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了解影响尼泊尔扩展代理中数字工具采用的因素
抽象目的 - 尼泊尔的扩展系统遭受高交易成本，覆盖范围有限和资金不足。解决方案在于集成数字扩展工具，但它们通过扩展代理的采用非常低。这项研究探讨了影响这些工具在尼泊尔的Bagmati和Gandaki省的扩展代理中采用的因素。设计/方法/方法 - 本研究采用了定量调查来收集128名参与者的数据。首先，使用因子和聚类分析将参与者分为三个部分。其次，logit模型用于确定采用决策的决定因素。调查结果 - 三个确定的部分被称为“爱好者”，保守派和“实用主义者”。“爱好者”部分（基线）表现出浓厚的兴趣，“保守派”表示保留，而“实用主义者”对数字扩展工具表现出平衡的看法。logit回归分析表明，较高的层次排名，移动应用的使用和男性大大增加了采用的可能性。相反，“保守派”部分，经验，通过互联网接收办公空间和培训支持大大降低了采用的可能性。研究局限性/含义 - 从培训和办公室支持的惊人结果中，是负面影响者的负面影响者，我们可以暗示当前针对培训计划和办公设施的资源分配是无效的。关键字数字扩展工具，因子分析，集群分析，logit模型，采用纸张类型研究论文政策制定者应重新审视资源分配策略，并探索有助于整合数字扩展工具的新方法。独创性/价值 - 参与者细分的方法论方法通过根据采用者的态度，信念和预尊态对创新理论的扩散来补充创新理论的传播。
第4章：生物人工胰腺的膜生物反应器
胰腺是涉及外分泌和内分泌调节的异分腺。胰腺的外分泌细胞占胰腺组织的90％以上，并将其分组为称为acini的结构（图1），其功能是与消化过程有关的酶的合成和分泌（胰腺酸脂肪酶，磷酸酶，磷酸酶，磷酸酶，核激酶）（jouveles）（jouvet）和estall，2017年，2017年。消化酶被胰腺导管树排入肠道，在那里它们有助于营养代谢。内分泌系统的功能单位约占胰腺的2％（人类成年人中的200万细胞），由兰格汉的胰岛或胰岛组成。它们是细胞簇，其大小从20至500μM不等，具有五种不同的细胞类型：α-，β-，δ-，ε-和γ（PP）细胞（Jouvet和Estall，2017; Kumar and Melton，2003）。最丰富的细胞包括产生胰高血糖素的α-细胞和产生胰岛素的ß细胞。分别分别分泌生长抑制素，生长素和胰多肽的Δ-，ε-和γ细胞的一小部分。尽管仅占胰腺总质量的2％，但这些胰岛的胰腺血液供应约为15％，使其分泌的激素可以随时可以进入循环（Jansson等，2016）。在胰岛水平上，氧局部压（PO2）约为40 mmHg。
影响高等教育学生满意度的因素。格鲁吉亚州立大学的案例
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
研究中国表面臭氧浓度对多种因素的未来变化的反应
摘要。气候变化和相关的人类反应应该大大改变表面臭氧（O 3），这是一种通过涉及人为和生物基因前体的光化学反应产生的空气污染物。但是，缺乏对中国O 3对这些多重变化的反应的全面评估。我们提出了共享社会经济途径（SSP2-4.5）下的建模框架，并结合了局部和外国人类学排放，气象条件以及生物挥发性有机综合（BVOC）排放的未来变化。从2020年代到2060年代，在温暖的季节（4月至9月）（4月至9月）中，每天最多8小时O 3浓度在全国范围内（10月至3月）中的浓度下降7.7 ppb，在非温暖的SEA-SON（10月至3月）中下降了1.1 ppb，其超出国家O 3标准的超出性降低了。值得注意的是，在北京-Tianjin – Hebei（BTH），长江三角洲（YRD）和珍珠河三角洲（PRD）等发达的地区，O 3减少更为明显，在温暖的季节中，分别减少了9.7、14.8、14.8和12.5 ppb。