摘要:车辆互联网(IOV)和飞行器互联网(IOFV)是智能运输系统不可或缺的组成部分,有可能改变我们移动人民和商品的方式。尽管IOV和IOFV都有提高运输效率,安全性和可持续性的共同目标,但它们具有独特的特征并面临独特的挑战。迄今为止,现有文献主要集中在IOV或IOFV的特定方面,但是比较和对比这两个领域的全面审查仍然缺乏。本评论论文旨在通过对IOV和IOFV系统之间的主要差异进行深入分析来解决这一差距。审查将检查与两个领域相关的技术组件,网络基础架构,通信协议,数据管理,目标,应用程序,挑战和未来趋势。此外,本文将探讨人工智能,机器学习和区块链等技术的潜在影响。最终,本文旨在在运输系统及其他地区的背景下对这些技术的含义和潜力有更深入的了解。
1 2001 年《不让一个孩子掉队法案》,PL 107-110, 20 USC § 6319(2002 年)。2 请参阅以下法规,它们是关于标准化考试的《初等和中等教育法案》(1965 年)最著名的重新授权:《改善美国学校法案》(1994 年)、《不让一个孩子掉队法案》(2002 年)和《每个学生都成功法案》(2015 年)。3 Renalia Smith DuBose,“新州法律反映了对美国公立学校过度强制标准化考试的反思”,Fla. A&M UL Rev. 11(2015 年):221。4 Len Biernat,“缩小成就差距:只有一个真正的解决方案”,Wider JL Econ & Race 3(2012 年):58。
摘要:数据生成的指数增长已成为当今快速增长的数字技术中普遍存在的现象。技术进步和连接的设备的数量是这种扩展的主要驱动力。但是,数据的指数增长列出了不同体系结构的挑战,尤其是在效率低下的能源消耗,次优的带宽利用率以及在云环境中存储的数据的迅速增加。因此,数据降低技术对于减少传输和存储的数据量至关重要。本文对各种数据减少技术进行了全面审查,并介绍了基于数据丢失类型对这些方法进行分类的分类法。本研究中进行的实验包括不同的数据类型,评估这些技术在不同数据集中的性能和适用性。
开发,9。Homebank(https://homebank.talkbank.org)用于家庭录音,10。Phonbank(https://phon.talkbank.org)用于语音发展,11。rhdbank(https://rhd.talkbank.org)在右半球损害中使用语言,12。samtalebank(https://samtale.talkbank.org)进行丹麦对话。13。Slabank(https://slabank.talkbank.org)用于第二语言,14。tbibank(https://tbi.talkbank.org)用于创伤性脑损伤的语言,当前的手册保持了一些早期对儿童语言的重视,尤其是在第一部分,同时将处理的治疗方法扩展到这些方面和格式,并以新代码和几个新部分和几个新部分和几个新的分段。我们将不断地向每个单独的收藏中添加语料库。在2018年,文本数据库的大小为800MB,还有5TB的媒体。TalkBank中的所有数据都可以自由开放下载和分析,但临床语言库中的数据除外,这些数据使用密码向临床研究人员开放。氏族程序和相关的词法标记符都是免费的,并通过github开源。
关于人工智能(AI)和游戏化(GF)的研究不断扩大,人工智能的使用引发了对人力资源管理实践未来方向的讨论。人工智能(AI)在人力资源管理领域的重要性日益增加,因为它使部门能够更有效地履行职责。对员工对在人力资源管理实践(HRMP)中使用人工智能和游戏化的看法的具体关注仍然有限。本研究旨在揭示人力资源员工对人工智能(AI)和游戏化(GF)在管理人力资源管理实践(HRMP)中的看法。此外,研究人工智能和游戏化与员工工作不安全感(JOBINS)之间的关系。本研究采用了定量方法和数据分析。共有 450 名受访者参与了这项研究,但只有 400 人符合资格。受访者是许多行业的人力资源员工。相关和回归分析用于检验研究假设。这项研究的结果表明,使用人工智能和游戏化对员工的工作不安全感有显着的积极影响。此外,在培训和发展过程中使用人工智能(AI)可以帮助员工减少他们在寻找和找到合适候选人上所花费的压力和时间。它还可以帮助他们提高工作效率,让他们专注于培训而不是单调的任务。此外,在管理人力资源管理实践(HRMP)中使用游戏化(GF)可以提高员工的积极性和参与度。本研究对文献的贡献在于研究员工对人工智能 (AI) 和游戏化 (GF) 在管理人力资源管理实践 (HRMP) 方面的看法与对员工工作不安全感 (JOBINS) 的影响之间的差距。本研究全面分析了员工对人力资源部门使用人工智能和游戏化的看法。它还提供了有关该技术在提高组织效率方面的潜力的宝贵见解。还需要进一步研究以确定本研究的结果是否可以应用于组织内部的所有员工,而不仅仅是在人力资源部门工作的员工。1.简介此外,进一步研究如何为招聘系统中人工智能的使用开发有效的培训和简报材料将是有益的。
1 2001 年《不让一个孩子掉队法案》,公共法107-110, 20 U.S.C.§ 6319 (2002)。2 请参阅以下法规,这些法规是《初等和中等教育法案》(1965 年)关于标准化考试的最臭名昭著的重新授权:《改善美国学校法案》(1994 年)、《不让一个孩子掉队法案》(2002 年)和《每个学生都成功法案》(2015 年)。3 Renalia Smith DuBose,“新州法律反映了对美国公立学校过度强制标准化考试的反思”,佛罗里达州农工大学法律评论。11 (2015): 221。4 Len Biernat,“缩小成就差距:只有一个真正的解决方案”,Wider J.L.经济与种族 3 (2012): 58。
直接融合驱动器(DFD)及其陆地对应物,普林斯顿场逆转配置(PFRC)反应堆在过去十年中已经有了显着的发展。各个小组对发动机和相关技术的所需规范进行了详细的研究,以便将电动的航空设施和有效载荷提供。多项研究还使用经验特异性功率缩放关系和血浆流量模拟解决了推力产生机制。最近的研究设计了航天器为地球第二拉格朗日的任务,火星,冥王星等跨性别尸体以及邻近的恒星系统Alpha Centauri A和B.然而,需要使用科学缩放关系和AB Inito计算来详细设计发动机组件,以开发用于原型和测试的物理系统。在批判性地分析了DFD和基础融合反应堆的参考设计之后,本文解决了技术差距,并提出了提高针对先前研究中概述目标的规格的途径,同时考虑成本。此外,作者提出了原型引擎和磁流失动力转换系统设计,以研究与DFD实际实施相关的工程障碍。
Covid-19 大流行的一个不幸副作用是全球信息疫情充斥社交媒体,关于大流行的低质量和两极分化信息,影响公众对大流行的看法 (Tagliabue 等人,2020 年)。研究表明 (Montagni 等人,2021 年),这些影响在公众对治疗方案、疫苗接种和预防措施的接受度方面具有明显的现实世界影响。大多数解决 Covid-19 信息疫情的计算方法都将其视为错误信息检测问题。换句话说,他们着眼于识别虚假声明并分析社交媒体上对它们的反应 (Hossain 等人,2020 年;Alam 等人,2021 年;Weinzierl 等人,2021 年)。这种方法虽然是抗击信息流行病的必要组成部分,但却无法为政策制定者和卫生专业人员提供急需的信息,无法描述个人做出健康和福祉选择的原因和态度。我们在本文中的目标是提出一个整体分析框架,为信息流行病中表达的意见提供多种相互关联的观点。
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