卡马西平,卡马西平ER卡巴特罗®,Epitol®,Tegretol®,TegretolXr®Xclobazamonfi®,Sympazan®X氯硝西am,Clonazepam odt odtklonopin®xiazepam®xiazepamtimectal x Diaczepam timectal X Divalproex Divalproex®Ervipet®dival®ErpeateEr dippeate appeate deptepteptepteptepteptepteptepteptepteptepteptepti Sprinkles X EthosuximideZarontin®X FelbamateFelbatol®XGabapentin神经themottin®X Lacosamide MotpolyXr®,Vimpat®X Lamotrigine,Lamotrigine odtlamictal® Spritam® X oxcarbazepine Oxtellar XR®, Trileptal® X phenobarbital X phenytoin Diltantin-125®, Dilantin Kapseal®, Phenytek®, Dilantin Infatabs® X pregabalin Lyrica® X primidone Mysoline® X rufinamide Banzel® X tiagabine Gabitril® X topiramate, topiramate ER Qudexy XR®, Topamax®, Trokendi XR® X valproic acid Depakene® X vigabatrin Sabril®, Vigadrone®, Vigafyde® X zonisamide Zonisade® X Aptiom® X Briviact® X Celontin® X Diacomit® X Epidiolex® X Fintepla® X X Fycompa® X Nayzilam® X Peganone®XValtoco®XXCOPRI®XZTALMY®X
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摘要 - 这项研究探讨了扩展现实(XR)产品,特别关注Apple Vision Pro,以阐明消费者的看法和这些创新技术的基本社会动态。这项研究深入研究了扩展现实(XR)产品,专门针对Apple Vision Pro,旨在了解消费者的看法和围绕这些创新技术的社会动态。通过利用情绪分析和社交网络分析(SNA)以及Crisp-DM和SVM算法,本研究为XR社区内的情感模式,网络结构和影响力因素提供了全面的见解。采用多方面的方法来实现研究目标。情感分析和SNA剖析情感模式和XR社区内的网络结构。CRISP-DM框架指导研究过程,确保系统的数据分析和解释。SVM算法对观点进行了分类,提供了一个强大的分析框架,以了解消费者对XR产品的情感。分析对XR消费者的看法和社会动态产生了重大见解。计算出的网络指标,包括密度为0.000124,不存在互惠,集中度为0.001331和模块化值为0.999000,XR社区中关键网络动态的启示。检查经常使用的单词在XR话语中揭示了普遍的主题,为理解消费者的情感提供了宝贵的背景。相比,具有SMOTE的SVM的精度为81.82%,精度为97.58%。此外,对SVM算法的评估表明了值得称赞的性能指标,而SVM没有SMOTE的准确率为84.33%,精度为84.67%,召回99.28%,F_Measure的召回率为91.39%。这项研究为XR产品的消费景观提供了宝贵的见解,主要关注Apple Vision Pro。通过结合情感分析,SNA和既定方法,该研究对XR社区内的消费者看法和社会动态提供了细微的理解。这些发现为战略决策提供了依据,并为XR技术的进步做出了贡献,为情感分析技术在理解消费者情感方面的功效提供了宝贵的见解。
amoxicillin-clavulanate suspension / tablet / XR tablet (generic for Augmentin ® / XR) Augmentin ® Suspension / ES-600 / XR Tablet ampicillin capsule / injection / vial cefaclor capsule / suspension / ER tablet (generic for Ceclor ® / CD) ampicillin-sulbactam injection / vial cefadroxil tablet (duricef®的通用)