相反，在非温度季节中，BTH和YRD中的MDA8 O 3将在5.5和3.3 ppb中提高，部分归因于无X排放的减少，从而降低了滴定效应。o 3污染将在未来扩展到非温暖季节。敏感性分析表明，局部排放变化将主要影响未来的o 3分布和幅度，并在±25％以内的其他因素中贡献了贡献。此外，由于O 3形成状态的变化，多个因素对O 3减少的关节影响将大于单个因素的总和。这项研究强调了地区特定排放控制策略的必要性，以减轻潜在的O 3在非温度季节和气候罚款下增加。
识别牙髓细胞中的分泌因子 -
摘要：凭借其有效的再生和保护能力，干细胞衍生的条件培养基成为了细胞疗法的有效替代品，并且可以作为组织再生应用的药品生产。我们的研究研究了人牙纸浆干细胞（DPSC）条件培养基（CM）的神经增长潜力，并定义了DPSC-CM的优化策略，以增强神经元的生长。用或不含DPSC-CM培养来自小鼠背根神经节的原发性感觉神经元，并测量βIII-微管蛋白阳性神经突的长度。在神经突长度上评估了几种制造特征作为细胞调节，CM存储和DPSC的预处理的影响。我们观察到DPSC-CM以浓度依赖性方式显着增强了感觉神经元的神经突生长。DPSC-CM的冷冻存储对实验结果没有影响，而48小时的DPSC调节对于CM的有效活性是最佳的。为了进一步了解DPSC-CM的再生特征，我们通过人类生长因子抗体阵列分析研究了DPSC分泌组，并揭示了存在神经发生，神经保护，血管生成和成骨的几个因素。使用B-27补充剂的DPSC调节通过改变其生长因子中的组成，从而显着增强了其分泌组的神经创造效应。在这里，我们表明DPSC-CM显着刺激原发性感觉神经元中的神经突生长。此外，我们确定了分泌的蛋白质候选物，这些蛋白质可以促进DPSC-CM的这种有希望的再生特征。
关于研究主题的人为因素和高级工业人类机器人互动中的认知人体工程学的社论
协作机器人技术是许多工业流程的非常有前途的技术，包括e.g。，制造业，物流，orconstruction.thisnewtechnologyarealsonolealsochanging of行业工人的环境。人类机器人相互作用（HRI）的研究对于增强操作员的工作条件和福祉以及生产绩效至关重要。在这方面，对认知人体工程学的特别重视的人为因素是实施安全，流利和有效的协作应用的基础。该研究主题在工业环境中以用户为中心和协作应用中的人为因素和认知人体工程学的研究进行了一系列贡献。在这里，我们从由协作机器人技术影响的三个关键领域的角度总结了这些研究：工人的安全，绩效和福祉。研究主题及时分析了工业HRI的不断变化的景观，因为我们站在一个新时代的工业自动化时代，这是由人类创造力和机器人效率的融合所定义的。除了反映该领域的最新研究外，还提供了有关协作机器人如何改变工业工作区的实用见解和前瞻性观点的贡献。在本研究主题中，每篇文章都涵盖了这种复杂关系的另一个方面，从将机器人纳入人类以人为中心的工作环境到设计和实施的复杂性的社会和心理影响。开发既有技术复杂又以人为本的解决方案需要一种整体方法，这对于理解HRI的复杂本质至关重要。
与认知计算建立人类智能机器团队的多模式合作的人为因素的方法：评论
摘要。在Horizon 2020资助Clean Sky 2计划中，组合项目的认知协作旨在将路线图定位为单飞行器（SPO）和人类智能机器组合。建立在人为因素的现状之上，仔细检查要考虑组成人类智能机器团队（HIMT）的因素和参数。每个参数都会影响积极或负线。一个好的Himt是一个传达，共享知识，信息，合作和信任的HIMT，以确保最高水平的飞行安全。本评论显示了HIMT中双向交流的多模式的附加值。多模式将允许在两个方向上保持口头和非语言交流。对在不同条件下的每种方式和互动方式的好处进行了审查，以及每种方式如何相互补充，以获得自然，高效和可靠的更好的双向交流。目的是以清晰，准确和简洁的方式传输信息，但也要确保接收者受到好评（即cccteammate和驾驶员）和良好的理解。每种模式都将允许Ccteammate根据上下文和手头任务以最佳方式呈现和/或表示信息。
