XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmetric
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g oo 11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g o11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形亚原子量表的量化应在下一个较高的10 40 x分形尺度（宇宙学）上重复，因此，应进行度量量化。一个元素不仅仅是局部重力，还包括确实有验证的局部组件。n = 1。例如，在所有螺旋星系平面的光环中，在大型R = 1-2gm /（rc 2）中，eq.4.13 k 00在大r（k 00»e i de /de /（1-2 e）的极限）中必须等于G oo = 1-2gm /（rc 2），鉴于所有通常的中心力力mv 2 /r = gmm /r 2在所有螺旋力平面中，halo的各个部分都必须在螺旋力平面中。求解V的这些方程式给出了我们的度量量化。v = n100km/sec（n =整数），因此我们不需要暗物质来解释这些光晕速度。审查：来自Parti Ultimate Occam的剃须刀理论的评论意味着最终数学物理学理论：假设0®Newpdet + µ + E Mandelbulbs in Fig6中的Mandelbulbs在自由空间中r H = E 2 10 40 40（0） /2M P C 2，k 00 （4.13）newpde = g µ（ÖKµµ）¶y /¶x µ =（w /c）y，y，v，v，k oo = 1-r h /r = 1 /k rr = 1 /k rr，r h = e 2 x10 40 n /m（n =。< /div>-1,0,1。，）。t +µ +e在2p 3/2球形壳上r = rh。2g = t +µ baryons，稳定（在此处不需要QCD）。那么，在r = r h时，newpde的（稳定）多电体状态吗？是。d c = 0给出了45°极端
镰状细胞疾病成人的修订疾病感知问卷（IPQ-R）的心理测量特征
抽象目标：镰状细胞疾病（SCD）是全球最常见的单基因疾病。心理和行为因素通常被报告为在预测SCD健康结果中起着重要作用。专注于适应特定的健康状况及其治疗时，事实证明，健康与疾病的常识模型（CSM）具有启发式价值。在其他健康状况下，疾病结果直接受到疾病感知的影响。因此，这项研究的目的是探索修订后的疾病感知问卷（IPQ-R）的心理测量专有。设计：我们对517例镰状细胞疾病患者进行了横断面评估，并收集了406 IPQ-R的结果。通过这些数据，我们验证了信仰量表的因子结构和提出的修改，以通过确定的因素分析来改善其对数据的拟合。此外，我们通过探索性因素分析探索了因果归因量表的阶乘结构。结果：初始模型与数据显示不良。在结构修改后，消除了两个具有低负载的项目（模型2），在项目（模型3）和项目重新分配之间添加的协方差（模型4），最后提出的模型提出了与数据的正确拟合。在进行此模型规范之前，我们审查并编辑了九项研究，探讨了IPQ-R的心理计量学特性，以突出其他已将IPQ-R适应特定人群的作者进行的所有修改，并允许与我们自己的修改进行比较。结论：考虑到以前的发现，这项研究表明，在IPQ-R的尺寸结构上需要进一步的工作。
不确定度量的量子参考帧
当前的量子物理学理论和一般相对论本身不允许我们研究重力来源是量子的情况。在这里，我们提出了一种策略，以确定在叠加中存在质量配置的情况下对象的动力学，因此使用量子参考框架（QRF）转换。特别是，我们表明，只要不同分支中的质量配置是通过相对宽度的转换相关的，那么人们就可以使用QRF当前框架的扩展将质量结合质量变化的框架变化。假设在量子协调转换下的动态定律协方差，这允许使用已知的物理学来确定动力学。我们应用此过程来发现探针粒子的运动和质量构造附近的时钟的行为，从而发现了由超级位置的引力物体引起的时间扩张。与其他模型的比较表明，半经典的重力和重力塌陷模型不遵守量子坐标转换下动力学定律的协方差。
对羊群进行排序：从孤立的第三磨牙和下颌骨的定量鉴定，通过几何形态图
Marine Jeanjean，Ashleigh Haruda，Lenny Salvagno，Renate Schafberg，Silvia Valenzuela-Lamas等。对羊群进行排序：通过几何形态计量学从孤立的第三磨牙和下颌骨对绵羊和山羊的定量鉴定。考古科学杂志，2022，141，pp.105580。10.1016/j.jas.2022.105580。HAL-04873072
husmorph：一个简单的机器学习应用程序，用于自动形态学地标Henning H. Kristiansen 1,2，*，Moa Metz 1，Lorena Silva-Garay 1，free
husmorph：一个简单的机器学习应用程序，用于自动形态学地标Henning H. Kristiansen 1,2，*，Moa Metz 1，Lorena Silva-Garay 1，Fredrik Jutfelt 1,3，＃，＃，Robine H.J.Leeuwis 1，＃1挪威科技大学生物学系，Høgskoleringen5，7034，Trondheim，挪威。 2挪威科学技术大学计算机技术与信息学系，挪威特隆德海姆，Høgskoleringen5，7034。 3哥德堡大学生物与环境科学系，瑞典哥德纳堡7B，41390，瑞典。 *通讯作者：计算机技术和信息学系生物学系。 电子邮件：skihenning@gmail.com。 ＃F.J.和R.H.J.L. 是共同的作者，并为这项工作做出了同样的贡献。 电子邮件地址：lorena.silvagaray@gmail.com（L.S.G. ） ），rhjleeuwis@gmail.com（R.H.J.L. ），fredrik.jutfelt@bioenv.gu.se（F.J.）