XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUnderstand
使用混合方法了解税收合规行为
摘要：尽管研究人员可以在这一领域带来研究带来的好处，但研究人员通常不会采用混合方法研究。这是一种通常与社会科学相关的方法，但是，这种新兴的方法正在越来越多地应用于传统上与定量研究相关的学科，包括税收合规研究。尽管将混合方法应用于税收合规研究的趋势日益增长，但尚无已知研究来概括研究人员的这种方法学方法，并提供有关如何混合研究方法可以允许对税收合规行为进行深入了解的指导。首先，本文的目的是简要解释新手的混合方法研究，并既不熟悉这种方法论方法的研究人员；其次，提供在税收合规研究中使用混合方法的概述；第三，提供了使用混合方法来说明混合方法的实际应用的示例；第四，讨论在应用混合方法来检查和理解互惠效果对税收合规行为的影响方面所获得的价值，以及如何采用混合方法研究的挑战。本文通过总结这种方法的实施以及旨在理解税收合规行为的研究可以通过采用混合方法的方法来丰富旨在理解税收合规行为的研究来为业务和管理文献做出贡献。
了解气候变化需要哪些科学概念
了解气候变化需要哪些科学概念？Lorna E. Jarrett A，George Takacs A，Brian Ferry B介绍作者：Lorna E. Jarrett（Lorna@una@uow.edu.au）一所工程物理学院定性分析，物理教育研究摘要摘要一大批国际研究表明，学校学生经常对气候变化科学有误解。为了更详细地调查学生对这个复杂主题的理解，正在为气候变化的基础的关键科学概念开发概念清单（CI）。本文报告了此过程的第一阶段：确定应包括哪些概念。进行了一项Delphi研究，咨询了18个学术知识的学者，研究人员和高中教师。也进行了文献综述，以确定哪些概念对于理解气候变化很重要。CI涵盖的最终概念清单是这些概念的综合。澳大利亚科学与数学教育会议会议录，墨尔本大学，2011年9月28日至9月30日，第89-94页，ISBN编号978-0-9871834-0-8。本研究的背景环境此处报道的研究是一项较大的研究的一部分，旨在调查高中生关于气候变化概念的想法及其在上下文中应用这些知识的能力。（2008），Gray等。它采用多种方法：概念清单（CI），概念映射和访谈。本文介绍了用于确定CI中包含哪些概念的方法以及所得的概念列表。此处报道的研究获得了沃隆港大学的批准。A large number of studies carried out over the past two decades have shown that school students' understanding of the science of climate change is limited and that misconceptions are common (Boyes & Stanisstreet, 2001; Fisher, 1998; Gowda, Fox, & Magelky, 1997; Hansen, 2010; Koulaidis & Christidou, 1999; Kurup, 2003; Plunkett & Skamp, 1994; Rye, Rubba, & Wiesenmayer，1997年，Schultz，Shepardson，Niyogi，Choi和Charusombat，2009年；提出的原因包括学生对潜在的科学概念的知识或在不同背景下学习的知识的问题（Koulaidis＆Christidou，1999;Österlind，2005年）;但是，这尚未直接测试。我们的研究旨在解决研究文献中的这一差距。概念清单（CIS）是旨在用一个主题诊断学生概念困难的多项选择评估工具（Libarkin，2008）。它们已在科学教育中广泛使用，以研究学生关于与更广泛主题有关的许多概念的想法，并且可以针对大型参与者群体进行管理。独顺式的一个目的是测试误解的普遍性，因为分散注意事件被编写以反映常见的误解。根据Richardson（2004）的说法，CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。 （2005），Herman等。根据Richardson（2004）的说法，CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。（2005），Herman等。（2005），Herman等。为此，作者建议使用Delphi研究。Delphi研究已由Danielson（2005），Goldman等人使用。（2010）和Streveler等。（2003）对于CI开发的这一阶段。Delphi方法Delphi方法的基本特征包括调查的多次迭代，具有控制反馈，参与者的匿名性，以及每次迭代之后，以统计响应摘要的形式向参与者提供反馈。参与者可以使用此反馈来修改他们的反应（Linstone＆Turoff，1975； Whitman，1990）。Clayton（1997）断言，这是一种“系统的，严格和有效的方法，旨在引起有效且有效的用户友好答案”（第374页）。
我们真的了解抗生素的工作原理吗？
