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原始发表论文的引用（记录版本）：Wolkeba, