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摘要研究确定了交易成本和竞争性招标对采购绩效的影响。这项研究采用了解释
摘要研究确定了交易成本和竞争性招标对采购绩效的影响。这项研究采用了依靠主要数据来源的解释性研究设计。有目的的抽样技术获得了142位受访者的样本量。研究结果表明，交易成本对采购绩效具有积极而重要的影响。竞争性招标对采购绩效具有积极而重大的影响。竞争性招标对交易成本具有积极而重大的影响。这项研究是为了帮助行业了解交易成本和竞争性招标在实现公共采购中的成本效率方面起着至关重要的作用。关键字：交易成本，竞争性招标，公共采购绩效引用：Ofori，I.，dadzie。B.，E。，（2024），“交易成本和竞争性招标对公共采购绩效的影响”，《非洲采购，物流与供应链管理学会杂志2024，7（9）：第33-59页。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/ajplscm.v7i9.2
全基因组CRISPR/CAS9屏幕揭示了影响肿瘤细胞对NK细胞介导的杀伤的敏感性的因素
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2024年10月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.10.08.615667 doi：Biorxiv Preprint
人工智能对不确定和快速变化条件下管理决策的影响
注释。本文致力于人工智能对管理决策的影响问题。人工智能使您可以自动执行许多常规管理任务，从而腾出时间进行战略规划和创造性决策。这在快速变化的环境中尤其重要，因为对市场挑战的响应速度是关键。研究人工智能对管理决策的影响很重要，因为它有助于了解公司如何在面对不确定性和快速变化的情况下更有效地运营，从而提高效率和竞争力。本文的目的是分析人工智能在管理中的作用及其对不确定语言决策的影响。这项研究基于使用许多一般的理论方法、原则和方法。为了实现目标并解决研究任务，使用了以下方法：理论，特别是理论数据的概括、比较、综合——确定人工智能在管理中的作用及其对不确定语言决策的影响。值得注意的是，现代商业环境的变化是由外部环境的高度动态性和不稳定性引起的。这是由于该国目前面临的挑战，这些挑战加剧了竞争，并鼓励企业使用新技术和业务流程管理工具，以找到战略发展的最佳方向。确定人工智能正在成为面对不确定性和快速变化时做出管理决策的不可或缺的工具。它使公司能够更好地了解市场，快速适应新条件并提高其流程效率。然而，成功实施人工智能需要考虑道德方面、数据质量和员工培训。值得注意的是，在不确定和快速变化的条件下，在管理过程中实施人工智能可以显著提高决策质量并提高组织的竞争力。为了成功实施，明确目标、确保数据质量、选择合适的工具和培训员工非常重要。适当的规划、工具的选择、有效的数据管理，最重要的是员工培训是关键因素
对影响的研究。pdf -journalssystem.com
摘要：氯化镁六水合物是镁铁矿加工中的重要中间产品。为了促进镁铁矿资源的有效利用，基于氯化镁六水合物的热解间隔，研究了氧化镁与不同物理化学性质的关系以及水合氢氧化镁的明显特性。结果表明，温度对氧化镁烧结的影响要比保持时间强。随着钙化温度的升高和氯化镁六含镁的固定时间的延长，钙化产物氧化镁被烧结成大粒径，特征性粒径D 50 of33.89μm。晶体被扭曲，化学活性恶化，颜色发育时间高达407 s。当六水合氯化镁在480°C下用2小时钙化时，几乎完全分解。氧化镁的产物由均匀分布的小珊瑚棒状颗粒组成，具有强大的化学反应性，颜色发育时间为115 s。颗粒小且分布均匀，具有特征性的粒径D 50的1.36μm，最高比表面积达到7.292 m 2 /g。水合氢氧化镁颗粒具有明确的边缘和角落，具有特征性的粒径D 50为1.59μm，并且粒度分布均匀。
关于低地农业影响的证据审查...
