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处于紧急状态。 1923 年德国危机时期的主权斗争和代表权危机
在他的演讲中，本杰明·齐曼将重点讨论与 1923 年危机时期的政治高度相关的两个话题。一方面，这是关于国家主权的问题。这一关系十分脆弱且充满争议，一方面外部由于法国和比利时军队占领鲁尔区，另一方面内部则面临分裂主义势力以及政变和起义企图。第二个主题是始于1923年的政治代表危机，对该危机的分析也更准确地描绘了截至1933年通货膨胀的后果。
研究文章：混合太阳能光伏的比较研究 - 柴油电源系统John Adebisi 1，Prisca Ibili 2，Michael Emezirinwune
在电源不稳定的环境中，不断的负载脱落和不一致的能源可用性仍然是一个重大挑战。因此，需要紧急的替代能源来缓解这一挑战。多年来，化石燃料基的能源被认为是一种有效的解决方案，但是这些来源的温室气体排放量在很大程度上导致臭氧层耗竭的增加，最终导致污染和全球变暖。这项工作有助于通过减少柴油发电机的使用并更多地专注于混合可再生能源系统来遏制这种威胁。这项研究使用选定的住宅建筑作为案例研究。将光伏系统和柴油发电机作为混合能源系统合并，并使用Homer软件处理收集的数据。模拟的输出提供了两个最佳系统（Pv-eSel Generator，电池与完整的混合系统结合）和（PV-eSel Generator）。分析的最佳且具有成本效益的系统是PV柴油混合动力系统。它由10kW太阳能PV，45kW柴油发电机，10kW转换器和6台6fm200d电池组成。这项研究提供了各个子系统的协同作用，结果在结果中分析以提高系统的可靠性。
古兹曼·戈麦斯（Guzman Y Gomez）如何重新控制其供应链并降低食品成本
Guzman Y Gomez是一家澳大利亚快餐店连锁店，专门从事墨西哥风格的菜肴，例如填充的墨西哥卷饼，装有玉米片和自制的玉米片。看到有机会重塑墨西哥食品并将其介绍给澳大利亚观众，创始人兼首席执行官史蒂文·马克斯（Steven Marks）于2006年在悉尼开设了第一个地点。今天，该专营权拥有135多家餐厅，在新加坡，日本和整个美国设有地点。gyg以使用高质量的新鲜食材而自豪，并为每个客户提供伟大的体验和墨西哥的品味。
出版版本引用（哈佛）：Tercero-Hidalgo, JR, Khan, KS, Bueno-Cavanillas, A, Fernández-López, R, Huete, JF, Amezcua-Prieto, C, Zamora, J & Fernández-Luna, JM 2022，“COVID-19 证据合成中的人工智能未得到充分利用，但有影响力：一项方法学研究”，《临床流行病学杂志》，卷。 148，第 124-134 页。 https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2022.04.027
目标：像大流行这样快速发展的情景需要迅速制作高质量的系统评价，而这可以使用人工智能 (AI) 技术实现自动化。我们评估了 AI 工具在 COVID-19 证据综合中的应用。研究设计：在前瞻性注册审查协议后，我们自动下载了 COVID-19 生活证据概览数据库中所有开放获取的 COVID-19 系统评价，为它们编制了与 AI 相关的关键字的索引，并找到了使用 AI 工具的评价。我们将他们的期刊的 JCR 影响因子、每月引用量、筛选工作量、完成时间（从预注册到预印本或提交给期刊）和 AMSTAR-2 方法评估（最高分 13 分）与一组没有 AI 的出版日期匹配的对照评论进行了比较。结果：在 3,999 篇 COVID-19 评论中，有 28 篇（0.7%，95% CI 0.47 e 1.03%）使用了 AI。平均而言，与对照组（n = 64）相比，AI 评论发表在影响因子更高的期刊上（中位数 8.9 vs. 3.5，P !0.001），每位作者筛选的摘要更多（302.2 vs. 140.3，P = 0.009）和每项纳入的研究（189.0 vs. 365.8，P !0.001），但每位作者检查的全文较少（5.3 vs. 14.0，P = 0.005）。在引用计数（0.5 vs. 0.6，P = 0.600）、每项纳入研究的全文检查（3.8 vs. 3.4，P = 0.481）、完成时间（74.0 vs. 123.0，P = 0.205）或 AMSTAR-2（7.5 vs. 6.3，P = 0.119）方面均未发现差异。结论：AI 是 COVID-19 系统评价中未充分利用的工具。与不使用 AI 的评价相比，使用 AI 可以更有效地筛选文献并提高出版影响力。AI 在系统评价自动化方面具有应用空间。2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
如何引用本文/规范化参考 Gómez-Diago, G. (2022)。新闻教学中人工智能的视角。研究和教学经验的回顾。拉丁社会传播杂志，80，29-46。https://www.doi.org/10.4185/RLCS-2022-1542
