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超个性化，AI驱动的推荐引擎，...
Balaji现代管理学院助理教授，Sri Balaji University，Pune，India，印度1摘要本研究探讨了AI推荐引擎如何帮助使在线营销中的超个性化更容易，以及如何影响客户参与度，特别是在印度背景下。我们使用了研究方法和技术组织 - 环境（TOE）框架的混合，以查看来自印度475个响应的数据，包括消费者，营销人员和AI专业人员。过度个性化随着人类的推荐系统而大大增加（r 2 = 0.62，p <0.001）。这会导致消费者指标大大增加，例如点击率（CTR：r = 0.72，p <0.01），转换率（r = 0.68，p <0.01）和客户忠诚度（r = 0.75，p <0.01）。然而，它的大规模使用受到技术，组织和道德原因的约束，最适用的约束是道德问题（平均= 4.5）。定性结果表明，道德和良好的AI实践对于减少消费者对数据隐私和算法公平性的担忧（β= 0.45，p <0.001）的重要性是多么重要。研究得出的结论是，尽管超个性化具有改变数字营销的革命性潜力，但其成功是以克服道德问题的成本，提供透明度，并负责任地利用AI技术。这项研究增加了AI和数字营销的学术工作，并为公司提供了可行的建议，以最大程度地提高消费者的互动。早期的数字营销依靠质量，毛毯通信，这些通讯交付给大型市场（Korongo，Ikoha和Nambiro）。关键字超个性化，AI驱动的推荐引擎，消费者参与，道德AI，数字营销，脚趾框架2引言2.1数字营销的演变以及向个性化的变化数字营销历史一直是创新和发明的历史之一，由技术和不断变化的消费者行为驱动。即使这样的计划，在他们试图淹没人口的尝试中，他们的奇异交付失败了，由于消费者的股息降低了，但股息下降了
原子级电子物理学家需要开发具有量子优势的实用引擎
在典型的量子信息引擎中具有量子优势的发动机，工作物质由离散的，量子键入的电子状态制成。在描述其运作方式时，在过去的10年内从理论上成熟了量子热纳米的领域，强调了这种工作物质与外界之间的量子相互作用的优势。几个概念可以构成这种引擎中的量子资产。例如，该工作物质的激发量子状态可以在返回基态后提供量子来源3的附加工作来源3。这是所谓的麦芽糖4的一个例子。此外，制造了工作物质，以选择性地与发动机的冷水浴室相互作用。这些相互作用是连贯的，并且是按电子/能量定制的，可以等同于量子信息测量/工作物质的设置，这也会产生麦角属5。一般而言，麦内型允许量子发动机的表现优于其经典的3-7。在过去的3年中，已经报道了发动机中这种量子优势的一些实验证明3，6 - 8。到目前为止，实现了设置和测量原子上电子水平的量子状态的发动机周期（例如，具有未配对电子旋转3，6的氮空位中心钻石几乎完全是光学实验的领域。通常使用可见光和微波激发进行发动机笔触，并使用发光进行发动机状态读数。通过通过明确的外部输入来制定每一次中风，科学家可以研究这些引擎的内部工作和量子资产的作用。但是，由于操作发动机所需的大量辅助设备，这种基本方法排除了任何实际应用。
跨多个模拟引擎验证生物模型
生物模型存储库包含来自已发表文献的1000多个手动策划的机械模型，其中大多数是在系统生物学标记语言（SBML）中编码的。这个基于社区的标准正式指定了每个模型，但没有描述运行模拟的计算实验条件。因此，仅使用SBML模型复制任何给定的数字或产生的任何给定数字或产生。模拟实验描述标记语言（SED-ML）提供了一个解决方案：一种准确指定如何运行与特定图形或结果相对应的特定实验的标准方法。生物模型是在SED-ML之前数年建立的，并且在内容和接受方面，这两个系统都随着时间的流逝而发展。因此，生物模型中只有大约一半的条目包含SED-ML文件，这些文件反映了当时可用的SED-ML版本。此外，几乎所有这些SED-ML文件至少都有一个小错误，使它们无效。为了使这些模型及其结果更可重复，我们在此处报告了工作更新，纠正和提供新的SED-ML文件，以针对生物模型中的1055个策划的机械模型提供新的SED-ML文件。此外，由于SED-ML是无关实现的，因此可以用于验证，证明在多个仿真引擎之间成立的结果。在这里，我们使用包装器体系结构来解释SED-ML，并报告五个基于不同ODE的生物仿真引擎的验证结果。我们与SED-ML和BioModels Collection的合作旨在通过使它们更可重现和可信来改善这些模型的实用性。
为增长的区域引擎提供动力
对这一新兴地区增长任务的核心是长期“地方增长计划”（LGP）的新法定要求，该要求确定了全国各地城镇中的增长机会，与部门战略保持一致，并概述了要抓住这些机会的计划和基础设施。LGP将由与主要雇主，大学，大学和行业机构合作的当地领导人开发和实施，并将得到强有力的国家本地治理安排，能力和能力建设以及在需要时提供直接支持（工党，2024年）。改进了有关大学在通过KE推动区域增长方面的作用和表现的数据和指标，对于确保其全部潜力的实现非常重要。
