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Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
接受的文章接受：2024年3月18日修订：2024年1月9日发布：2024年3月23日如何引用：Anggraini，B。M.和Purwanti，O。S.（2024）。 Relat
糖尿病神经病是糖尿病的普遍后果，影响了约50％的患有该病情的人。糖尿病神经病和体重指数之间存在很强的相关性。体重指数与神经病风险之间存在正相关。这项研究的目的是研究在DR的背景下诊断为糖尿病的人体重指数与糖尿病神经病之间的相关性。 Soehadi Prijonegoro Sragen地区综合医院。本研究采用了横截面设计的定量方法。本调查是根据区域总医院的运营管辖权进行的。 Soehadi Prijonegoro Sragen。该研究的实施于2023年9月开始，并于2024年2月结束。在DR的研究人群中，总共包括782例被诊断为糖尿病的患者。 Soehadi Prijonegoro Sragen地区综合医院。目的抽样策略用于选择89名糖尿病患者的样本进行此研究。研究检查了自变量，体重指数与因变量，糖尿病神经病之间的关系。该研究采用了通过直接访谈管理的问卷的形式的研究工具。使用速度量表使用速度品牌数字重量尺度和身高仪表来测量高度进行数据收集。使用糖尿病神经病症状评分（DNS）的糖尿病神经病测量仪器。使用Chi-Square测试的双变量分析的数据分析，使用SPSS软件版本的数据处理20。结果表明，DR糖尿病患者的体重指数与糖尿病神经病的发生率之间存在显着关系。 Soehadi Prijonegoro Sragen区域综合医院（p-值= 0.032）。关键字：体重指数，糖尿病神经病，糖尿病
收到：2023年1月29日 /接受：2024年2月29日 /出版：2024年3月6日人类的不安全感和中学SCH中的学校辍学分析< / div < / div>
Received: 29 January 2023 / Accepted: 29 February 2024 / Published: 6 March 2024 Analysis of Human Insecurity and School Dropout among Secondary School Girls in Nigeria: A Spatio-Sectoral Approach Uguru W. Ibor J. Silas J. E. Ukoje A. E. Ubana Department of Geography, Federal University Lokoja, Nigeria Department of Political Science, University of Calabar, Nigeria DOI: https://doi.org/10.36941/mjss-2024-0013摘要据确定，人类安全与获得教育，食品和人类尊严相关。然而，在制定了国家战略以结束童婚和尼日利亚引入全民基础教育（UBE）计划的二十五年之后近8年，女童要么被拒绝接受教育或入学，但退出了学校。这项研究的目的是确定人类不安全感与尼日利亚的女童辍学的关系如何。这项研究利用了国家统计局和国家人口委员会的数据。数据涵盖了尼日利亚的36个州，包括2021年的联邦首都地区。ArcGIS软件用于评估女子儿童学校辍学的空间模式，而频率，表，简单百分比和普通的最小方技术用于p <0.05的分析。结果表明，下中学的女性入学率最高（20.3％），西北地区最低（16。4.％）。女童学校辍学最高的地缘政治区是西北（56.8％），东北（50.2％）和北中央（30.6％）。这些发现对设计学校保留策略有影响。与此同时，女性学校出勤率低的西北是女童学校辍学的最高。女孩的儿童学校辍学事件得到了重大解释，其中64％的童婚，家庭财富五分之一的差异，粮食不安全和安全感（R2 = 0.644425，p <0.05）。女童婚姻是影响尼日利亚女子学校辍学的重要因素（1.216； p <0.05）。上学的女孩比例与安全感觉之间存在较弱的正相关关系（0.047890； p> 0.4045）。该研究得出结论认为，女子儿童学校辍学率在尼日利亚州各不相同，与社会经济和文化因素密切相关。关键字：人类，不安全感，教育，女童，空间模式，辍学，尼日利亚