执行总结一个大部分证据表明，农业强化和相关的土地使用变化是整个欧洲生物多样性损失的主要驱动力之一。随着农场对政策信号的响应，农业景观已变得越来越简化和同质，影响一系列分类单元。尽管试图通过农业，土地管理和环境政策来应对这些挑战，但它们不足以避免在欧洲目睹的急剧下降。北爱尔兰生物多样性面临的挑战与其他任何地方一样鲜明。该国目前是世界上第12个最糟糕的国家，即生物多样性损失，其中12种面临灭绝的人，而另外几个人则经历了显着的下降率。，该部门将拥有北爱尔兰四分之三的土地，致力于农业，在努力以足够规模和适当的时间范围内解决生物多样性损失方面发挥着关键作用。
云影响空气中微生物的功能
液态水含量（LWC）（克 -3 ）§ 晴朗天气 20200707AIR 07/07/2020 6.5 NW 1268-1834 [1626] In 11.1 61 3.6 < 0.01 20200708AIR 08/07/2020 6.1 NW 623-1675 [1253] In 14.2 53 3.1 < 0.01 20200709AIR 09/07/2020 6.0 N 651-2377 [1487] In 20.3 48 3.4 < 0.01 20200922AIR 22/09/2020 5.9 W 665-1334 [972]出局 12.4 78 1.0 < 0.01 20201118AIR 18/11/2020 5.8 W 680-1142 [870] 出局 14.1 41 6.4 < 0.01 20201124AIR 24/11/2020 6.0 W 644-740 [699] 出局 8.6 50 3.4 < 0.01 最小值 - 5.8 - - - 8.6 41 1.0 < 0.01 最大值 - 6.5 - - - 20.3 78 6.4 < 0.01 中位数 - 6.0 - - - 13.3 52 3.4 < 0.01 平均值 - 6.1 - - - 13.5 55 3.5 < 0.01 标准误差 - 0.2 - - - 4.0 13 1.7 - 云 20191002CLOUD 02/10/2019 2.4 NW 1422-1505 [1465] 进 6.5 100 3.0 NA 20191022CLOUD 22/10/2019 6.4 S 698-957 [813] 出 5.7 100 8.7 NA 20200311CLOUD 11/03/2020 4.1 W 964-1145 [1060] 出 5.0 100 7.4 NA 20200717CLOUD 17/07/2020 3.3 NW 1271-1437 [1343] 出10.1 100 1.6 0.08 20201016CLOUD 16/10/2020 4.7 东北 917-1034 [958] 出站 1.1 100 1.8 0.35 20201028CLOUD 28/10/2020 6.0 西 1026-1529 [1269] 出站 5.2 100 11.0 0.23 20201103CLOUD 03/11/2020 3.5 西 1126-1593 [1390] 入站 2.2 100 8.7 0.06 20201110CLOUD 10/11/2020 3.1 西南 691-1276 [1016]出局 5.9 100 2.5 0.07 20201119CLOUD 19/11/2020 2.8 W 1207-1234 [1215] 出局 0.3 100 7.7 0.11 最小值 - 2.4 - - - 0.3 100 1.6 0.06 最大值 - 6.4 - - - 10.1 100 11.0 0.35 中位数 - 3.5 - - - 5.2 100 7.4 0.10 平均值 - 4.0 - - - 4.7 100 5.8 0.15 标准误差 - 1.4 - - - 3.0 0 3.6 0.11
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
使用Arimax模型探索环境指标和预测流感发病率的影响
