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国际研究出版与评论杂志-IJRPR
一项关于Nagaradhya Ghrita Matra Basti和Yastimadhu Ghrita Matra Basti在Parikartika管理中DR。 Gowthami B，Soumya Jangamashetti博士，Geetanjali Hiremath博士，Lohit Kalal博士DR。 Gowthami B，Soumya Jangamashetti博士，Geetanjali Hiremath博士，Lohit Kalal博士
doi：https：//doi.org/10.38035/dijefa.v6i1 https://creativecommons.org/licenses/4.0/知识共享和组织崇拜的影响
doi：https：//doi.org/10.38035/dijefa.v6i1 https://creativecommons.org/licenses/4.0/知识共享和组织文化对工作满意度及其对员工绩效的影响Syukri Makmur 1* sek abshor abshor nuring nuring nuring nuring nuring nuring n nuring nuring nuring nuring nuringika， Ilmu Ekonomi Bangkinang，Riau，印度尼西亚，Achy.waey@gmail.com 1 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Ekonomi Bangkinang，Riau，Indonesia，abshormarantikabknorantikabkn@stiebangknang.ac.ac.ac.ac.ac.ac.id 1 Sekolah Tinggi Ilmu ekonangemiia bangkinang，riau iau riau，sekolah tinggi iilmu ekenang riau iiau， nurmanzakaria664@gmail.com *通讯作者：achy.waey@gmail.com摘要：在官僚级别上，信息和通信技术的使用已成为一种新趋势，从出现电子政府发行的出现开始，即基于电子政府。目前，区域政府发展，利用和应用知识（包括技术）的能力是成功发展的关键，因此，区域创新的系统发展非常重要，并决定了通信，信息学和加密货币机构对经济时代和知识渊博的社会的成功。这项研究是在Jalan Jend.A.A.Yani No.50 Bangkinang City上进行的通讯，信息学和加密服务进行的。这项研究的人口是Kampar Regency Communication，Informatics和Encryption Service的所有员工，总共有35人，所有人都被用作样本。本研究使用主要数据和辅助数据，这些数据是通过进行访谈，分发问卷，观察和搜索研究文件获得的。假设检验使用α5％。这项研究的目的是确定和分析：1）知识共享对员工工作满意度的影响； 2）组织文化对员工工作满意度的直接影响； 3）知识共享对员工绩效的直接影响； 4）组织文化对员工绩效的直接影响； 5）工作满意度对员工绩效的影响； 6）知识共享对员工绩效的直接影响通过工作满意度和7）组织文化通过工作满意度的直接影响对员工绩效的直接影响。所使用的数据分析工具是结构方程建模（SEM），并且使用SmartPls版本3.0程序包进行数据处理。这项研究的结果得出的结论是，1）知识共享已被证明对员工的工作满意度有重大影响。2）事实证明，组织文化对员工工作满意度有重大影响，3）知识共享对员工绩效有重大直接影响，事实证明，4）事实证明，组织文化对员工绩效没有直接的显着影响，对员工绩效没有显着影响，5）证明工作满意度对员工绩效具有重大影响，对员工的绩效具有重大影响，6）在工作中具有重大的效果。通过工作满意度对员工绩效的间接影响。