收到2024年2月2日，修订：2024年2月10日，接受：2024年2月20日，在线发布：2024年2月27日，审稿人：匿名同行评审引用：Singh
摘要 - 供应链中数字化转型的出现预示着效率，创新和韧性的新时代。本文探讨了在供应链管理中，探讨了数字技术（例如物联网（IoT），人工智能（AI），区块链和云计算）的多方面影响。通过对当前文献的全面审查，我们确定了数字化转型带来的挑战和机会，强调了克服基础设施约束，技能差距和安全问题的重要性，以利用这些技术的全部潜力。此外，我们深入研究了道德上的考虑和社会影响，强调了数字时代可持续和负责任实践的当务之急。本文还预测了未来的方向和新兴技术，强调了供应链的需求，以适应并利用这些进步，以实现可持续增长和竞争优势。我们的分析得出的结论是，尽管数字化转型提出了重大挑战，但它还为供应链变得更加敏捷，透明和以客户为中心提供了无与伦比的机会。数字技术的成功整合不仅提高了运营效率，还可以推动创新，促进可持续性并增强针对全球破坏的弹性。本文为供应链中数字化转型的持续论述做出了贡献，为学者，从业者和决策者提供了有关这项数字革命的复杂性的见解。关键字：数字化转型，供应链管理，物联网（IoT），人工智能（AI），区块链技术，云计算，运营效率，创新，可持续性，道德考虑，社会影响，新兴技术，竞争优势，竞争优势，韧性，弹性，弹性，未来方向。
UCLA先前发表的作品
m ethods。扫描源扫描，并对先前接受过CSF分析的23名认知健康（CH）受试者进行了分析。13名受试者的病理Aβ42 /tau（PAT）比率为<2.7132，表明是症状的阿尔茨海默氏病（AD），而10例则具有正常的Aβ42 /tau（NAT）比为正常的Aβ42 /tau（nat）比为≥2.7132。将浅表血管复合物（SVC）和深血管络合物的八八颗eN面对二进制并进行骨骼化，以量化灌注密度（PD），血管长度密度（VLD）和分形维度（FRD）。使用SVC平板计算凹起的血管区（FAZ）区域。脉络膜毛细血管流量缺陷（CCFD）是从CC的EN面部八角板上计算的。在CH-PAT和CH-NATS之间比较上述参数。
官方信息法响应20240001-辉瑞合同条款和双边协议条款 - 2023年12月30日收到 - 2024年2月出版 - 财政部
1。与新西兰的辉瑞合同中有以下条款，包括与Pfizer的实际合同，以供应辉瑞公司Biontech的供应以及与西班牙和丹麦与辉瑞公司提供NZ的双边协议？2。与NZ的辉瑞合同中的条款编号与以下相同吗？3。从OIA看来，我读到新西兰确实签署了赔偿金，因此您能否将与新西兰政府的辉瑞合同中提交我的赔偿条款？4。新西兰政府代表新西兰人民作为“购买者”同意将Pfizer Biontech保持无害？5。新西兰政府是否签署了对主权豁免权的放弃？6。如果包含在合同中，请给我发送新西兰政府辉瑞合同内主权豁免条款的放弃，以及其他BI横向协议，如果在这些协议中也放弃了主权豁免权。7。请向我发送所有3个合同/协议，并清楚我最感兴趣的两个条款，不要保持任何商业敏感性
发布日期：2023 年 6 月 30 日 引用本文 (APA)：Kussin, H. @ J.、Megat Khalid, PZ、Sulaiman, S.、Abu Sufi, MK 和 Chaniago, RH (2023)。西
出版日期：2023 年 6 月 30 日 引用本文（APA）：Kussin, H. @ J.、Megat Khalid, PZ、Sulaiman, S.、Abu Sufi, MK 和 Chaniago, RH (2023)。系统文献综述：将人工智能 (AI) 融入语言教学和学习中。AJELP：亚洲英语语言与教学杂志，11 (1)，108–119。https://doi.org/10.37134/ajelp.vol11.1.8.2023 摘要：本文通过对现有文献的系统评估，全面分析了人工智能 (AI) 在语言教学和习得领域的应用。人工智能在不同领域的日益普及引起了人们对其在教育领域的潜在应用的极大兴趣。