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探索员工依赖...
摘要人工智能中的快速和前所未有的增长，特别是在生成人工智能（Genai）中，对我们日常生活的各个方面产生了深远的影响，包括我们执行任务和在工作场所中分享知识的方式。尽管对这些AI工具提供的生产率提高了生产率以及围绕其使用的道德问题的实质性研究，但生成AI对员工知识转移的特定影响仍然没有得到充实的影响。知识转移是组织成功的关键方面，涵盖了专业知识和信息的共享。这项研究通过研究如何增加对生成AI工具的依赖来重塑传统知识交流方式，从而解决了文献中的差距。通过对经常在工作中使用生成AI的员工进行半结构化访谈，本研究旨在更深入地了解知识转移过程的变化。关注的关键领域包括AI工具如何增强或替换人类到人类知识共享，过度依赖AI生成的信息的潜力以及对组织学习和协作的影响。这项研究使用了一种定性方法，并找到了两组机制，通过这些方法依赖Genai会影响知识传递：支持机制和限制机制。支持机制包括提高生产率和便利性，从而通过移动知识来源和促进外部化来增强知识转移。这项研究有助于理解Genai在知识转移过程中的双重作用。另一方面，限制机制突出了Genai在同事互动方面的便利驱动的降低的协作和社会化。调查结果表明，尽管Genai可以使知识转移受益，但过度依赖可能会阻碍批判性思维，创造力和共享知识的质量。关键字：生成AI，知识转移，过度依赖，协作，社会化，知识转移过程。
性别，年龄和体重指数对肠道的影响...
方法论/主要发现：我们根据粪便样品的全元素shot弹枪测序对185名中国成年人的肠道菌群进行了分析。我们的研究重点是评估三个级别的性别，年龄和BMI对肠道微生物群的影响：多样性，基因/系统发育组成和功能组成。我们的发现表明，与肠型相比，这些表型对构成肠道微生物组的影响很小，它们在样本内或样本之间的多样性内或样本间多样性内无显着相关性。我们确定了大量与表型相关的基因和宏基因组链接组（MLG），表明肠道微环形组成的变化。特别是，在老年人和BMI较高的人群中，我们观察到有益的公司微生物，例如Eubacterium，Roseburia，Roseburia，Faecalibacterium和Ruminococcus spp。随着年龄的增长而增加。此外，Blautia和Dorea spp。随着BMI的增加而增加，与先前的研究保持一致。令人惊讶的是，年龄较大或超重的个体表现出缺乏细菌植物，这是人类肠道菌群中的主要门，包括机会性病原体，而某些众所周知的益生菌的某些物种则富集在这些组中，暗示了这些细菌的复杂相互作用。关于性别，雌性中的几种来自细菌，副细胞杆菌，梭状芽胞杆菌和阿克米西的MLG富含雌性。功能分析显示了许多与表型相关的KEGG直系同源物（KOS）。
烃类环境对Ge-As-Se-S硫系玻璃电学特性的影响
对现有科学文献的比较分析表明，基于陶瓷（Al 2 O 3 、TiO 2 、SiO 2 ）及其主轴连接制成的传感器既有优点，也有缺点。采用特殊工艺方法制造的SiO2多孔材料成本高，对SO 2 、CO 2 、CO、NH 3 、CH 4 等有毒气体的灵敏度低，等效逆反应时间<10秒[1]。研究表明，由薄非晶态片状硫属玻璃（As 2 (Se 0.9 Te 0.1 ) 3 、As 2 Se 3 ）制成的传感器的灵敏度取决于它们的成分，其惰性极低。主要原因是作为电子过程的体电导率变化发生得相当快[2]。另一方面，硫属化物玻璃传感器（As 4 S 3 和 As-Ge-Te）体积小、成本低、能耗低，灵敏度高 [3]。基于硫属化物 As 4 S 3 和 As-Ge-Te 玻璃薄层的电阻式传感器对丙胺 (C 3 H 7 NH 2 ) 和二氧化氮 (NO 2 ) 介质高度敏感，可成功用于监测这些介质，因为它们具有对湿度的动态响应、高恢复性和可逆性的特点 [3]。硫化物硫系玻璃（例如As-S）的波长主要在0.6~7微米范围内，而含锗（Ge）、硒（Se）、硫（S）和碲（Te）的硫系玻璃（Ge-S、Ge-Se、Ge-As-S、Ge-As-Se、Ge-As-Se）的波长更宽，光学透明度高（2~12微米），可以在相对较宽的温度范围内（200~300℃）作为更有效的光纤材料应用[4.5]。
绿色金融如何对...
