1 BSN IV年学生,护理学院,海湾医科大学,阿伊曼,阿联酋2号,阿联酋2助理教授,护理学院,墨西哥湾医科大学,阿克曼,阿联酋3号讲师,海湾医科大学,阿吉曼大学,阿吉曼,阿伊阿,阿联酋,阿联酋 * 27.07.2023接受:01.09.2023发布:22.09.2023摘要:背景:从高中到大学的过渡期为学生带来了重大挑战,要求他们适应新的学习环境并承担增加的责任。目标:本研究旨在评估新生对大学生活的适应,将新生对大学生活的适应与他们的人口变量相关联,并将新生的学术/个人/社会和机构适应与大学生活相关联。方法:采用了描述性横截面设计的定量方法。从阿联酋阿伊曼的一所私立大学选中了共有201个新生。通过学生调整大学问卷调查(SACQ)收集数据。结果:研究结果表明,有86%的新生表现出适度的适应水平,而10%的新生表现出较高的水平。此外,在男性和女性新生之间也观察到显着差异,女性表现出更高的适应水平。此外,研究结果表明,新生的性别和人口统计因素之间的显着关联,其显着性水平为0.05。关键词:新生,大学生活,大学,学术,个人,社会和机构适应。所有四个组成部分(即学术适应,个人适应,社会适应和机构适应)之间存在显着的正相关。这些发现阐明了新生在过渡到大学生活中面临的挑战,并强调了人口变量对其适应过程的影响。i ntroduction
摘要:在神经退行性疾病的背景下,老年人群经常报告认知能力下降。最近,许多代谢途径与神经退行性相关,包括胰岛素和其他葡萄糖调节激素的信号破坏。实际上,阿尔茨海默氏病现在被认为是“ 3型糖尿病”。在这篇评论中,我们试图阐明睡眠障碍是代谢和神经退行性疾病之间复杂关系中的第三个主要参与者的作用。改变的睡眠可能会触发或永存这些恶性机制,从而导致痴呆症和2型糖尿病的发展。最后,考虑到肠道菌群在调节相同过程中的新兴作用,我们分析了这些相互作用。营养不良的条件已与昼夜节律破坏,代谢改变和神经毒性产物的释放有关,这均导致神经变性。在未来的前瞻性中,肠道菌群可以为解释睡眠障碍,痴呆和糖尿病之间的纠结关系提供重要贡献。
随着政策制定者和私人公司的前进,公众的关注已转向互连队列,由区域传输运营商(RTOS)运行的超重和缓慢的过程已成为风能和太阳能开发的主要障碍。2这些长期忽视的过程研究提出了新的发电,确定必要的传输基础设施升级以将电源在线上进行,并将这些升级成本分配给开发人员。由于开发人员对新的可再生能源的兴趣激增了,互连队列一直在努力保持步伐,从而导致了越来越多的项目和多年延误的积压。由于可再生能源通常位于波兰和系基础设施开发最少的地方,因此开发人员还持有高升级成本。
1 Department of Organic Chemistry, Faculty of Science, Palack ý University Olomouc, 17. listopadu 1192/12, 77900 Olomouc, Czech Republic 2 Department of Experimental Biology, Faculty of Science, Palack ý University Olomouc, Šlechtitel˚u 27, 78371 Olomouc, Czech Republic 3 First Faculty of Medicine, Institute of Pathological查尔斯大学生理学,12108捷克共和国布拉格4号医学院第一局,通用大学医院和查尔斯大学第一学院医学院,12808年捷克共和国普拉格5分子与转化医学研究所,医学与牙科学院,帕克拉克·奥罗姆(Palack)Olomouc,hnˇeection olomee n seemop信件:petr.cankar@upol.cz(P.C.); vladimir.krystof@upol.cz(v.k。)†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
