简而言之:混合方法是指在评估或研究项目中定性和定量方法的整合。该方法涉及在项目的各个阶段考虑这种整合,从研究问题的提出到文献综述和数据分析。混合方法可以比单独采用的定性或定量方法具有更大的描述性,解释性或预测性贡献。关键字:混合方法,集成,顺序探索设计,顺序解释设计,收敛设计,混合方法文献评论I.这些方法包括什么?可以通过将单词(声音和图像)的力量与数字的力量相结合(Pluye and Hong 2014)来评估任何程序。例如,您可以从利益相关者和用户那里收集故事,以说明可以吸引实用课程(基于利益相关者的经验)的成功或失败以改善干预措施;此外,您可以收集有关该干预措施的可用统计信息,或计划以横截面方式(例如,调查)或纵向收集它们(例如,将常规数据收集插入到日常活动中)。故事和统计数据的整合是解决复杂政策挑战和问题的有力方法。在以下各节中,沿研究的不同阶段介绍了混合方法方法。
在2025年2月在运营中的15个公共通道加油站中分配了4,660吨的生物CNG,比2024年2月的4,105吨增长了13.5%(13个站(13个站)的平均每日平均每日平均数量为2月的166.5吨,而每30吨高达18%,而每38吨增长了141.5吨,而三个月的时间为38吨,年龄在38%的期上,预期量为5吨。 2025年,分配的总量为14,439吨,比2月份的2024年同期增长了15%,平均每天在Repuels的Bio-CNG电台上加油为1,971辆汽车,与去年同期相比1,642次车辆,相比之下,相对于25%的运输燃料(25%)(RENEWABLE燃料证书)(RENEWABLE SERTION 25%) 2025年,比2024年2月
分子诊断的样品收集,传输和存储从各种临床样品中提取和纯化基因组DNA/RNA的试剂和解决方案特定引物和分子诊断的设计基因组DNA/RNA核酸及其变体型核酸型 cloning, transformation and selection of recombinant clones Plasmid isolation and profiling DNA sequencing platforms- Sanger's sequencing and Next-Gen sequencing Data mining from NCBI and sequence processing Offline and Online Bioinformatics tools and sequence analysis for disease diagnosis Diagnosis and therapeutic applications of peptides Cell culture technique for virus cultivation
Valeria parrales -Macias - ICM, Pitié Salpêtrière hospital, Paris, 75013, France Abha Harfouche - University Paris -Saclay, CNRS, Biocis, Orsay, 91400, France Laurent Ferrié - University Paris -Saclay, CNRS, Biocis, Orsay, 91400, France Stéphane Haïk - ICM,Salpêtrière,巴黎,75013,法国帕特里克·米歇尔(Patrick P.rita raison-vozari-icm,PitiéSalpêtrière医院,巴黎,75013,法国Brunofigadère-Paris-Saclay University,CNRS,Biocis,Biocis,Orsay,Orsay,91400,91400 *nicolas.bizat@icm-institte.org alexandre maciuk-University of Paris-Saclay,CNRS,Biocis,Orsay,Orsay,91400,法国 *alexandre.maciuk@universite-parisite-paris--paris-saclay.fr.这些作者为工作做出了同等贡献。
2022年最常见的民用无人机应用程序是娱乐使用。但是,事实证明,它们对人类无法以安全且效率的方式进行的操作至关重要[1]。世界上无人机的数量每年增长13%,许多研究重点是提高其运营能力。他们的性能正在不断提高,它们是越来越多的应用程序的最佳解决方案。他们目前是基础架构监控,区域扫描,紧急交付服务和其他应用程序的最相关和成本效益的解决方案。它们也可以通过监视和喷洒田野,进行运输,以帮助限制城市中心的拥塞,以监视安全摄像机无法使用或更昂贵的地区,用于电信目的,以及将媒体和娱乐作为便宜的航空摄像机或创建新节目的地区,以帮助限制城市中心的交通,以帮助限制田野,以帮助限制田野的交通,以帮助限制。 他们还可以在智能城市中发挥重要作用,并在物联网(IoT)系统或无线传感器网络(WSN)中使用[2]。 uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。 以最简单的形式,一个UAS包括一个无人机和GC,但是高级系统可以包括其他参与者,例如UTM系统和中间地面站,用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。 由于UAS的特征,大多数通信链接都是无线的。 如图2所示,UAS具有三个主要通信轴。 第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。。