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苏莱曼尼省金属行业工人职业性噪声性听力损失的患病率
职业性噪声性听力损失 (ONIHL) 是一种普遍的职业健康问题，尤其是在噪音水平高的行业。本研究的目的是确定总噪声暴露时间与噪声引起的听力损失 (NIHL) 严重程度之间的关联。这项横断面研究于 2021 年至 2023 年在苏莱曼尼省进行。共有 503 人参与了这项研究。评估了人口统计特征、主观听力状况和工作以外的噪声暴露。NIHL 严重程度分为五类，并确定了 NIHL 工人受影响的频率范围。进行了统计分析以确定噪声损伤最敏感的频率以及该人群中暴露时间与 NIHL 严重程度之间的关系。大多数工人（434 人）属于成年早期年龄组（19-45 岁），其中 500 人为男性。394 名工人报告听力正常，而 109 名工人报告听力受损。总噪音暴露时间与 NIHL 严重程度之间存在显著关联，其中 4 kHz 是受影响最频繁的频率（p<0.05）。听力损失严重程度越高，噪音暴露时间越长。研究显示，金属行业工人中 ONIHL 患病率很高，大多数工人的听力损失程度为轻度至中度。研究结果强调，迫切需要制定全面的职业健康和安全政策和干预措施，以预防和管理此类人群的 ONIHL。
高科技行业的创业领导力
创业领导力在驾驭高科技行业的动态格局中发挥着关键作用，创新、敏捷和战略眼光是成功的关键。本文全面回顾了高科技行业中创业领导力的关键特征和成功策略。在技术进步迅速、竞争激烈的高科技行业中，传统的领导模式往往不尽如人意。这一领域的创业领导者具有一系列特征，使他们能够在不确定的环境中茁壮成长并促进创新。积极主动、敢于冒险和敏锐的机会识别能力是成功创业领导者与同行之间的基本特征。本文探讨了这些特征如何有助于创造有利于创新和适应的环境。高科技行业创业领导者采用的策略是多方面的，涵盖组织和个人层面。在组织层面，培养实验文化、鼓励跨职能协作和建立灵活的结构是关键的成功因素。这些策略不仅增强了组织的适应能力，还激发了持续学习和知识共享的文化。在个人层面上，高科技行业的创业型领导者往往表现出很高的情商，使他们能够处理复杂的人际关系并营造协作的工作环境。此外，有效的沟通和激励多元化团队的能力成为领导者推动创新和确保持续成功的关键工具。此外，本评论深入探讨了战略眼光和适应性在创业领导力中的作用。高科技行业的成功领导者拥有预测市场趋势的远见，并具有根据不断变化的技术格局迅速调整战略的灵活性。本文通过探索关键特征和成功策略，概括了高科技行业创业领导力的精髓。通过理解和融入这些要素，领导者可以在不断发展的高科技格局中营造一种促进创新、韧性和可持续增长的环境。
益生菌：作用机制、健康益处及其在食品工业中的应用
1 巴基斯坦拉合尔管理与技术大学食品与农业科学学院人类营养与饮食学系，2 UniLaSalle，Univ。 Artois，ULR7519 - 转化与农业资源，诺曼底大学，蒙圣艾尼昂，法国，3 食品科学与技术国家重点实验室，江南大学，无锡，中国，4 国家食品科学与技术研究所，农业大学，费萨拉巴德，巴基斯坦，5 食品科学与技术学院，江南大学，无锡，江苏，中国，6 食品与生物工程学院，江苏大学，镇江，江苏，中国，7 食品与生物工程学院，集美大学，厦门，中国，8 水产加工技术系，库库罗瓦大学，阿达纳，土耳其，9 生物技术研究与应用中心，库库罗瓦大学，阿达纳，土耳其，10 CBQF - 生物技术与化学研究中心 - 联合实验室，高等生物技术学院，天主教大学Portuguesa，波尔图，葡萄牙，11 LEPABE—过程工程、环境、生物技术和能源实验室，波尔图大学工程学院，波尔图，葡萄牙，12 ALiCE—化学工程副实验室，波尔图大学工程学院，波尔图，葡萄牙，13 汉诺威大学食品科学与人类营养研究所食品开发与食品质量系，汉诺威，德国，14 扎加齐格大学农业学院食品科学系，扎加齐格，埃及，
为生命科学、材料科学和纺织科学行业设计新型纳米粒子。
EVŌQ Nano 联合创始人兼首席技术官 William Niedermeyer 是一位终身科学家，拥有应用物理学背景，他重视专注研究。他领导了私营和企业领域的多个仪器离子物理学研究和开发项目，将他的物理学背景应用于多项突破性技术。当 9/11 事件中断他在犹他州大学的高能物理学博士学位研究时，Niedermeyer 转向了蓬勃发展的纳米技术领域，对其在医学、可再生能源和微电子领域的潜在应用很感兴趣。
嘉宾社论：大流行时代的农业食品，旅游和酒店业的循环经济