摘要：自2016年《巴黎协定》正式实施以来，各国开始开发和促进“绿色行业”，以实现其减轻全球变暖并降低本世纪末之前温度升高的目标。结果，许多“绿色企业”已经出现并在全球市场蓬勃发展。本文探讨了这些公司采用的绿色金融策略如何帮助他们可持续发展。该研究采用了一种案例分析方法，以美国汽车公司特斯拉作为典型的例子。通过分析和比较特斯拉的2023年影响报告和行业竞争对手的报告的数据，本文发现，特定的绿色金融策略使绿色企业能够通过保护环境并增强社会影响，同时降低其成本，从而实现可持续性。此外，它指出了当今市场中大多数绿色企业中的现有问题，并为这些问题提供了可能的解决方案。
人工智能发展对日本文化的影响Tiara Anggun Rahmawati 1，Pipiet Furisari 2 1日本文学部
摘要人工智能（AI）的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家，日本致力于将技术创新整合到日常生活中，包括保存语言，传统，表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友，并计划在日常生活中使用，而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度，例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合，尽管目标仍不清楚。但是，有警告说有太多依赖AI的风险，尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态，在转型过程中，社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字：人工智能，技术，日本文化
人工智能对教育体系的影响
摘要：人工智能的快速发展对教育领域产生了巨大而深远的影响，人工智能与教育的深度融合推动了人工智能教育应用的出现和发展。如今的人工智能不仅仅是提升学习体验的工具，更是改变传统教学模式和教育管理方式的重要推手。本文探讨了不同文化背景下对人工智能的接受与看法，深入分析了人工智能在教育应用中可能出现的学术不端、算法偏见、数据隐私保护等伦理问题。研究表明，人工智能有助于提高教育的个性化和效率，但它的广泛使用可能会导致学生对技术的依赖，削弱批判性思维能力。此外，如果算法中的偏见得不到有效控制，可能会加剧教育的不平等。本文的意义在于为人工智能与教育的结合提供理论支撑，为未来平衡技术进步与人文教育要素提出建设性建议。
A（H5N1）人类流感迅速准备分析
，我们对美国食品药品监督管理局（US FDA）和欧洲药品局（EMA）（EMA）目前许可的A / H5N1疫苗进行了快速景观分析（见表1）。我们的分析确定了八种许可的疫苗：三种由美国FDA许可的，五个由EMA许可。没有疫苗获得美国FDA和EMA的许可。此外，这些疫苗中只有一种由世界卫生组织（WHO）预先资格。在人类H5N1爆发的情况下，这可能会构成挑战，在该爆发中，在未获得许可的管辖区需要其中一种疫苗。
超流体不是流体-Stanford Computer Science
低于2.17 K，称为𝝀点，氦流体失去其粘度，表现出非凡的现象，使其名称为“ Superfluid”。本研究旨在揭示这些现象的根本原因。地球上的大多数物质都是通过各种力相互吸引，将固体固定在一起或在流体中产生粘度的分子。超流体是一个例外。在超流体氦气中，分子之间没有吸引力。氦气的简单和对称的原子结构使其不受伦敦分散力以外的大多数分子力的免疫。在低温下，即使伦敦分散力的吸引力也很弱。没有任何分子间吸引，其超流体状态的氦气没有粘度。超流体不是常规的流体，而是单个颗粒的集合。由于过渡到超流体状态涉及断裂键，因此需要能量，从而降低温度并促进过渡。因此，像大多数相变的恒定温度不会在恒定温度下发生过渡。相反，𝝀点标记了过渡的末端，该末端应至少在2.6 K或更高时开始。该预测与观察到的特定热量的曲率在𝝀点附近的曲率保持一致。了解超流体中的分子间吸引力的缺乏解释了许多观察到的现象。这种缺乏吸引力还解释了为什么不能简单地通过降低超氟的温度来形成固体。但是，在高压下可以形成氦固体。这表明一种新型的键称为“压缩键”，可能是由高压下电子云的变形引起的。这种键也可能在极端压力下形成的金属氢中固定在一起，并可以解释金属分子之间的吸引力。
计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
rhenium浓度对电荷掺杂和
图2。在QFEG上重新掺杂的MOS 2中的8％重掺杂的MOS 2中的rhenium簇和条纹形成：多层重掺杂MOS 2岛的恒定电流STM概述图像。红色和橙色虚线分别表示岛边缘和隔离边界。（b）MOS 2岛的结构模型以快速（稀释浓度）和缓慢（密集的浓度）生长方面表示。（c，d）（a）中插图中显示的岛单层不同区域中的恒定电流STM地形。从浓度和分布的突然变化中鉴定出隔离边界。e）中性（REMO 0）的STM地形和单层Re-MOS 2中的带正电（REMO +）RE原子。（f）STM地形突出了中性（蓝色圆圈）和带正电荷（洋红色圆圈）的分布，以及单层Re-Mos 2膜中的硫位于硫磺位点缺陷（橙色圆圈）。