评估首先概述所使用的方法，包括搜索策略、纳入和排除标准以及提取数据的过程。对所选研究的全面审查揭示了将人工智能融入语言教学的基本模式。上述主题涵盖了人工智能 (AI) 在语言学习中的优势，包括量身定制的学习体验、通过人工智能驱动的工具提高语言能力、提高学生的积极性和参与度、即时反馈和评估以及获取真实的语言数据和资源。尽管如此，该评论也承认人工智能在语言教学中存在的障碍和制约因素，包括伦理影响、对工作流失的担忧以及人工智能工具的可靠性。该评论强调了现有研究的不足之处，并提出了未来研究的途径，为人工智能对语言教学和习得的可能影响提供了宝贵的观点，并就适当的整合方法为政策制定者和教育工作者提供了建议。关键词：人工智能、提高语言能力、语言教学、语言习得、量身定制的学习体验
种族与刑事司法系统技术指南，2022 年 2024 年 1 月 25 日发布
本文件更详细地介绍了《2022 年种族和刑事司法系统统计》出版物中提供的统计数据，旨在用作概念和定义的指南。涵盖的关键领域包括： • 《种族和刑事司法系统统计》概述，详细说明此发布的背景和意图、公告的频率和时间、使用和呈现的数据以及修订政策。 • 公告中引用的父统计出版物的详细信息以及数据源的简要信息。 • 公告中介绍的主题的刑事司法系统 (CJS) 的高级背景。 • 出版物中使用的主要术语的词汇表。《2022 年种族和刑事司法系统统计》概述
UC Santa Barbara
引言病理tau蛋白在神经退行性疾病中积累并形成了大脑中的聚集体，这些疾病被归类为tauopathies，包括阿尔茨海默氏病（AD），Pick's Disaise，Corticobasal Denneration（CBD）和进行性性超额外核Palsy Palsy（PSP）。aberant tau翻译后修饰（PTMS）在大脑中发现的可以改变tau蛋白功能，促进tau聚集并触发细胞中的毒性（1，2）。在人脑中积累的病理修饰的TAU的程度与疾病中痴呆症的严重程度相关（3，4）。tau主要在健康神经元的轴突中进行定位，而在AD大脑中的突触中发现了大量的病理学tau（5-7）。合成功能障碍是在神经变性之前的tauopathy小鼠模型中最早的病理生理变化之一，并且与认知障碍的开始相吻合（8-10）。长期增强（LTP）是海马突触时的重要可塑性机制，它是新记忆形成的基础，而LTP的抑制作用被TAU抑制，而Tau的突变引起家族性额额额痴呆（FTD）（FTD）（FTD）（8、10、11）（8、10、11），以及几种伴随的patagencied hypersocied hypercried the tau tau tau（9） Tau（12，13）和Tau低聚物（14，15）。
收到2023年12月4日，接受：2023年12月20日，在线发布：2023年12月31日，审稿人：匿名同行评审引用：Singh，P。K.，
机器学习（ML）作为价值创造的催化剂。国际供应链管理杂志，12（6），57-63，https：//doi.org/10.59160/ijscm.v12i6.6216摘要 - 在供应链管理的迅速发展的景观（SCM）中，数字化转型已成为具有成就竞争优势的基础。本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）作为这种转换中的催化剂的关键作用，从而推动了SCM各个方面的显着价值创造。通过全面的文献综述，包括对12个关键论文的分析，本研究研究了AI和ML在增强供应链运营中的整合，从需求预测的预测分析到物流和库存管理中的实时决策。这些发现突出了这些技术在优化效率，降低成本和提高整体供应链弹性方面的变革性影响。本文还解决了实施AI和ML固有的挑战和道德注意事项，例如数据隐私和劳动力的影响。以展望未来的结论，这项研究强调了AI和ML在塑造下一代SCM实践中日益重要的重要性。这项研究独有的是它对与AI和ML实施相关的挑战和道德考虑因素（例如数据隐私和劳动力影响）的探索。本文还提供了前瞻性的见解，强调了这些技术在塑造未来SCM实践中的重要性。这项研究既有助于学术话语，并为行业专业人员提供了实用的见解，这标志着通过AI和ML了解SCM的数字转换的重要步骤。