摘要简介：在媒体越来越多地使用人工智能（Neuman，2021 年）的背景下，而西班牙的传播学位和硕士课程中却没有这项技术（Sanchez García；Calvo Barbero；Diez Gracia，2021 年；Ufarte；Calvo；Murcia，2020 年；Ufarte；Fieiras；Túñez，2020 年）。方法论：已经找到了国际研究项目和教学经验，以解决人工智能问题并将其引入新闻学教学。此外，2021年，我们参加了六次国内和国际学术活动，从中我们获得了如何在通信领域的三个方面处理人工智能的想法：研究领域、专业背景和大学教学。结果：收集到的想法、研究和教学举措从两个基本角度解决了人工智能问题：一个批判性角度，它解决了使用这项技术的社会后果；一个应用性角度，主要寻求培养学生三项技能：获取和处理数据、创建自动化内容和验证内容。结论：尽管可用的研究和教学举措很少，但它们提供了将人工智能引入新闻和传播学本科和硕士学位课程的方法，从批判的角度考虑媒体的作用，承担因使用和扩展这项技术而产生的培训挑战。
Gomez-Ramírez，G.A； Meza，C； Morales-Hernández，S。oportunidades ydesafíosParala la la la la ailmacena-electroquímicoeleproquímicoen las redeseléctr neurotecnología：interfaz cerebro-计算机yprotección... Romero-Godoy，d。; Sánchez-Rodríguez，d。; Alonso-Gonzá-Lez，I。； Delgado-Rajó，F。基于SLAM 的TOF摄像头的低成本避免系统 文章信息摘要目的：本研究的目的是分析和评估影响国际供应柴合作的因素 气候变化是荒漠化的触发和减少的可能替代方案 以色列的疫苗犹豫 多媒体，情感和学习经验
固定系统和电动汽车（例如电网中电化学存储）的整合将带来电力系统中的一系列动作，以增强现有网络，使当前的能源网格多样化，并为该地区的能源需求以及由于气候变化而产生的相关问题。 div>本文揭示了其整合的主要机会和挑战，显示了中美洲电气矩阵的当前演变和情况。 div>该区域提出了有利的条件，可以与间歇性发电相结合的各种存储技术渗透，这代表了分析中的新考虑。 div>各种储存技术的暴露，尽管在发现和使用中已经老化，但今天还是出示了大量生产可再生电力的机会。 div>最后，将分析这些技术可以与电力网络进行交互的方式，以分析存储和加载单元。 div>最后，将确定电网电网中电化学存储系统整合的主要机会和挑战。 div>
Algan ...
我们介绍了在桑迪亚国家实验室（Sandia National Laboratories）追求的磁惯性融合（MIF）概念Maglif（磁化衬里惯性融合）。在Maglif中，用融合燃料填充了一个厘米尺度的铍管或“衬里”，轴向预磁性，激光预热并使用Z机器中高达20 mA的爆炸，以便产生血浆的热核柱。激光预热升高了燃料的最初绝热性，电流，使衬里和准绝热地穿绝热地通过Lorentz力压缩燃料，轴向磁场限制了在内螺旋中限制了从燃料造成的燃料损失，从而限制了燃料壁的热损失。maglif是证明融合相关温度，显着融合产生（> 10 13主要的DD中子产量）和带电融合颗粒的磁性诱捕的第一个MIF概念，并有可能产生多MJ产量以及在60 MA下一代的下一代脉冲脉冲机上产生显着的自我热量。在这项工作中，我们回顾了自2013年第一个融合融合生产实验以来，在桑迪亚国家实验室的Maglif中进行了主要研究，最后讨论了利用Maglif获得融合能量的高收益和考虑因素的可能性。
引用Verson的引用：Gorri，JM，Ramirez，J，Ortíz，A，Martínez-Murcia，FJ，Segovia，F，Suckling，J，Leming，M，Zhang，Y，Álvarez-Sánchez，Jr RJ，A，Fernández-Jover和，GómezVilda，P，Graña，M，Merrera，F，Iglesias，R，Lekova，A，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，La Paz pinninghoff，MA，MA，MA，Rincón，M，Rincón，Rincón Z，JM 2020，“自然和人工计算中的人工互动：数据科学的进步，趋势和应用程序”，《神经典型》，第1卷。 410，页237-270。 https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.05.078
引用Verson的引用：Gorri，JM，Ramirez，J，Ortíz，A，Martínez-Murcia，FJ，Segovia，F，Suckling，J，Leming，M，Zhang，Y，Álvarez-Sánchez，Jr RJ，A，Fernández-Jover和，GómezVilda，P，Graña，M，Merrera，F，Iglesias，R，Lekova，A，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，J，La Paz pinninghoff，MA，MA，MA，Rincón，M，Rincón，Rincón Z，JM 2020，“自然和人工计算中的人工互动：数据科学的进步，趋势和应用程序”，《神经典型》，第1卷。 410，页237-270。 https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.05.078
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