摘要——扩展现实 (XR) 的最新发展已经证明了该技术在教育领域的优势。不幸的是,教育工作者可能不熟悉 XR 技术,并且可能很难在课堂上采用这项技术。本文介绍了欧盟资助的教育 XR 项目(称为教育扩展现实 (XR4ED))的总体架构和目标。该项目的目标是提供一个平台,让教育工作者无需具备编程或 3D 建模专业知识即可构建 XR 教学体验。该平台将为用户提供一个市场,以获取例如 3D 模型、化身和场景;用于创作新教学环境的图形用户界面;以及允许协作 VR 的沟通渠道。本文介绍了该平台,并重点介绍了协作和社交 XR 的一个关键方面,即化身的使用。我们展示了以下方面的初步结果:(a) 用于将教育内容填充到 XR 环境中的市场、(b) 在非玩家角色和学习者之间进行交流的智能 AR 助手以及 (c) 在协作 VR 中提供非语言交流的自我化身。
farxiga(dapagliflozin)Invokana(canagliflozin)jardiance(empagliflozin)steglatro(ertugliflozin)sgltt2 sglt2 unigitor / geibor / metformin: SEGLUROMET (ertugliflozin / metformin HCl) SYNJARDY (empagliflozin / metformin HCl) SYNJARDY XR (empagliflozin / metformin HCl extended-release) XIGDUO XR (dapagliflozin / metformin HCl) SGLT2 INHIBITOR / DIPEPTIDYL PEPTIDASE-4 (DPP-4)抑制剂:Glyxambi(empagliflozin / linagliptin)Qtern(Dapagliflozin / saxagliptin)Steglujan(Ertugliflozin / sitagliptin)扩展释放)
扩展的现实(XR)技术变得越来越普遍,并且可能有能力帮助跨性别者等边缘化群体。通过n = 18的跨性别技术创建者的访谈绘制,我们研究了XR技术的发展方式,并且可以支持跨性别者。我们发现了XR Technologies支持反式体验的许多创造性方式。反式技术创建者正在设计增强现实(AR)和虚拟现实(VR)系统,这些系统可以帮助人们探索跨性别的身份,体验新型的身体,教育和展示跨性别的故事并策划了跨性别的内容,操纵身体世界,并创新性别 - A rming手术技术。此外,我们展示了如何将XR作为反式身份的类比,可以帮助我们以新方式思考跨性别身份固有的UISIDE和UCTAILIAN,这反过来又使设想技术可以更好地支持复杂和不断变化的身份。尽管XR具有支持跨性别者的潜力,但当前的AR和VR系统仍面临限制其大规模使用的限制,但是随着访问XR系统的访问,它们的限制会增加,因此它们可以改善跨性别的生活。
完善的欺骗性设计文献集中在传统的用户界面上。随着扩展现实(XR)的兴起,了解欺骗性设计在这个沉浸式领域中的独特表现至关重要。但是,现有研究缺乏完整的跨学科分析,该分析XR技术如何实现欺骗性设计的新形式。我们的研究回顾了XR环境中有关欺骗性设计的文献。我们使用主题综合来识别关键主题。我们发现XR的沉浸式能力和广泛的数据收集实现了微妙而强大的操纵策略。我们确定了八个主题,概述了这些策略并讨论了现有的对策。我们的发现显示了XR中欺骗性设计的独特风险,强调了对研究人员,设计师和决策者的影响。我们提出了未来的研究方向,以探讨无意的欺骗性设计,数据驱动的操纵解决方案,用户教育以及道德设计与政策法规之间的联系。
INVOKANA(卡格列净) JARDIANCE(恩格列净) STEGLATRO(埃格列净) SGLT2 抑制剂/二甲双胍: INVOKAMET(卡格列净/盐酸二甲双胍) INVOKAMET XR(卡格列净/盐酸二甲双胍缓释片) SEGLUROMET(埃格列净/盐酸二甲双胍) SYNJARDY(恩格列净/盐酸二甲双胍) SYNJARDY XR(恩格列净/盐酸二甲双胍缓释片) XIGDUO XR(达格列净/盐酸二甲双胍) SGLT2 抑制剂/二肽基肽酶-4 (DPP-4) 抑制剂: GLYXAMBI(恩格列净/利格列汀) QTERN(达格列净/沙格列汀) STEGLUJAN(埃格列净/西他列汀)SGLT2 抑制剂/DPP4 抑制剂/二甲双胍:TRIJARDY XR(恩格列净/利格列汀/盐酸二甲双胍缓释片)长效胰岛素/GLP-1 受体激动剂:SOLIQUA