北京绿色催化和分离的主要实验室，北京材料科学与工程学院化学工程系，北京U
芳香和脂肪液的分离是石化工业中最具挑战性的过程之一。这些分子表现出高度相似的物理和化学特征，使用常规方法提出了明显的挑战。蒸馏（用于工业分离的主要技术）依赖于反复的相变，并且特别是能源密集型的，用于分离复杂的混合物，例如芳香和脂肪族烃。在全球范围内，蒸馏和相关的分离过程近似于消耗10-15％的年能量，这是减少碳排放并推动可持续发展的主要障碍。1鉴于全球能源价格不断上升以及对更严格的环境法规的执行，人们对替代性，节能分离技术的需求不断增加，这可以减轻石化过程的环境足迹。
生物信息学中的Chatgpt和DeepSeek -IJRPR
近年来，人工智能（AI）已成为各个领域的强大工具，生物信息学是其表现出变革性潜力的最杰出领域之一。生物信息学涉及大规模的生物学数据分析，包括基因组序列，蛋白质结构和临床数据。使用机器学习（ML），深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）技术在理解复杂的生物学现象方面加速了进展，而在这项革命的最前沿，是OpenAI开发的大型语言模型。chatgpt建立在GPT（生成预审预测的变压器）等尖端神经网络体系结构上，在文本生成，数据解释甚至对话交流方面都表现出了非凡的功能。其在生物信息学中的实施可以导致更快，更有效的研究和更有效的临床决策。从协助基因组学到改善医学教育和增强药物发现，Chatgpt正在改变生物信息学家和医疗保健专业人员处理复杂问题的方式。但是，与任何技术进步一样，需要考虑的挑战。这些包括数据隐私问题，AI-I-Intent的道德含义以及AI模型在临床决策中的可靠性。本手稿旨在探索生物信息学中Chatgpt的潜力和局限性，从而概述其应用，道德考虑以及AI在生物医学科学中的未来方向。
公共经文（APA）的Citton：Dong，C.，Ye，T.，Long，X.
摘要 - 使用监视设备可以帮助避免受伤甚至死亡。当前，使用可穿戴传感器（例如运动传感器和其他传感器）来检测患者何时癫痫发作并警告他们的护理人员。但是，这些设备的开发阶段需要劳动密集型对收集的数据进行标记，这导致了开发可穿戴监测设备的困难。因此，必须采用更自动化的辅助方法来标记癫痫发作数据和可穿戴设备，以检测癫痫发作以进行日常监测。我们用建议的手镯从医院外癫痫发作的数据中收集了数据。癫痫发作后，要求受试者按下标记按钮。我们还提出了移动段（EAMS）算法的自动提取和注释，以排除非移动段。然后，我们使用机器学习方法使用了两层集合模型（TLEM）来对癫痫发作和非癫痫发作段进行分类，该段旨在处理不平衡的数据集。然后，由于这些数据集的不同不平衡，我们为整个（全天和晚上）癫痫发作案例和夜间癫痫发作检测案例分别构建了两个单独的TLEM模型。EAMS算法排除了93.9％的原始数据。TLEM模型
国际研究出版与评论杂志-IJRPR
人工智能的计算机化表示称为人工智能（AI）。AI包括收集数据，建立使用它的准则，演变为临时或公司发现以及自我纠正[1]。专家建立AI作为解决涉及数字和数据的问题的解决方案。这一发现中出现了几乎每个行业的巨大技术发展，包括工程，建筑，教育，会计，商业，健康等。AI通过处理和保存数据和信息在医疗保健行业取得了重大进步。AI改变了医疗保健行业，使其更加有效，制药行业也不例外[2]。一个名为人工智能（AI）的计算机科学专业领域允许机器有效运行并解释复杂的数据。在药物中，AI技术的整合导致了加速的药物发现过程，使研究人员能够比传统方法更快地分析大量数据集并更快地识别潜在化合物。由AI提供支持的预测分析也可以改善临床试验的设计，从而更容易选择合适的患者并增加成功的机会[3]。
已发表版本的引用（APA）：He, Y., Corradi, F., Shi, C., van der Ven, S., Timmermans, M., Stuijt, J., Detterer, P., Harpe, P., Lindeboom, L
