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烃类环境对Ge-As-Se-S硫系玻璃电学特性的影响
对现有科学文献的比较分析表明，基于陶瓷（Al 2 O 3 、TiO 2 、SiO 2 ）及其主轴连接制成的传感器既有优点，也有缺点。采用特殊工艺方法制造的SiO2多孔材料成本高，对SO 2 、CO 2 、CO、NH 3 、CH 4 等有毒气体的灵敏度低，等效逆反应时间<10秒[1]。研究表明，由薄非晶态片状硫属玻璃（As 2 (Se 0.9 Te 0.1 ) 3 、As 2 Se 3 ）制成的传感器的灵敏度取决于它们的成分，其惰性极低。主要原因是作为电子过程的体电导率变化发生得相当快[2]。另一方面，硫属化物玻璃传感器（As 4 S 3 和 As-Ge-Te）体积小、成本低、能耗低，灵敏度高 [3]。基于硫属化物 As 4 S 3 和 As-Ge-Te 玻璃薄层的电阻式传感器对丙胺 (C 3 H 7 NH 2 ) 和二氧化氮 (NO 2 ) 介质高度敏感，可成功用于监测这些介质，因为它们具有对湿度的动态响应、高恢复性和可逆性的特点 [3]。硫化物硫系玻璃（例如As-S）的波长主要在0.6~7微米范围内，而含锗（Ge）、硒（Se）、硫（S）和碲（Te）的硫系玻璃（Ge-S、Ge-Se、Ge-As-S、Ge-As-Se、Ge-As-Se）的波长更宽，光学透明度高（2~12微米），可以在相对较宽的温度范围内（200~300℃）作为更有效的光纤材料应用[4.5]。
人工智能发展对日本文化的影响Tiara Anggun Rahmawati 1，Pipiet Furisari 2 1日本文学部
摘要人工智能（AI）的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家，日本致力于将技术创新整合到日常生活中，包括保存语言，传统，表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友，并计划在日常生活中使用，而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度，例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合，尽管目标仍不清楚。但是，有警告说有太多依赖AI的风险，尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态，在转型过程中，社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字：人工智能，技术，日本文化
能源价格冲击，冲突通货膨胀和收入...
赠款编号2021-544-2。任何错误都是我们自己的。†格林威治商学院格林威治大学。电子邮件：r.wildauer@gre.ac.uk‡利兹大学商学院经济系。 电子邮件：k.kohler@leeds.ac.uk§维特沃特斯兰德大学，经济与金融学院和伦敦SOAS大学电子邮件：r.wildauer@gre.ac.uk‡利兹大学商学院经济系。电子邮件：k.kohler@leeds.ac.uk§维特沃特斯兰德大学，经济与金融学院和伦敦SOAS大学电子邮件：k.kohler@leeds.ac.uk§维特沃特斯兰德大学，经济与金融学院和伦敦SOAS大学
绿色金融如何对...
摘要：自2016年《巴黎协定》正式实施以来，各国开始开发和促进“绿色行业”，以实现其减轻全球变暖并降低本世纪末之前温度升高的目标。结果，许多“绿色企业”已经出现并在全球市场蓬勃发展。本文探讨了这些公司采用的绿色金融策略如何帮助他们可持续发展。该研究采用了一种案例分析方法，以美国汽车公司特斯拉作为典型的例子。通过分析和比较特斯拉的2023年影响报告和行业竞争对手的报告的数据，本文发现，特定的绿色金融策略使绿色企业能够通过保护环境并增强社会影响，同时降低其成本，从而实现可持续性。此外，它指出了当今市场中大多数绿色企业中的现有问题，并为这些问题提供了可能的解决方案。
计算机视觉预测收获的影响...
摘要 - 全球计算机视觉的加速发展对水果收获的估计产生了重大影响，从而提高了效率并大大减少了食物浪费。此外，这项技术在农业部门面临着显着的抵抗力和缺乏知识。本综述的目的是分析人工视力方法在预测高茎果的收获时。因此，应用了非实验性描述性设计，属于无荟萃分析的系统综述。基于定义的标准（包含和排除），从电子数据库Scopus，Scielo和Redalyc中选择了26篇开放访问文章，这些文章涉及使用VA来预测高茎水果的收获。的发现表明，大多数研究使用近红外（NIR）光谱和RGB图像处理来估计收获，分别达到95％（柑橘类水果）和75％（苹果）的平均准确性。此外，使用RGB和YOLOV3图像传感器的无人机的使用使得获得大于90％的精确度成为可能，从而实现了收获前4到6个月之间的预测。得出结论是，使用最常用的VA方法是RGB图像传感器，光谱法（NIR），无人驾驶飞机（UAV）和Yolov3，它们在预测高茎果实的成熟方面的准确性大于75％。该方法的选择将主要取决于您是要分析果实的内部还是外部部分，因此，重要的是要识别高茎果实在其生长阶段的色素沉着的变化。
治疗颅内炎症性肌纤维细胞...
