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Rajesh Boddepalli 1*，博士Bibhuti Bhusan Rath 2，Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程，Aditya Tec A.J. Taslim Arif 1*，博士J. Mohamed Ali 2 1* Adirampattianam Khadir Mohideen College的商业研究学者-614701隶属于
Rajesh Boddepalli 1*，Bibhuti Bhuti Bhusan Rath博士2，Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程，Aditya技术与管理学院，自治学院，K.Kotturu，K.Kotturu，Tekkali- 532201，Srikakakakulam Selt。 A.P 2023电子邮件id- hoddepallirajesh9398@gmail.com 2 M.Tech，博士，Aditya技术研究所EEE系副教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakakulam Dist。 A.P 2023 3 M. Tech，PhD，Asst。 Aditya技术与管理学院EEE系教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakulam Dist。 A.P 2023引用：Rajesh Boddepalli等，（2024），双向DC -DC转换器的开发用于电动汽车充电，教育管理：理论和实践，30（11）970-976 doi：10.53555/kuey.v30i.v30i11.8932Rajesh Boddepalli 1*，Bibhuti Bhuti Bhusan Rath博士2，Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程，Aditya技术与管理学院，自治学院，K.Kotturu，K.Kotturu，Tekkali- 532201，Srikakakakulam Selt。A.P 2023电子邮件id- hoddepallirajesh9398@gmail.com 2 M.Tech，博士，Aditya技术研究所EEE系副教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakakulam Dist。 A.P 2023 3 M. Tech，PhD，Asst。 Aditya技术与管理学院EEE系教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakulam Dist。 A.P 2023引用：Rajesh Boddepalli等，（2024），双向DC -DC转换器的开发用于电动汽车充电，教育管理：理论和实践，30（11）970-976 doi：10.53555/kuey.v30i.v30i11.8932A.P 2023电子邮件id- hoddepallirajesh9398@gmail.com 2 M.Tech，博士，Aditya技术研究所EEE系副教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakakulam Dist。A.P 2023 3 M. Tech，PhD，Asst。Aditya技术与管理学院EEE系教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakulam Dist。 A.P 2023引用：Rajesh Boddepalli等，（2024），双向DC -DC转换器的开发用于电动汽车充电，教育管理：理论和实践，30（11）970-976 doi：10.53555/kuey.v30i.v30i11.8932Aditya技术与管理学院EEE系教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakulam Dist。A.P 2023引用：Rajesh Boddepalli等，（2024），双向DC -DC转换器的开发用于电动汽车充电，教育管理：理论和实践，30（11）970-976 doi：10.53555/kuey.v30i.v30i11.8932
晶间应力腐蚀破裂
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摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
F-553L渗流高保真PCR套件，200 x 50 µL
Lot Quantity Description 3070014 0.2 kU Phusion DNA Polymerase 3130783 0.4 mL 10 mM dNTP MixPhusion kit component 3048246 0.04 mL Lambda-DNA 3085897 0.4 mL Lambda & PhiX MixReady to Use Marker 3016845 0.05 mL Primer Mix 1.3 kb 3083834 0.05 mL Primer Mix 10 kb 3121943 3×1.5 ml 5x phusion hf缓冲液3121933 1.5 ml 50 mm MGCl2 3087331 1.5 ml 5x 5x phusion GC缓冲液3085597 0.5 ml DMSO
通过分子对接和分子动力学模拟方法，利用计算机模拟发现 Smallanthus sonchifolius (Poepp.) H.Rob. 中潜在的钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT-2) 抑制剂
1988年，SGLT-2通过同源性筛选被鉴定（Santer and Calado，2010；Vallon and Thomson，2017）。据报道，SGLT-2介导90%以上的肾脏葡萄糖重吸收（Hummel等，2011）。SGLT-2抑制剂通过阻止近曲小管葡萄糖重吸收来降低血糖，从而起到抗糖尿病的作用，并通过抑制SGLT-2蛋白来促进肾脏葡萄糖排泄（Abdul-Ghani等，2011）。对于糖尿病的治疗和控制，有许多治疗和靶向技术可用（Nauck 等人，2021 年），其中之一是通过 SGLT-2 抑制肾脏对葡萄糖的重吸收，这是一种帮助 2 型糖尿病患者降低血糖的新方法。在治疗 2 型糖尿病时，SGLT-2 抑制剂是一个很好的选择，因为它们可以降低血糖水平而不会损害胰岛素的产生（Miller 和 Shubrook，2015 年）
2025 博士日计划 - 健康 - 奥胡斯大学
•Anders Etzerodt，生物医学系副教授，博士学位2025年•Anika Kofod Kousgaard Petersen，博士学位，法医医学系2025年2025年•Alma Becic Day•Alma Becic Pedersen临床医学系教授•Anders Schren•Phd Medicine•临床医学•Ammits Medical，EMIL•EMIL，EMILS AS，卫生研究生院•HenningGrønbæk，临床医学系临床教授•Johan Palmfeldt，临床医学系副教授•Luana Barreto Domingos，博士学位，生物医学系•Mayuri Sandesh Charnalia•Phd sandess norize interiate•Merete Beryne•Merte Sandess interne•Meriri Sandesh Charnalia生物医学系学生•Reimar W. Thomsen，临床医学系教授•Rikke Horsted Bundgaard，卫生研究生院博士管理员•Rubens Spin-Neto，牙科和口腔健康系副教授•Salma Karim，临床医学系博士生 社交媒体：Facebook：PhD Association Health
2025年3月5日，美国马萨诸塞州波士顿www.pittcon.org
OR-10-01审查软件工具的综述，这些软件工具简化了全面的二维气体色谱法（GCXGC）数据综述，以表征和区分复杂食品和饮料样品OR-10-01审查软件工具的综述，这些软件工具简化了全面的二维气体色谱法（GCXGC）数据综述，以表征和区分复杂食品和饮料样品
马萨诸塞州有毒物质使用减少研究所 (TURI) 针对美国环境保护署 (EPA) 的
• 关注用途：TURA 计划侧重于确定使用化学品和产生废物的原因。重点是通过尽可能减少或消除有毒物质的使用来保护人类和环境健康。• 关注危害：TURA 侧重于减少或消除有毒或其他危险化学品。无需证明会发生接触，也无需计算风险，即可采取行动消除或减少危害。• 保护工人、消费者和环境：TURA 的任务不仅是防止工业排放造成的环境接触，还要考虑工人和消费者的接触。• 避免风险转移：TURA 旨在避免在人群或环境介质之间转移危害风险。
1与AARHUS公约有关的正义
JR是法治法治的重要基础，也是民间社会挑战影响环境并实现法院补救措施的潜在非法决定的最终机制。aarhus案件本质上是符合公共利益的。索赔人在案件的结果中很少有任何个人财务利益，并且不能从获胜中获利 - 这是一个整体，整个社会将从环境案件的结果中受益（或损失），是在环境案例的结果中澄清的法律，保护生物跨性别或对环境标准或气候目标或气候目标的保护。鉴于我们发现自己所处的气候和生物多样性危机，我们冒险，即环保非政府组织从来没有一个重要的时间成为法院前的自然倡导者。鉴于我们发现自己所处的气候和生物多样性危机，我们冒险，即环保非政府组织从来没有一个重要的时间成为法院前的自然倡导者。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持