他们还可以在智能城市中发挥重要作用,并在物联网(IoT)系统或无线传感器网络(WSN)中使用[2]。uas由用于操作无人机及其通讯方式的所有组件组成。以最简单的形式,一个UAS包括一个无人机和GC,但是高级系统可以包括其他参与者,例如UTM系统和中间地面站,用于管理不同无人机和最终用户之间的通信。由于UAS的特征,大多数通信链接都是无线的。如图2所示,UAS具有三个主要通信轴。第二轴是在受控领空飞行时在UAS和UTM系统之间。首先,任何无人机和地面控制站(GCS)之间都有链接,命令,遥测,视频和其他特定于任务的数据都会传输。这些链接可以在物理或逻辑上分离,因为这些不同类型的数据并非总是在同一通道上发送。遥测信息从UAV或GCS发送到UTM系统,以监视流量和组织空间。反过来,UTM系统广播紧急地理围区,并根据其权威水平,向特定的无人机或GC发送传达建议或直接轨迹修改。最后,第三种通信发生在两个无人机之间。他们可以交换环境信息或用作路由器,以将数据传输到远程GCS或UTM。安全目标将根据传输信息的敏感性而有所不同。本文档审查了文献,以通过不同的加密技术来保护运输层以实现这些安全目标。
随着对复合零件的需求不断增长,需要越来越多的设计或重新设计才能使用此类材料。本文通过考虑三个基本变量:几何,体系结构和制造过程提出了一种设计复合结构的新方法。该方法在项目的设计前阶段被证明是有用的,当必须就制造路线和所需的投资做出重要决定时做出重要决定。方法从设计开始(其几何形状依赖于设计师的创造力),然后从复合的角度清楚地了解概念所带来的可能性。这些包括兼容的体系结构和技术的类型以及制造过程。GAP方法(几何,体系结构,过程)旨在通过对可能性进行广泛的概述和在项目开始时降低决策不良的风险来提供一种有效的综合项目。在本文中,将在解释方法本身之前提出创新的综合结构设计问题。然后提出了两个通用案例研究,以说明差距方法的工作原理。
项目理由沼气是一种具有高甲烷浓度的复杂气体混合物,是通过生物量的厌氧消化获得的可再生资源。尽管可以燃烧产生热量或电力,但它释放了CO 2,并且具有沼气丰富的各种污染物会导致它是一种相当低级的燃料。而不是特别使用沼气的甲烷成分,而是Abime(晚期沼气至甲醇电催化)项目的目标是沼气的化学价值。通过选择性地将其中的甲烷转换为甲醇,可以转化高度有效的温室气体以提供有价值的平台化学物质。将甲烷直接转化为甲醇(M2M)被认为是催化中的圣杯之一,并且已经研究了数十年。通过单氧酶酶的结构澄清刺激了该领域的最新推动,该酶能够将甲烷氧化为甲醇并在其活性位点中含有铁或铜。复制这些酶的活性是立方体项目在催化部分的目的。但是,ABIME项目遵循一种电化学方法,其中氧化速率可以通过所施加的潜力来精心控制。因此,该项目的挑战是生产配备有效催化剂的电极以促进选择性氧化。对于这些催化剂来说,看似微不足道但重要的要求是,它们需要具有导电性才能使电子到达反应物分子。在多种候选材料中,最近出现了具有有意义的电导率的金属有机框架(MOF)用于电催化应用[1-4]。作为迈向电化学沼气氧化的第一步,这个夏季项目的目的是基于三座三苯基接头,综合并表征具有电导率的金属有机框架。
分子动力学旨在模拟原子的物理运动,以便采样Boltzmann – Gibbs的概率度量和相关的轨迹,并使用Monte Carlo估计值来计算宏观特性[1,17]。执行这些数值模拟时的主要困难之一是标准化:该系统倾向于将其捕获在相空间的某些区域,通常在目标概率度量的局部最大值附近。在这种情况下,从一个亚稳态到另一个状态的过渡在复杂的系统中特别感兴趣,因为它们表征例如结晶或酶促反应。与分子时间尺度相比,这些反应长期尺度发生,因此对逼真的罕见事件的模拟在计算上很难。
ESG指标页面上的指标每天都进行刷新(除了欧盟气候基准测量指标以外,这些指标反映了最新重新平衡的数字),因此它们可能不会反映在指数方法中应用的目标,而索引方法仅针对索引重新平衡。此外,根据例如监管要求,ESG索引方法可能不会考虑以下(或所有这些指标)或考虑到以下指标所使用的所有ESG数据集。
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量,即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中,我们仅着重于合成产生高质量的合法流量,而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务,最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法,特别是通过生成对抗网络(GAN)。但是,对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性,例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距,以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值,我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network(BN)将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标,基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中,BN产生了更现实和有用的合成良性流量,并同时最大程度地减少了计算成本。