食肉动物作为可持续发展的引擎
大型食肉动物，例如老虎和熊，特别受到导致人口下降和范围收缩的人类活动的影响。此外，大型食肉动物经常与人类社会经济发展相抵触[1]，这使他们的保护和管理具有挑战性。作为目标4的一部分，《生物学多样性公约》最近采用的昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架已提出了有效管理人类野生动物相互作用的需求，以最大程度地减少人类野生动物的冲突。这是支持共存政策制定的重要步骤，但扭转大型食肉动物的下降需要将其保护政策整合到更广泛的可持续发展政策中。我们认为，食肉动物保护的长期成功取决于嵌入联合国内部可持续发展目标（SDG）内的共存政策，以认识到carnivores在支持经济，社会和环境方面所发挥的至关重要的作用，可持续发展的发展和与人类的冲突。
氢内燃机在非...中的作用
虽然该小组由 DESNZ 召集，但完全由行业主导，其高级代表来自整个 H2ICE 领域，包括原始设备制造商 (OEM)、关键零部件供应商、最终用户、贸易机构、独立专家和学术界。Sapsford Consulting Engineers Ltd. 的 Steve Sapsford 教授和 ULEMCo 的 Amanda Lyne 始终担任该小组的联合主席，并与小组成员商定了职权范围、节奏和成果。DESNZ 提供行政和秘书处职能，政府各部门的官员出席会议。参与编写本报告的作者、贡献者和编辑的名单和简历见附录 3。该小组成员和参与者的完整名单见附录 4。
搜索引擎中的人工智能聊天机器人
摘要 背景 搜索引擎通常是患者获取药物信息的主要资源。然而，由于人工智能 (AI) 聊天机器人的引入，搜索引擎市场正在迅速变化。患者与聊天机器人互动对用药安全的影响在很大程度上仍未得到探索。 目的 探讨搜索引擎中集成的人工智能聊天机器人提供的答案的质量和潜在的安全问题。 方法 向 Bing copilot 询问了 10 个患者常见问题，这些问题涉及美国门诊市场上 50 种最常用的处方药。患者的问题涵盖了药物适应症、作用机制、使用说明、药物不良反应和禁忌症。使用 Flesch 阅读难易度评分评估聊天机器人答案的可读性。根据药学百科全书 drugs.com 中相应的患者药物信息评估完整性和准确性。在预先选择的一组不准确的聊天机器人答案上，医疗保健专业人员评估了如果患者遵循聊天机器人给出的建议，可能造成伤害的可能性和程度。结果在生成的 500 个聊天机器人答案中，根据 Flesch 阅读难易度评分，整体可读性表明答案难以阅读。聊天机器人答案的总体中位完整性和准确性分别为 100.0%（IQR 50.0–100.0%）和 100.0%（IQR 88.1–100.0%）。在 20 个聊天机器人答案中，专家发现 66%（95% CI 50% 至 85%）具有潜在危害。如果患者听从聊天机器人的建议，这 20 个聊天机器人答案中有 42%（95% CI 25% 至 60%）可能造成中度至轻度伤害，22%（95% CI 10% 至 40%）可能造成严重伤害甚至死亡。结论人工智能聊天机器人能够提供整体完整和准确的患者药物信息。然而，专家认为相当多的答案是不正确的或具有潜在危害的。此外，聊天机器人答案的复杂性可能会限制患者的理解。因此，医疗专业人士在推荐人工智能搜索引擎时应谨慎，直到出现更精确、更可靠的替代方案。
nsf 发动机情况说明书
竞争优势：科罗拉多州和怀俄明州首当其冲地遭受了数次气候紧急情况的冲击，从史无前例的野火到毁灭性的干旱和热浪。与此同时，该地区拥有强大的初创企业生态系统和大学研究能力，在气候复原力领域和技术方面拥有深厚的专业知识，包括监测技术以推进甲烷排放分析、土壤碳捕获数据和分析、地球传感、水资源可用性预测、野火风险/预测和极端天气建模。此外，科罗拉多州和怀俄明州的州长都将 NSF Engine 的成功和随后的气候复原力能力作为其议程的重要组成部分。随着气候复原力成为日益重要的全球产业，这两个州都拥有专业知识、政府支持和紧迫的激励措施，可以成为该领域的全国领导者。
评估ZDDP和石墨烯添加剂在PAO 8油中对Tialn涂层摩擦学特性的影响
确定汽车市场开发的战略类型，进行了SWOT分析。内部燃烧和电动汽车市场上的内部优势和劣势以及外部机遇和威胁被评估。他们操作中最重要的领域已被指定。选择了加权系统和评级量表。分析的结果表明，燃烧车属于保守的市场，该市场促进了多年来蓬勃发展并最大化其优势的设计。电池电动汽车属于积极的市场领域，其策略基于对消费者需求的快速响应，从而使利润最大化，同时保持创新。运输部门的未来将取决于促进生态运输要素的关注。