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如何引用本文：Thenga，M。（2025）。在FET阶段地理课程中实施气候变化教育的障碍和机会
12年级研究任务研究任务：研究学习者社区中经历的问题或问题。问题/问题必须在本地/省/国家报纸上进行报告。学习者有望调查问题并写一份报告，讨论他们的发现。以下是学习者可以调查的示例列表。
工业实施的模拟流程——...
在本文中，我们介绍了用于实现 FD-SOI 量子点器件的模拟流程。所提出的流程由一系列模拟组成，从结构的光学光刻制造开始，然后是几何表示和电气行为，最后是量子力学特征。对于我们器件的建模，我们分别使用了 STMicroelectronics 的内部软件 Optical Friendly DEdesign Check (OFDEC)、3D TCAD Sentaurus Process [8] 和 3D Quantum TCAD [9, 10] 模拟工具。本文给出的数值结果表明，我们上一代纳米结构 [11] 中出现的不必要的角落量子点和屏障控制问题现在已经消失。此外，我们的模拟表明，可以通过背栅偏置来控制波函数位置，这预示着 FD-SOI 技术在量子计算应用方面优于其他竞争技术 [12]。
鹿角被用来制造史前工具和狩猎工具，是古代 DNA 的可靠来源
史前史研究与回顾研讨会 (SERP)，Dep.西班牙巴塞罗那大学历史和考古学 b 奥地利维也纳大学进化人类学系 c 奥地利维也纳大学人类进化与考古科学（HEAS） d 西班牙巴塞罗那大学考古学研究所（IAUB） e 西班牙巴塞罗那大学动物与生物学系 f 西班牙萨拉曼卡大学史前和考古学系 GIR PREHUSAL g 坎塔布里亚国际史前考古研究所（IIIPC），（坎塔布里亚大学-坎塔布里亚古比尔诺-斯潘塔桑塔纳 UMRNHNR，2007 09 考古动物学、植物考古学：社会、实践和环境。 MUS ́国家自然，d ́ eme otneme»＆Institut Inee cnrs«Environnement et ́ ecologie»，法国，法国考古学学院，考古学和海上文化实验室38 HAIFA，以色列K考古研究所，耶路撒冷大学，以色列L奥地利考古研究所 - 史前奥地利科学学院我，乔治亚Q Moravsk' 4105，以色列U Sociedad de Ciencias Aranzadi，Donostia，西班牙，v Mus vus ́ee d'Arch́
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
论文 10 – 质量战略实施
2019 年启动了为期三年的 NHSAA 艾尔郡卓越质量战略。然而，由于疫情期间的运营和临床挑战以及恢复和复工期，该战略未能全面实施。2023 年 6 月，医疗治理委员会同意将当前战略延长至 2023 年至 2025 年，该战略于 2023 年 8 月获得 NHS 董事会批准。该批准的条件是制定实施计划以支持战略的实施，并成立了一个多学科质量战略实施小组。2024 年 1 月，医疗治理委员会要求提交一份文件，以保证质量战略中规定的措施/可交付成果的实施取得进展，该文件将于 2025 年 2 月提交给 NHS 艾尔郡和阿伦董事会会议。2.3 评估
蓝色简约创意旅行三折小册子
学员本人或其赞助机构/组织在离开其国家前往印度之前必须自行或代表其承担全部健康和残疾风险。中心不承担任何医疗费用。身体和精神健康的候选人只需申请。申请表需附上经授权的政府医疗官员出具的健康证明，内容包括眼部、胸部（结核病）、疫苗接种、心脏、肺、肝、脾、鞘膜积液、皮肤和性病、肝炎、艾滋病毒、黄热病和其他传染病。如果在课程中发现任何需要医疗的信息被隐瞒，中心将有义务随时将候选人送回其祖国。旅行费用将由提名/赞助机构或候选人本人承担。
引用：Hussain Z，Shah SA，Mukherjee M等。预测儿童，青少年和成人哮喘发作的风险：机器的协议L
审稿人：1 Hailu Merga博士，Jimma University对作者的评论：这项工作非常有趣，特别是使用SEM和大型样本量。，我们非常感谢您在文章上的专业评论工作。您担心，需要解决许多问题。根据您的好建议，我们对原始数据进行了重新分析，并彻底修订了先前的草稿，请参阅下面对您的评论的回答。谢谢！摘要•在摘要响应的方法部分中提及用于数据分析的软件和假设：谢谢您的建议，我们已更新了摘要的方法部分，其中包括用于数据分析的软件和假设，如下所示。请参阅干净版本中的28-33行。“ 2023年在中国广西进行了一项横断面研究。使用R软件中的多种导致方法的结构方程模型用于构建评估系统。我们假设医务人员的心理健康状况和健康教育/晋升是前期变量，并认识到健康中国（Guangxi）行动计划是一个调解人，愿意加入健康促进和对医疗服务的满意度是反映公众满意度的结果。社会人口因素也被认为是他们对结果的影响。”背景•背景部分更多地强调了行动计划的历史背景一个段落就足够了；没有一页。由于这项研究对公众满意，因此如果作者重新表明本节，更好的是。回应：感谢您的建议，我们修改了引言部分。请参阅
简单的表面处理 - 偶联 -
摘要：将有机半导体聚合物与生物学物质有效接口的物质特性对齐对于它们在生物电子设备中的使用至关重要。合成修饰和高级加工技术通常被用于促进细胞粘附和生长。在这项研究中，我们将UV-ozone（UVO）处理作为修改PDPP3T膜的简单替代方法。暴露于UVO会增加半导体表面的极性，如接触角和XPS分析所证实。在优化时间（t≥30s）下及以上的表面处理导致了施旺细胞的生长增强，其行为与标准组织培养塑料（TCP）相当。同时，长时间的暴露开始引起聚合物的光学特性的重大变化，逐渐闪入光漂白导致半导体行为的降低至30 s以上。使用电阻抗光谱测试了紫外线处理的PDPP3T的最佳生物结合特性，该技术在半导体聚合物对支持细胞生存力和增殖方面的有效性进行了使用。这项工作证明了更容易将共轭聚合物与生物环境整合在一起的潜力，从而扩大了探索在存在生物细胞中离子扩散与半导体电动性之间相互作用的机会。
探索骆驼滴答的微生物，推断向量能力：组织水平共生培养基的见解
尽管技术进步允许从各种植物组织的细胞壁进行分离和结构分析，但我们对这些多糖如何组织到特定的分子三维（3D）结构中的理解非常有限（6，7）。阐明这种植物细胞壁的3D组织是对植物如何适应细胞类型的环境和生长条件的充分理解的先决条件。进行结构分析，首先通过使用各种化学品处理从细胞壁中提取单个多糖。但是，这些聚合物在细胞壁内采用的3D结构丢失，只能通过分子计算机建模来预测。X射线衍射和魔法旋转固态核磁共振