经典的魔术子弹发现了抗生素的发现，这是由保罗·埃里希（Paul Ehrlich），塞尔曼·瓦克斯曼（Selman Waksman）和亚历山大·弗莱明（Alexander Fleming）等人格开创的，迎来了一个新的感染医学时代。在1900年，Paul Ehrlichfirfient描述了“魔术子弹”的概念，这种化学物质会损害病原体但不损害宿主。第一个成功的“魔术子弹”是砷胺，它彻底改变了梅毒的治疗[1]。1928年通过弗莱明（Fleming）在1928年通过链霉素和其他抗生素从土壤细菌中分离出链霉素和其他抗生素的偶然发现，1940年代预示了抗生素的黄金时代。从那时起，已经确定了大量抗菌物质并提供医疗用途[2]。青霉素会损害细菌细胞壁的合成，链霉素抑制核糖体功能。直到今天，这两个过程仍然是临床使用抗生素的最常见靶标。然而，还有许多其他已知的抗生素作用机理，可以将各种细菌细胞结构被用作抗生素靶标。这包括例如细胞膜，DNA，RNA或特定酶。了解抗菌活性的基础机制对于有效的药物开发至关重要，并且确定其分子靶标是将新药带入市场的先决条件。
而你似乎不明白 - Purdue e-Pubs
摘要 本文提出了一种尝试制定机器意识理论的新方法。目前，研究主要围绕制定可应用于机器的标准，以确定它们是否具有类似人类的意识。本文表明，迄今为止的努力尚未取得成果，相反，发现目前的调查方法注定会导致支持机器意识的人和反对机器意识的人陷入僵局。因此，本文质疑人类和机器意识必须彼此相似的假设。它探索了一种不同的方法，这种方法拒绝了两种意识形式需要在同一理论下定义的想法。然后，本文假设，最好为人类和机器意识开发单独的理论，这些理论可能彼此不可比较，尽管它并没有为任何“类”意识提出具体的理论。这种方法论的改变将为心灵哲学的研究开辟新的途径，并允许更多的科学家为制定此类理论做出贡献。
人工智能能理解阿拉伯语吗？ - 哈佛肯尼迪学院
人工智能 (AI) 不断融入各个领域和行业。多年来，社交媒体公司利用人工智能技术来审核用户的内容、个性化推荐并优化整体用户体验。虽然机器学习模型在识别和处理有害和暴力内容方面已被证明是有效的，但越来越多的人担心这些模型在应用于非英语内容时会做出偏见和歧视性决定。在本文中，我重点介绍了 Meta 的 Facebook 在管理阿拉伯语内容方面采用的人工智能内容审核。我认为阿拉伯语内容受到“不一致审核”的影响，这意味着某些内容将被过度审核，而其他内容尽管违反了平台的标准，但仍将保持不变。这些不一致限制了用户在该地区参与有意义的政治辩论的能力。简而言之，讲阿拉伯语的用户现在不确定他们的内容是否会被算法删除或保留。这种不明确和不一致的审核导致阿拉伯互联网用户对人工智能工具和应用程序产生社会不信任。
基于大脑的学习：了解学生如何真正学习
我们如何帮助学生更好地理解并从课程中记住更多？有效的东西可以同时变得有趣和创造力吗？有什么策略可以帮助我们的学生节省宝贵的时间，同时使记忆更加持久？答案绝对不是强调，突出，重读，简单的重复或末期测试。根据最新的科学研究，许多常用的研究习惯没有生产力，因此我们需要用实际工作并导致持久学习的实践代替它们。基于大脑的学习是指考虑到有关我们大脑如何工作的循证信息的技术。本课程质疑并挑战了以前认为毫无疑问的传统教学方法。该课程的目的是根据人脑的表现良好，通过设计其教学活动来帮助教育者改善和加速学习过程。在课程中，参与者将积极参与尝试和反思许多不同的技术。他们将亲身体验基于大脑的技术的工作方式以及如何
语言_4S策略帮助您的孩子理解
Hanen More Than Words 计划是一项家长培训计划，旨在帮助家长提高对自闭症的认识，并了解自闭症儿童如何发展社交沟通技能。该计划为家长提供了在与孩子日常互动中使用的实用策略。该计划的目的是改善亲子关系；培养父母与子女之间的沟通技巧；促进儿童与家人、同龄人和照顾者/教育者之间的沟通。
通过脑电图实验了解机械工程专业学生的创造力
脑电图 (EEG) 的 alpha 功率 (8 – 13 Hz) 是各种创造性任务条件的特征，与创造性构思有关。alpha 功率根据与创造力相关的任务要求而变化。本研究调查了事件相关电位 (ERP)、alpha 功率激活和潜在机器学习 (ML)，以对参与创造力任务的工程专业学生的神经反应进行分类。所有参与者都执行了修改后的替代用途任务 (AUT)，其中参与者将日常物品的功能（或用途）归类为创造性、无意义或普通。首先，本研究调查了中央和顶枕颞区的基本 ERP。通过了解工程专业学生创造力的生物反应表明，在 300 – 500 毫秒窗口内，无意义和创造性刺激引起的 N400 振幅（分别为 - 1.107 mV 和 - 0.755 mV）大于普通用途（0.0859 mV）。从每个感兴趣电极的总平均波形的 300 – 500 毫秒窗口上观察到 N400 效应。方差分析确定了一个显著的主效应：在创造性构思过程中 alpha 功率降低，尤其是在（O1/2、P7/8）顶枕颞区。机器学习用于对特定颞区数据的神经反应（创造性、无意义和普通）进行分类。使用 k 最近邻 (kNN) 分类器，并使用从参与者收集的数据集根据准确度、精确度、召回率和 F1 分数评估结果。kNN 分类器的整体准确率为 99.92%，曲线下面积为 0.9995，成功对参与者的神经反应进行了分类。这些结果对于机器学习技术在创造力研究中的更广泛应用具有巨大潜力。 [DOI: 10.1115/1.4056473]
利用生成AI创建和理解体系结构图
架构图是软件开发，系统设计和通信的必需工具。他们通过提供组件，关系和数据流的视觉表示来促进对复杂系统的理解。但是，创建和解释这些图可能是耗时的，需要大量的专业知识。生成人工智能（AI）提供了一种潜在的解决方案，以使创建过程自动化并提高理解。本文探讨了如何利用生成AI来自动从文本描述和代码存储库中生成各种体系结构图。此外，研究还研究了AI技术如何帮助理解和分析现有图表，从而减轻维护，文档和利益相关者的沟通。本文讨论了这个不断发展的领域的现有方法，新兴技术，挑战和未来的方向。我们的发现表明，生成的AI可以显着减少创建图并改善分析的努力，同时还可以探索当前模型的局限性。