在设计过程中,人工智能 (AI) 的决策辅助只有当人类设计师正确利用 AI 输入时才会有效。然而,设计师经常会误判 AI 和/或他们自己的能力,导致错误地依赖 AI,从而出现糟糕的设计。为了避免这样的结果,了解设计师在 AI 辅助决策过程中对 AI 队友和自己的信心的演变至关重要。因此,这项工作进行了一项认知研究,以探索如何体验各种变化(未经通知)的 AI 性能水平,并且反馈会影响这些信心,从而影响接受或拒绝 AI 建议的决策。结果首先表明,设计师对 AI 代理的信心会随着 AI 性能不佳而变化,但不会随着 AI 性能良好而变化。有趣的是,设计师的自信最初不受 AI 准确性的影响;然而,当准确度发生变化时,无论变化方向如何,自信度都会下降。此外,这项研究发现,设计师倾向于从反馈中推断出有缺陷的信息,导致对人工智能和他们自己的自信度都不适当。这项研究还表明,对人工智能的信心和自信度会影响设计师以相反方向接受人工智能输入的概率。最后,通过将这项研究的结果与针对非设计任务进行的类似研究的结果进行比较,确定了只适用于设计的结果。总的来说,这项研究提供了有价值的见解,可能有助于检测设计师的动态信心及其在设计中对人工智能输入的误用。[DOI: 10.1115/1.4055123]
早期儿童发展测量的锚定项目 (AIM-ECD) 是两种针对 4 至 6 岁儿童设计的早期学习和发展测量工具。这些项目来自早期学习质量和成果测量 (MELQO) 工具。直接评估 (DA) 需要调查员直接与儿童一起参与 14 个子任务(活动),大约需要 20 到 25 分钟才能完成,并提供跨发展领域的丰富信息。看护者报告 (CR) 通过与儿童看护者进行 5 分钟的访谈间接测量儿童的发展情况。CR 工具还收集各种可选的社会人口统计问题,这些问题需要 15 到 20 分钟才能完成。虽然对儿童进行 DA 和对同一儿童的看护者进行 CR 是完全合适的,但大多数数据收集工作仅使用一种评估,具体取决于数据收集的背景、测量目标和信息需求。 DA 适用于需要有关开发的详细域级数据的情况,而 CR 更适合集成到大规模监测调查中。
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有兴趣的学生、家长和监护人有 12 天的时间(从 2022 年 5 月 9 日至 20 日)来申请蒙哥马利公立学校的五所磁力计划。幼儿园学生仍有机会就读森林大道学术磁力学校。森林大道只有幼儿园的座位是开放的。6、7 和 8 年级的学生可以申请鲍德温学术和艺术中学和卡尔中学的空位。洛夫莱斯学术磁力学校有更多 9 年级和 10 年级学生的空间,而布克 T. 华盛顿视觉和表演艺术高中可以招收 9 年级、10 年级、11 年级和 12 年级的学生。LAMP 和 BTW 经常被全州公认为领先的大学预科高中。
摘要 人工智能是第四次工业革命的核心技术,推动了当代信息物理系统的巨大变化,并挑战了现有的组织和管理理论化方式。人工智能代理和人工智能代理的兴起在意向性和反身性方面与人类代理既有根本区别,又越来越相似。随着“儿童人工智能”的出现——由其他人工智能创造的人工智能——早期的人类设计和互动变得越来越遥远和疏远。这些发展虽然看似未来主义,但却改变了我们组织的人机界面。在本文中,我们探讨了对人工智能代理、能力和治理的理解,并提出了对社会物质性、行动者网络理论、制度理论和企业行为理论的组织理论化的影响。我们为一个不断发展和反身性的研究议程做出了贡献,该议程可以适应和再生围绕这一重大技术进步的理论。
我们生活在数字时代。随着数字化的广泛普及,现在是组织和最终用户尽快适应数字化转型的时候了。我们正处于这样一个阶段:所有企业——无论规模大小——都需要利用创新的数字平台来获得最大的成功。这就是现代企业主期待成为成功的数字企业家的原因。随着“数字世界”的总体趋势不断发展,企业正在迅速采用数字革命以在现代时代保持竞争力。数字化转型正在彻底改变企业的运作方式和组织生产的方式。这种转变是由物联网、区块链、人工智能、大数据、云计算、下一代无线网络等新数字技术的进步推动的。这些技术的实现都得益于计算能力的大幅提升和成本的同步下降。