摘要 —本文介绍了一种生物启发的事件驱动神经形态传感系统 (NSS)，该系统能够执行片上特征提取和“发送增量”脉冲传输，针对外周神经记录应用。所提出的 NSS 采用基于事件的采样，通过利用神经电图 (ENG) 信号的稀疏性质，实现 > 125 × 的数据压缩比，同时在重建后保持 4% 的低归一化均方根误差 (NRMSE)。所提出的 NSS 由三个子电路组成。采用具有背景偏移校准的无时钟电平交叉 (LC) 模数转换器 (ADC) 来降低数据速率，同时保持高信号量化噪声比 (SQNR)。完全合成的脉冲神经网络 (SNN) 提取复合动作电位 (CAP) 信号的时间特征，功耗仅为 13 µW。事件驱动的脉冲式体通道通信 (Pulse-BCC) 采用序列化地址事件表示 (AER) 编码方案，可最大限度地降低传输能量和尺寸。原型采用 40 纳米 CMOS 制造，占用 0.32 平方毫米的有效面积，在特征提取和全功率传输中分别消耗 28.2 和 50 µW 的功率
2025; 21（5）：2083-2100。 doi：10.7150/ijbs.93678研究论文血小板传播1促进细胞骨架重塑，去分化和肺MET
骨肉瘤细胞的去分化导致预后不良。我们计划识别与细胞去分化有关的关键分子，并探索它们如何促进骨肉瘤细胞的肺转移。我们进行了一个球体形成测定法，并确认可以将球体细胞重新分化为特定培养基中的成骨细胞，脂肪细胞和软骨细胞，并且在细胞表面检测到了细胞表面，这表明球体样细胞是透射细胞的。血小板传播1（THBS1）和ITGA被确定为去分化的关键分子，而THBS1表达较高的骨肉瘤患者的预后较高。thbs1在去分化的早期阶段促进了itga1和itga6在细胞膜上的积累，从而增加了细胞质中FAK，RASGRF1和MLC2的磷酸化，并促进细胞骨架重塑。我们的结果表明，THBS1通过促进细胞骨架重塑来促进细胞去分化和肺转移，并且ITGA1和ITGA6在介导细胞外向至细胞内信号中起着重要作用。这种介导作用主要发生在去分化的早期阶段。
使用机器学习的道路事故严重性预测
今天，世界上每年发生了超过800万次大火，这些大火的主要部分，30-40％，即超过200万大火，与电力部门有关，在全球范围内约有3万人死亡。这主要是由于电缆绝缘材料缺乏防火和现有防火化合物的无效性。当然，今天有必要进行有关防止电缆中短路的研究，从而增加电缆绝缘的热阻力并将其充分定位。在全球电力部门的经验中，人们越来越多地注意火焰电缆，并确保建筑物和结构的消防安全仍然是紧急问题之一。降低聚合物的易燃性和易燃性程度并创建耐火（安全）材料是一个紧迫的问题，需要紧急解决方案，包括电缆行业。
DeepSeek重新定义了Openai以外的AI卓越 - IJRPR
AI技术正在迅速增长，并且已经出现了一些平台来满足各种行业的特定需求。DeepSeek和Openai是其中两个范式的例子 - 深处是一种开源和廉价的方法，Openai是一种商业和多功能的方法[8]。本研究将探讨这些不同的合作策略如何影响其他领域用户的性能结果，可用性和总体增值体验。在AI场景中出现的很大程度上未知的DeepSeek引起了人们的关注，具有创新的功能，例如实时适应性和改进的决策算法[7]。此类功能对于需要实时数据处理和智能自动化的领域特别有吸引力。另一方面，OpenAI以其全能模型（例如GPT系列）而闻名，这些模型在自然语言处理（NLP）任务中非常有效，并且已广泛用于内容创建，编码援助等。[6]。OpenAI的专有性有时可能会妨碍更高的成本和有限的灵活性[9]。主要的研究问题源于这两个平台之间的选择，用于搜索AI解决方案的组织，这是由于这种选择所带来的影响。尤其是，本研究探讨了DeepSeek提供的较低的使用成本和适应性如何抵制OpenAI的市场认可和通用应用中的行业多功能性。因此，本文探讨了这两种技术的历史背景，它们的贡献，局限性和对社会的影响，以帮助了解他们每个人在人工智能不断发展的生态系统中扮演的作用[10]