习 –His -9 (Gems) 205 卢比 20. 地图练习 –Geog -9 (Gems) 205 卢比 21. 实验室 S.st -9 (Goyal Bro.) 395 卢比
注意:(1):高度的反射器在可见性中未考虑的高度<20°较小,因为太阳辐射的大气耗散太大了,(2):太阳同步轨道:卫星在同一局部平均太阳时间处的表面上的任何给定点上的任何给定点;资料来源:TAS,Arthur D. Little
障碍(即障碍)。六个项目改编自 Schwarzer 等人(2007 年)开发的健康特定自我效能量表(见附加文件 1)。原始问卷中包含的障碍被修改为与研究背景相关的障碍。参与者对每个项目的回答采用 5 点李克特量表,范围从 1(非常不同意)到 5(非常同意)。自我效能和
电子带结构,尤其是导带尾部处的缺陷状态,主导电子传输和在极高的电场下介电材料的电降解。然而,由于在检测到极高的电场的电传导时,即介电的挑战(即预损伤),介电带中的电子带结构几乎没有得到很好的研究。在这项工作中,通过现场预击传导测量方法探测聚合物电介质纤维的电子带结构,并与太空电荷限制 - 电流光谱分析结合使用。根据聚合物电介质中的特定形态学障碍,观察到具有不同陷阱水平的导带处的缺陷状态的指数分布,实验缺陷态也表明,与密度函数理论的状态密度相关。这项工作中所证明的方法桥接了分子结构确定的电子带结构和宏电导行为,并高度改进了对控制电崩溃的材料特性的高度改进,并为指导现有材料的修改以及对高电气纤维应用的新型材料的探索铺平了一种方式。
illy,即8-14 Hz)与视觉任务中主观性能的度量成反比,例如置信度和视觉意识。有趣的是,相同的EEG签名似乎不会影响任务绩效(即准确性)的观点。我们在这里检查了当使用严格的精度措施时,这种解离是否存在。以前的脑电图研究已采用2-替代强制选择(2-AFC)歧视任务来将刺激前振荡活动链接到纠正/不正确的响应作为单次审判水平上准确性/客观绩效的指数。但是,2-AFC任务不能很好地估计单次试验准确性,因为将归类为控制的许多响应将受到猜测的污染(猜测的机会正确的响应率为50%)。在这里,我们采用了19个AFC的信函标识任务来衡量准确性和主观报道的每个试验的感知意识水平。作为正确的猜测率可以忽略不计(〜5%),此任务提供了更纯净的精度。我们的结果复制了刺激前α/β波段功率和感知意识等级之间的反相关关系,而没有与犯罪准确性的联系。刺激前振荡阶段无法预测主观意识或准确性。我们的结果证实了刺激前的EEG Power-Task性能链接的解离,以实现主观和客观措施,并进一步证实了刺激前的alpha功率作为视觉意识的神经预测指标。
我们提出了一种新型最弱的微积分,用于对非确定性和概率程序的定量超普罗代理进行推理。现有的计算允许对数量从单个初始状态终止后假定的预期值进行推理,但我们这样做是为初始状态或初始概率分布的集合。因此,我们(i)获得了高hoare逻辑的最弱的前计算,(ii)启用有关所谓的高素质的推理,包括预期值但也包括数量(例如,差异)以前的工作范围。作为副产品,我们为加权程序获得了一个新颖的最强帖子,该职位既扩展了现有的最强和最强的自由主义后的计算。我们的框架揭示了前向和向后变压器之间的新颖二元性,正确性和不正确性以及不终止和不可收拾。
附件一,DGARP 经济通知第 01 号(2025 年 1 月)的一部分,根据第 56.144/2015 号法令第 6 条第 IV 款和第 62.100/2022 号法令第 92 条第 IV 款披露注册价格经济监测情况
摘要 目的:在控制混杂人口统计学变量的情况下,评估基线认知功能、干预退出、依从性和 3 个月体重减轻 (WL) 之间的关联。方法:107 名 (Mage = 40.9 岁),BMI 在超重和肥胖范围内 (BMI = 35.6 kg/m 2),男性 (N = 17) 和女性 (N = 90) 完成了 3 个月的 WL 干预。参与者参加每周行为课程,遵守低热量饮食,并完成每周 100 分钟的体力活动 (PA)。基线的认知功能任务包括 Flanker (注意力)、Stroop (执行控制) 和工作记忆,基线时评估人口统计学、体重和心血管健康状况。每周记录课程出勤率、PA 依从性和饮食。结果:基线注意力与年龄 (p < .05)、教育 (p < .05)、出勤 (p < .05)、饮食 (p < .05) 和 PA (p < .05) 呈正相关。基线执行控制 (p < .05) 和工作记忆 (p < .05) 均与 % WL 相关。基线执行控制 (p < .01) 和工作记忆 (p < .001) 也与教育相关。方差分析表明,基线注意力 (p < .01) 与 WL 相关,特别是在比较那些实现 5 – 10% WL (p < .01) 和那些实现超过 10% WL (p < .01) 的人与那些放弃的人时。意义:结果表明,更强的基线注意力与完成 3 个月的工作时间干预有关。执行控制和工作记忆与实现的工作时间量相关。 NCT注册:美国NIH临床试验,NCT01664715