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层析成像计算1.pdf-cbr
本电子书的创建是为了协助整个欧洲的医学生和大学教授，以对放射学的理解和教学本身就是一致的纪律。其内容基于本科级别的ESR欧洲放射学培训课程，并总结了所谓的基本要素，这些要素可以被视为每个医学生必须熟悉的基本原理。尽管所有学生都无法获得放射学诊断的特定技能，而更多地属于研究生级别的ESR形成课程的学习目标，但该电子书还包含一些与主要病理学相关的现代图像检查相关的其他见解。的目标是使本科生对现代放射学有所了解，以反映其作为基于器官的专业的多学科特征。
大脑和计算模型中的感知过程双边国际会议
会议第一天 2024 年 9 月 18 日星期三 欢迎和介绍 马克·沃尔波特爵士 FMedSci FRS 英国皇家学会 马克·沃尔波特爵士是英国皇家学会的外交大臣和副会长。他担任帝国理工学院健康合作伙伴、帝国理工学院学术健康科学中心和肯尼迪纪念信托基金的主席。他是 NHS England 的非执行董事会成员，也是大英博物馆、大和英日基金会和英国健康数据研究的受托人。 之前的职业亮点包括： 英国研究与创新局 (UKRI) 创始首席执行官，2017 – 2020 年。 政府首席科学顾问 (GCSA)，2013 – 2017 年。 首相科学技术委员会成员并后任联合主席 威康信托基金主任。 伦敦帝国理工学院医学部教授兼负责人。 英国医学科学院创始院士和第一任注册官。 英国基础设施咨询委员会成员。 大卫·哈雷尔教授 FRS 魏茨曼科学研究所和以色列科学与人文学院
具有荣誉的种植技术（管理）-UTAR
种植园管理着重于大规模农业庄园的战略监督和有效的运营，专门从事种植农作物，例如油棕，橡胶，茶，咖啡和可可。该学科涵盖了一种全面的方法，可以在优化资源使用的同时最大程度地提高农作物的产量，质量和可持续性。种植园管理计划中的学生研究作物种植技术，土壤健康管理，害虫和疾病控制策略，以及用于精确耕作的先进技术的整合。业务管理课程通常包括在内，以使学生获得针对农业环境量身定制的金融，营销和供应链管理技能。通过实习和实地调查实践培训增强了他们对运营挑战的理解，并为他们作为种植园经理，农业顾问，供应链专家或可持续性官员做好准备。种植园管理强调动态农业部门的创新，环境管理和经济生存能力。
工程学院 - UTA 目录 - UT 阿灵顿分校
60 多年来，该学院一直致力于为北德克萨斯州的教育卓越树立标杆。学院拥有近 10,000 名学生和 38,000 多名校友，是该州第四大工程学院。学院为学生提供全美最全面的课程之一，包括 12 个学士学位、13 个硕士学位和 9 个博士学位课程。我们为自己的多元化感到自豪。我们的学生来自 66 个国家，我们的西班牙裔学生反映了 UTA 作为西班牙裔服务机构的地位，我们的女学生和女教师人数不断增加。作为卡内基基金会“研究 1：研究活动非常活跃”的大学，我们正在解决重要问题并开发面向未来的技术。UTA 成为该州第四所获得德克萨斯州一级大学称号的机构，这是学术和研究卓越性的重要里程碑，可获得该州的国家研究型大学基金。这些称号使得工程学院每年在医疗保健、安全、能源和环境等关键领域的研究支出超过 6400 万美元，资金来自美国国家科学基金会、美国国立卫生研究院、美国国防部和能源部、美国国家航空航天局和美国心脏协会等机构。我们的数千名校友在达拉斯-阿灵顿-沃斯堡大都会区的工业界工作，我们的影响力遍及美国数十家财富 500 强公司。我们是社区不可或缺的一员，我们正在影响着全世界数百万人的日常生活。
使用UTAUT模型对银行的研究
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）正在通过提供满足客户期望的解决方案来彻底改变金融领域。这些技术为客户提供了更简化，创新和安全的方法来管理和利用其财务状况。除了消费者互动之外，AI还可以增强从投资决策到算法交易和高级风险管理等的财务流程。因此，AI驱动的自动化有望成为一种变革性的力量，扩大了财务可及性并重塑了常规的银行业规范。这项研究阐明了AI和ML集成对金融服务行业中客户满意度的影响。为了衡量客户的情绪，进行了一项结构化调查，从果阿的不同银行客户那里获得了138个回复。利用UTAUT模型，采用了PLS-SEM分析框架来辨别各种决定因素之间的相互作用。经验结果强调了客户对基于AI/ML的银行业务的明显偏好，从而加强了AI/ML实施在银行业务中增强客户满意度的观念。
使用 UTAUT 模型进行银行研究
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在通过提供满足不断变化的客户期望的解决方案来彻底改变金融业。这些技术为客户提供了更精简、创新和安全的方法来管理和利用他们的财务。除了消费者互动之外，人工智能还增强了从投资决策到算法交易和高级风险管理等财务流程。因此，人工智能驱动的自动化有望成为一股变革力量，扩大金融可及性并重塑传统银行规范。这项研究阐明了人工智能和机器学习集成对金融服务行业客户满意度的影响。为了衡量客户情绪，进行了一项结构化调查，从果阿的不同银行客户那里获得了 138 份回复。利用 UTAUT 模型，采用 PLS-SEM 分析框架来辨别各种决定因素之间的相互作用。实证结果强调了客户对基于人工智能/机器学习的银行功能的明显偏好，强化了人工智能/机器学习实施可以提高银行业务客户满意度的观点。
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温室气体（GHG）由几种气体组成，其中最重要的是二氧化碳（CO 2 ）、甲烷（CH 4 ）和一氧化二氮（N 2 O）。要了解这些气体对气候变化的影响，必须考虑辐射强迫的概念，它指的是气体通过在大气中捕获热量来影响地球能量预算的能力。辐射强迫以辐射功率来衡量，辐射功率是单位面积辐射的能量，以及气体分子在大气中的平均停留时间（IPCC，2007）。辐射功率是气体在大气中保留热量的能力。该参数衡量的是单位质量温室气体相对于二氧化碳的变暖效应。例如，甲烷（CH4）虽然在大气中的含量较少，但其变暖潜能值却比二氧化碳高得多。平均停留时间是指气体分子在被海洋吸收或化学降解等自然过程清除之前在大气中停留的平均时间长度。停留时间较长的气体对气候的影响持续时间更长。例如，一氧化二氮（N2O）的平均停留时间比二氧化碳长得多，这使其对气候变化尤其造成问题。全球变暖潜能值 (GWP) 结合了这两个因素，可以比较衡量不同温室气体的长期影响。 GWP 以千克二氧化碳当量 (kg CO2 -Eq) 表示。这样就可以在共同的基础上比较不同气体的加热效果。例如，甲烷在100年内的GWP约为二氧化碳的28-36倍，这意味着1公斤甲烷与28-36公斤二氧化碳具有相同的变暖效应。这个参数对于确定