1。引言农业食品，酒店和旅游业由于贸易紧张局势，天气风险增加和高生产成本而受到压力（Amicarelli等人，2023年）。在生产方面，应该指出的是，RA人口增长迫使食品行业以高速度生产食品（Fr Ona等，2019）和食品服务以分配大量食物以满足人类需求，也不健康的食物（Lindgren等人，Lindgren等人，2018年，2018年； Fiore等，2021年； 2021年）。在消费方面，消费者并不意识到饮食的不可持续性，旅游业被迫适应全球旅行者的全球化食品和饮食趋势（Scott，2021; Pau Zuolien _ E等，2022），在环境观点下具有重要影响。导致人类消费的农作物产生约21％的整个温室气体（GHG）排放，估计为2.8 GTCO 2 EQ（Poore and Nemecek，2018年）。在食物浪费方面，这会导致大约931吨的食物从农业生产到消费，包括工业转型和分配（Fiore等，2017； FAO，2023）。近似碳足迹的估计为3.3 GTCO 2 EQ，家庭和食品服务造成了大约50％的此类数量（McCarthy等，2018）。考虑到旅游业，据估计，酒店客人每天产生超过1千克的固体废物，在结帐日增加了一倍（Abdulredha等人，2018； Amicarelli等，2021），三分之一以上的食物代表了仍然可食用的食物。“气候行动”），当地现实（例如在2015年，联合国引入了可持续发展目标（SDG），以维护和保护环境（例如“行业，创新和基础设施”）或社会社区（例如“可持续城市和社区”），仍然保证工业发展和经济增长。可持续发展目标旨在结束饥饿，实现粮食安全，改善营养和促进可持续农业（目标2），并确保可持续的消费和生产模式（目标12）（联合国，2023年）。此外，考虑到粮食生产和消费对环境的高影响，SGD要求采取紧急行动来打击气候变化及其影响（目标13）。在这种程度上，国家和国际现实已经实施了计划和战略来应对全球变暖并追求可持续发展。除其他外，欧洲绿色交易和叉式战略（欧洲委员会，2019年），旨在使食品系统公平，健康和环保，但同时也是新的循环经济行动计划（欧洲委员会，2020年），该计划促进循环经济流程，促进可持续的消费，并鼓励可持续的消费，并旨在防止浪费，并保持浪费，并保持经济的范围，以使经济保持不变。在COVID-19-19大流行后不久，它在食品制造，储存和分销方面对农业食品行业实现了几种变化，同时在食品获取，食物消费和食物浪费行为（Alabi and Ngwenyama，2023年，2023年； G€Uney and Eye和Sang Un，2021年），2021年，E。G.生态设计，扩展生产者的责任，消费者教育，可再生能源），以减少资源消耗和浪费
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
欧洲的清洁技术行业和关键材料供应商要求欧盟清洁工业交易和紧急行动，以使欧洲保持在世界范围内
1。新的和敏捷的欧盟级财务：欧盟必须使其财务工具更容易为公司访问，并从《降低通货膨胀法》中学习。在短期内，我们要求对现有工具进行有针对性的调整，例如修改临时危机和过渡框架的范围，以支持关键部门的竞争力，或者更好地利用欧盟创新基金。将来，专门分配给清洁能源供应链的欧盟级别资金的重要新来源对于重新启动竞争力以及欧盟国家援助指南的改革以更好地考虑全球竞争至关重要。2。在国家层面执行的快速轨道允许生产和部署：80 gw的风力项目，太阳能项目和各种战略原材料项目被困在欧洲各地的官僚流程中，而工业部门也需要经历深刻的过渡。实现新的和升级的电力基础设施，
策略在企业和市场上进行策略（3）.pdf
B.中期测验（10％）：中期测验是一个单独的检查，将测试类的内容（第1至11届会议）。该测试旨在允许学生获得指示他们如何跟上课堂内容和“培训”期末考试。中期测验是自愿的，是在期末考试中提高学生成绩的机会：如果中期测验只有在班级的整体评估中才会包括在整体评估中，如果其结果改善了学生的整体成绩。也就是说，如果中期测验的成绩超过了期末考试的学生成绩，则中期测验将仅包括在课程的总体评估中。否则，期末考试将对整个课程评估的60％计算。如果学生错过中期测验，情况也将如此。
估算拉丁美洲四个国家银幕产业的经济乘数
一般来说，II 型乘数只应在预计工人将花费大部分收入的地区使用，因为将其应用于其他地区可能会导致估计值夸大。II 型乘数可用于估算具有创意集群（即电影相关产业、供应商、制造商和分销商的区域集中）的地区在银幕产业支出对经济的贡献。创意集群意味着某个地区有相关工人，额外的收入将在当地消费。但是，行业需求增加导致的额外任务可能不会直接导致更多的就业和更高的工资。在某些情况下，现有员工可能会在不增加工资的情况下执行额外的任务。此外，需求增加和由此产生的积极就业效应之间可能存在延迟。