来自晶格假设的通用计算提取器和多位AIPO
随机Oracle（RO）模型；然后，随机甲骨文是通过良好的“加密哈希函数”（例如SHA-3）实例化的，希望所得的方案仍然安全。RO方法的众所周知的应用包括Fiat-Shamir Transform [FS87]和Fujisaki-Oakamoto Trans- trans- [FO99]。但是，RO方法只是一项经验法则，在理论上被证明是不合理的：在开创性的工作中，Canetti等人。[CGH04]设计了一种在随机Oracle模型中安全的方案，但是当随机Oracle被任何函数替换时，它是不安全的。即使以这些负面的结果，随机的甲骨文方法仍然流行，因为人们认为已知的反例人为地人为地人为。希望在自然和实际情况下，可以安全实例化随机甲骨文。一种自然的补救措施是识别“类似RO的”概述，这些概述足以用于重要的应用，然后在良好的假设下具有此类属性的哈希功能。沿着这条线，现有文献中已经提出了许多安全概念，例如点混淆[CAN97]，相关性Intractabil- ity [CGH04]，相关输入安全性[GOR11]和通用计算提取器（UCES）[UCES）[uces）[BHK13]。在本文中，我们专注于点混淆和uces的构建。
与被动免疫的出色转移相关的因素：在不同欧洲国家对奶牛进行的多站点，横断面研究
被动免疫转移（TPI）是在新生小牛中获得良好免疫状态的关键。传统的科学方法检查了TPI失败的风险因素，但是实现了出色的被动免疫转移的好处是有充分认可的，这证明了对特定侵害因素的仔细研究。但是，关于与出色的TPI有关的条件的信息很少，这可能与避免失败的情况相差。因此，这项工作的目的是检测确定无源免疫转移的因素。从2022年4月到7月，研究了来自六个国家的108个欧洲农场的1,041辆犊牛。用折射率间接测量犊牛中的初乳质量和被动免疫水平。记录了初乳管理，大坝，小牛和农场状况的数据。建立了贫穷，公平和出色的TPI的分类。混合效应多项式回归建模是在动物层面上实施的，国家和牛群是随机因素。初乳变量的中位数为3 l的体积，质量为24.4％，出生后2小时的给药时间。在优秀类别中，只有一个国家的犊牛占犊牛的40％。平均因素影响优异的TPI是施用初乳的体积和质量。总而言之，尽管欧洲的大多数农场都管理和管理过足够的初乳，但有一些方面需要改进，以实现优秀类别中超过40％的犊牛。这些关键因素与预防TPI失败的关键因素一致，尽管应根据研究的局限性考虑这一结果。
甲甲基酚Alvi Gen。 11月，sp。十一月，小说 来自Aeronet数据库的气溶胶模型。应用于表面反射验证
到西班牙巴塞罗那的催化研究所； B对巴塞罗那，基金会或大学研究所的研究的支持单位，以卫生乔治·戈尔和古琳娜（Idiapjgol）的主要关注。 C学校。西班牙巴塞罗那市巴塞罗那大学医学院临床基础和系；斯洛文尼亚的Maribor Fality Medical；保加利亚;以及医学院汉诺威医学院，伦德大学，马尔姆伦敦大学欧元或瑞典到西班牙巴塞罗那的催化研究所； B对巴塞罗那，基金会或大学研究所的研究的支持单位，以卫生乔治·戈尔和古琳娜（Idiapjgol）的主要关注。 C学校。西班牙巴塞罗那市巴塞罗那大学医学院临床基础和系；斯洛文尼亚的Maribor Fality Medical；保加利亚;以及医学院汉诺威医学院，伦德大学，马尔姆伦敦大学欧元或瑞典