炎性肌细胞肿瘤（IMT）是1939年首次描述的罕见病理实体。此病变最常见于肺部，但是涉及其他系统的病例，例如称为颅内IMT（IIMT）的中枢神经系统。诊断目前依赖于病理结果，因为缺乏特征成像变化。手术切除是一种有效的治疗方法，尽管该疾病是侵入性并且可能会复发。以前的文献报道了IMT组织中高水平的编程死亡1（PD-1）表达，这表明免疫疗法可能对这种情况有效。在本案报告中，我们提出了一名中年男性，他在IIMT切除手术后接受了PD-1抑制剂和溶瘤腺病毒（AD-TD-NSIL12）治疗。这种成功的方法为治疗IIMT提供了新的方向。
区域脑体积测量的单受试者分析可能会受到头部尺寸调整方法的强烈影响
抽象目的总颅内体积（TIV）通常是基于MRI的脑容量的滋扰。这项研究比较了两种TIV调整方法在区域大脑体积估计的单个受试者分析中对Z分数的影响。在包含5059 T1W图像的正常数据库中分割了脑脑实质，海马，丘脑和TIV的方法。使用剩余方法或比例方法调整了TIV的区域体积估计值。年龄。TIV和年龄调整后的区域体积转化为Z分数，然后在两种调整方法之间进行比较。在127例多发性硬化症患者中测试了它们对丘脑萎缩检测的影响。结果剩余方法在所有地区删除了与TIV的关联。比例方法导致了方向的转换，而没有相关的关联强度变化。使用剩余方法的生理学间变异性的降低比使用比例方法更大。用残差方法与比例方法获得的z得分之间的差异与TIV密切相关。在5％的受试者中，它大于一个z得分点。用剩余方法比使用比例方法（0.84对0.79），鉴定多发性硬化症患者的TIV和年龄调整后的丘脑体积的ROC曲线下的面积更大。结论在单个受试者分析中，应首选剩余方法进行TIV和基于T1W-MRI的大脑体积估计的年龄调整。
通货膨胀和就业的前景
总计通货膨胀数字下方的一个重要趋势是核心商品和服务价格通货膨胀路径的差异（图3）。与许多其他发达经济体一样，到目前为止，澳大利亚到目前为止的通货膨胀率下降都来自较低的商品价格通货膨胀。实际上，在最近的通货膨胀释放中，商品通货膨胀的速度更快是预期结果低于预期的主要驱动力。我们看到，较早的全球上游成本中的较早宽松费用传给了消费者面临的价格。我们已经从联络计划中的公司那里听到了一段时间，即供应链正在改善和进口商品通货膨胀。需求增长也有助于商品通货膨胀的下降。展望未来，我们预计许多类别的商品通货膨胀率一段时间会很低。这反映了全球供应链和低于趋势全球需求的较早改善。红海最近发生的事件强调，全球商品通货膨胀的这种节制可能会颠簸。
探索员工依赖...
摘要人工智能中的快速和前所未有的增长，特别是在生成人工智能（Genai）中，对我们日常生活的各个方面产生了深远的影响，包括我们执行任务和在工作场所中分享知识的方式。尽管对这些AI工具提供的生产率提高了生产率以及围绕其使用的道德问题的实质性研究，但生成AI对员工知识转移的特定影响仍然没有得到充实的影响。知识转移是组织成功的关键方面，涵盖了专业知识和信息的共享。这项研究通过研究如何增加对生成AI工具的依赖来重塑传统知识交流方式，从而解决了文献中的差距。通过对经常在工作中使用生成AI的员工进行半结构化访谈，本研究旨在更深入地了解知识转移过程的变化。关注的关键领域包括AI工具如何增强或替换人类到人类知识共享，过度依赖AI生成的信息的潜力以及对组织学习和协作的影响。这项研究使用了一种定性方法，并找到了两组机制，通过这些方法依赖Genai会影响知识传递：支持机制和限制机制。支持机制包括提高生产率和便利性，从而通过移动知识来源和促进外部化来增强知识转移。这项研究有助于理解Genai在知识转移过程中的双重作用。另一方面，限制机制突出了Genai在同事互动方面的便利驱动的降低的协作和社会化。调查结果表明，尽管Genai可以使知识转移受益，但过度依赖可能会阻碍批判性思维，创造力和共享知识的质量。关键字：生成AI，知识转移，过度依赖，协作，社会化，知识转移过程。
新墨西哥州在通胀削减法案中获胜
新墨西哥州在 2021 年率先通过了一项法规，要求大型石油和天然气生产商捕获 98% 的逸散甲烷，要求对油井进行检查，并禁止常规排放和燃烧。继新墨西哥州在这一问题上发挥领导作用后，美国环保署现在正准备通过全国性法规，规范石油和天然气开采产生的甲烷污染。IRA 在此基础上，对石油和天然气作业产生的甲烷污染征收新费用，以激励石油和天然气行业提高效率和控制排放。