作者的数字：M.M 0009-0002-4397-3948 L.S.G. 0000-0002-9332-6311 R.H.J.L. 0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要Leeuwis 1，＃1挪威科技大学生物学系，Høgskoleringen5，7034，Trondheim，挪威。2挪威科学技术大学计算机技术与信息学系，挪威特隆德海姆，Høgskoleringen5，7034。 3哥德堡大学生物与环境科学系，瑞典哥德纳堡7B，41390，瑞典。 *通讯作者：计算机技术和信息学系生物学系。 电子邮件：skihenning@gmail.com。 ＃F.J.和R.H.J.L. 是共同的作者，并为这项工作做出了同样的贡献。 电子邮件地址：lorena.silvagaray@gmail.com（L.S.G. ） ），rhjleeuwis@gmail.com（R.H.J.L. ），fredrik.jutfelt@bioenv.gu.se（F.J.）作者的数字：M.M 0009-0002-4397-3948 L.S.G. 0000-0002-9332-6311 R.H.J.L. 0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要2挪威科学技术大学计算机技术与信息学系，挪威特隆德海姆，Høgskoleringen5，7034。3哥德堡大学生物与环境科学系，瑞典哥德纳堡7B，41390，瑞典。*通讯作者：计算机技术和信息学系生物学系。电子邮件：skihenning@gmail.com。＃F.J.和R.H.J.L. 是共同的作者，并为这项工作做出了同样的贡献。 电子邮件地址：lorena.silvagaray@gmail.com（L.S.G. ） ），rhjleeuwis@gmail.com（R.H.J.L. ），fredrik.jutfelt@bioenv.gu.se（F.J.）作者的数字：M.M 0009-0002-4397-3948 L.S.G. 0000-0002-9332-6311 R.H.J.L. 0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要＃F.J.和R.H.J.L.是共同的作者，并为这项工作做出了同样的贡献。电子邮件地址：lorena.silvagaray@gmail.com（L.S.G.），rhjleeuwis@gmail.com（R.H.J.L.），fredrik.jutfelt@bioenv.gu.se（F.J.）作者的数字：M.M 0009-0002-4397-3948 L.S.G.0000-0002-9332-6311 R.H.J.L. 0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要0000-0002-9332-6311 R.H.J.L.0000-0002-6687-4304 F.J. 0000-0001-9838-3991摘要
雇主的技巧明智地使用工人的生物识别技术和技术
本文在工作场所提供了有关生物识别技术和个人设备的指南。优先考虑对员工生物识别数据和携带自己的设备或BYOD的合规性，对于保护敏感信息和维护员工信任至关重要。生物识别技术（例如指纹和面部识别）提供了增强的安全性，但也提出了隐私问题和法律义务。[1]同样，BYOD政策允许员工使用个人设备进行工作，可以提高生产力和灵活性，但也带来了重大的安全风险。[2]员工生物识别数据没有一项联邦法律规定雇主访问或使用员工生物识别数据，因此各州负责监管这一发展空间。包括加利福尼亚在内的几个州已经制定了全面的数据隐私法，其中包括生物识别技术是受保护数据的一类。[3]总的来说，到目前为止，很少有司法管辖区已限制雇主对员工生物识别数据的使用的长度。生物识别技术通常用于时间时钟，以及限制的访问识别协议。规范生物识别数据的第一法律是伊利诺伊州的生物识别信息隐私法或BIPA，该法于2008年制定，此后导致各种国家采用BIPA样语言，以及针对各种公司的强烈集体诉讼的全面集体诉讼。在BIPA下，生物识别标识符是（1）视网膜或虹膜扫描，（2）指纹，（3）语音纹理，或（4）手或面部几何形状的扫描。BIPA对雇主施加了肯定同意要求。[4]生物识别标识符转换为可用形式（即，识别一个人）构成了由BIPA调节的生物特征识别信息。在受BIPA调节的雇主从其雇员那里获得生物识别符或生物识别信息之前，雇主必须首先：
循环经济和工业生态学概念如何交织在一起？文献计量和文本挖掘分析
尽管工业生态学 (IE) 在过去二十年中已经得到了彻底的理论化和分析（Cecchin 等人，2020 年），但围绕循环经济 (CE) 的研究仍处于萌芽阶段，并越来越受到企业、政策制定者和学术界的关注（Korhonen 等人，2018 年 a）。然而，这个 CE 概念并不完全是新的，它的基础是包括 IE 在内的多个研究流派。例如，根据艾伦·麦克阿瑟基金会 (EMF, 2015) 的说法，CE 范式基于七个“思想流派”，即：工业生态学、仿生学、自然资本主义、再生设计、从摇篮到摇篮、蓝色经济、绩效经济。对于法国环境与能源管理局 (ADEME, 2014) 来说，工业生态学也是建立循环经济的几大支柱之一，包括生态设计或产品即服务。
基于磷酸银纳米颗粒的漆酶活性
摘要双酚在食品和环境系统中广泛保留。少量的双酚A可以直接影响人类健康。然而，双足A的最近比色检测方法仍然符合诸如复杂操作和高盐溶液的影响等挑战，从而导致不准确的检测结果。在此，Ag 3 PO 4纳米颗粒是通过简单的共沉淀方法制备的，并且具有出色的漆酶模拟催化活性。在Ag 3 PO 4纳米颗粒的催化作用下，双酚A失去了电子，并与4-氨基 - 抗吡啶进一步反应形成红色物质。因此，首先基于模仿AG 3 PO 4纳米颗粒的漆酶活性来建立一种新型的双酚的快速比色方法。比色法的检测限制为低至0.222 mg·L -1，该限制低于中国国家卫生和计划生育委员会和美国食品和药物管理局。此外，比色方法对其他竞争目标表现出极好的选择性。进一步的研究证实了比色方法在实际食品和水样品中检测双酚A的准确性，可靠性和速度，这表明这种比色方法在实际应用中可能至关重要。