流感是一种普遍存在的呼吸道感染，每年对全球数百万人的健康产生重大影响，导致严重的发病率和偶尔死亡（1）。尽管像其他呼吸道感染一样，流感在冬季和春季通常最普遍，但最近的报道阐明了夏季流感病例的引起兴趣（2）。这种新兴趋势对卫生当局和流感监视工作提出了新的挑战。流感的发作和传播受许多因素的影响，包括空气污染物（3）和气象因素等环境指标（4）。因此，获得对流感率的准确预测并对影响其因素的彻底理解的准确预测至关重要。
国际时装周数字影响力分析
摘要 数字影响者现象已经改变了品牌通过社交网络与受众沟通的方式。在一个即时性主导的社会中，公司率先将 Instagram 视为宣传其产品的平台。在这种情况下，影响者成为广告的关键工具和商业市场。与此同时，人工智能催生了一个虚拟形象的世界，虚拟形象是一种非人类的形象，它开发出对受众具有未知影响的能力，并将注意力集中在时尚品牌上。本研究的目的是了解数字影响者如何在 Instagram 上进行交流以及对奢侈品牌的影响。应用双焦点内容分析方法（定量/定性）和 SPSS 统计工具。第一个结果显示了数字影响者在时尚品牌广告活动中出现的频率水平、奢侈品牌在他们对话中的存在以及与用户的积极互动，尽管这些个人资料无法重现人类语言的情感，但我们已经能够获得一些结果，这些结果支持，尽管人工智能（AI）生成的头像具有在社交网络上的品牌广告中发挥相关作用的必要特征，但至少在不久的将来不能说它们参与了“影响者”职业。在未来，它可能相当于人类所做的工作。
在过去500万年中，气候环境对人类脑大小的影响
相对于体重的大脑被认为是一种明显的人类特征。它经常与将人类与其他物种区分开的社会，行为，技术和其他认知适应性相关。因此，大脑大小进化的过程是严格的科学辩论的主题。已经提出了许多假设，以解释气候和环境如何推动大脑大小的选择，但是通常会假定气候 - 环境选择性压力的单调影响，并且很少考虑在特种之间和内部效应。在这里，我们将贝叶斯系统发育比较技术应用于人类化石记录，以测试气候和环境压力（C-E）对脑大小进化的影响，同时考虑体重和年代年龄。我们发现，较冷，更可变的温度对脑大小的演化具有正面影响，这可能与生物学适应性有关以减轻低温。然而，在同性恋中，随着时间的流逝，这种作用的强度会降低，这表明在后来的物种（Homo Sapiens和Homo neanderthalensis）中，脑大小受到C-E条件的影响较小。引言相对大脑的大小是一个特别重要的特征，因为它通常被用作认知能力1-4的代理。据广泛报道，在过去的几百万年中，人类素的相对大脑大小增加了，最终是我们自己物种的标志性大脑5。然而，随着时间的时间，各个物种内部的逐渐变化引起了整个人类进化的相对大脑大小的增加。因此，我们必须采取与以前的许多研究相比，它只寻求跨物种的模式，才能真正理解人类素的生态驱动因素4,7,8。气候和环境（C-E）长期以来一直认为对人类欺凌的作用至关重要3,4,9-14。因此，已经提出了多种假设来解释C-E变量（例如降水，温度，植被）对人类脑大小进化3的作用。然而，这些假设传统上是用模棱两可的，尚不清楚如何测试它们以及使用哪些数据。最近，Will等人。3明确概述的假设以及对如何从所谓的生物气候变量的套件中预测颅底容量的相关期望，总结了温度和降水量以及描述植被的变量（此后，净初级生产力，NPP）。简要地：环境压力假设表明，资源不足的环境可能引起与压力相关的大脑大小增加3,15，而相反的环境约束假设表明，资源丰富的环境更有可能支持昂贵的大脑3。环境压力和环境约束假设特定预测温度，降水和NPP对脑大小的相反影响。环境一致性和环境变异性假设使降雨，温度和NPP的变化相反。s1），防止得出明确的结论。环境变异性假说预测，需要在短时尺度上提高认知能力（或更长的时间尺度的适应性灵活性）才能耐受波动的环境12 12，而环境一致性假设假设假设认为气候和环境稳定性更适合维持大型和代谢成本的大脑3,8,8,8。所有四个假设清楚地概述了低/波动资源的重要性或对不同时间尺度上的高/稳定资源的重要性，并根据C-E数据做出明确的预测。虽然不同的研究发现了对人类辐射的不同假设的支持3,4,8,15，但所有假设的期望的基础数据并非彼此独立（例如，16；图。尽管生物气候变量和NPP通常用于对灭绝物种的过去环境和生态学的研究，但由于共线性的高水平17，不可能将某些方面的影响分开。例如，最近的工作表明温度，NPP和降水都具有相似的