总统乔·拜登宣布,他将在白宫举行的仪式上向 20 名美国人颁发总统公民勋章。获奖者包括密西西比州众议员本尼·汤普森和前怀俄明州众议员利兹·切尼,他们共同领导了国会对 2021 年 1 月 6 日美国国会大厦袭击事件的调查。国会大厦骚乱后成立的两党委员会调查了唐纳德·特朗普支持者试图破坏拜登在 2020 年总统大选中获胜认证的行为。他们的工作包括公开听证会和 2022 年 12 月的最终报告,该报告指责特朗普参与了推翻选举结果的“多方阴谋”。汤普森是一位资深的民权倡导者,在种族隔离的密西西比州长大,并受到种族歧视运动的启发
引用本文:Paul M. Salmon、Gemma J. M. Read、Jason Thompson、Scott McLean 和 Rod McClure (2020):计算建模和系统人体工程学:酒后驾驶相关创伤预防的系统动力学模型,人体工程学,DOI:10.1080/00140139.2020.1745268
Nunez, MD、Nunez, PL 和 Srinivasan, R. (2016)。脑电图 (EEG):神经物理学、实验方法和信号处理。收录于 Ombao, H.、Linquist, M.、Thompson, W. 和 Aston, J. (Eds.)《神经影像数据分析手册》(第 175-197 页),Chapman & Hall/CRC。提前在线出版。doi:10.13140/rg.2.2.12706.63687
引用本文:本文的引用:克莱因,佩里; Bildfell,Ashley; Dombroski,Jill d。;吉斯,克里斯汀;莎(Sha),克里斯汀(Kristen Wing-Yan);和汤普森(Serena C.),“早期写作策略指导中的自我调节”(2022)。教育出版物。289。https://ir.lib.uwo.ca/edupub/289
1 Brown,A.,Fishenden,J。和Thompson,M。(2014)数字化政府:理解和实施新的数字业务模型。 贝辛斯托克:例如,帕尔格雷夫·麦克米伦2(Palgrave Macmillan 2),《欧洲国家的Sopra Steria》(2017年)调查发现,有75%的受访者表示,他们的优先事项是提供更多的政府数字服务,而89%的受访者则愿意使用额外的政府服务。 此外,有58%的受访者认为数字服务对公共服务质量有积极影响(例如,它们更容易访问且易于使用)。1 Brown,A.,Fishenden,J。和Thompson,M。(2014)数字化政府:理解和实施新的数字业务模型。贝辛斯托克:例如,帕尔格雷夫·麦克米伦2(Palgrave Macmillan 2),《欧洲国家的Sopra Steria》(2017年)调查发现,有75%的受访者表示,他们的优先事项是提供更多的政府数字服务,而89%的受访者则愿意使用额外的政府服务。此外,有58%的受访者认为数字服务对公共服务质量有积极影响(例如,它们更容易访问且易于使用)。
自1950年以来,全球塑料产量一直在稳步增长,2019年达到3.68亿吨(Okoffo等人,2019年)。这种陡峭的上升可以归因于塑料的吸引人特性,例如其低价,耐用性,轻巧和良好的延展性,这导致了其在家庭和工业应用中的普遍性(Kawecki等人(Kawecki等),2018年)。在2004年,汤普森(Thompson)正式引入了“微塑料”一词(MP),提高了人们对海洋中塑料存在日益增加的认识(Thompson等人,2004)。这个问题在科学家,当局,公众和媒体中已变得尤为重要(Provencher,2018年)。在全球范围内,关于瓶装水,自来水,废水和淡水中微塑料的几项研究(Singh等人,2022)。因此,微型塑料的尺寸很小会进入食物链并对人类和生物产生负面影响(Yan等人。,2019年)。虽然有一项关于自来水中微塑料的伊拉克研究(Sultan等人,2023)。除了塑料污染的总体影响外,人们对塑料污染对生态系统健康的影响越来越担心。结果,塑料已添加到
摘要。不同的几何方法,以对称正定定义(SPD)矩阵的形式分析和处理数据的几何方法对包括计算机视觉,医学成像和机器学习在内的众多领域具有显着的成功应用。此类应用的主要几何范式由与高度和高维度相关的光谱计算相关的一些riemannian几何形状组成。我们提供了一个可扩展的几何框架的途径,以基于半概括的希尔伯特和汤普森的几何形状,基于极端概括的特征值的有效组合,以分析和处理SPD值的数据。我们详细探讨了基于汤普森几何形状的特定地理空间结构,并建立了与该结构相关的几个属性。此外,我们基于这种几何形状来定义SPD矩阵的新型迭代平均值,并证明了它的存在和独特性,用于给定的有限点集合。最后,我们指出并证明了许多所满足此均值的理想属性。
我们的研究旨在通过在科学节上进行定量调查研究来解决这一问题,该研究测量了已知可增强科学沟通影响(即预测过程)并提取其潜在因素(即活性成分)的广泛变量。使用探索性因素分析(一种统计方法)实现了数据降低,这是一种在心理学,生物学和其他经验科学中常用的统计方法,以将大量变量的数据浓缩为较少的因素[Thompson,2004]。数据减少在理论上是有价值的,因为它在数据中创建了结构并有助于生成和重新提出理论[Williams,Onsman&Brown,2010]。它也具有实际的好处,因为它有助于识别和删除变量之间的重叠,从而产生有限的变量集,可以更轻松地测量和分析[Thompson,2004]。这项研究的进一步目的是评估活跃成分预测影响的能力。因此,我们还测量了调查中的广泛结果,并使用因子分析来提取其各自的基本因素(即影响)。我们进行了回归分析,以评估和比较活性成分预测影响的程度。
Ran Goldblatt 1 * # ,Nathalie Holz 2# ,Garrett Tate 1 ,Kari Sherman 1 ,Selamawit Ghebremicael 1 ,Soumitra S Bhuyan 3 ,Yazan Al-Ajlouni 4 ,Sara Santillanes 1 ,Ghermay Araya 1 ,Shermaine Abad 5; Megan M. Herting 6 , Wesley Thompson 7 , Bishal Thapaliya 8 , Ram Sapkota 8 , Jiayuan Xu 9 , Jingyu Liu 8 # , 环境财团, Gunter Schumann 10,11# , Vince D. Calhoun 8#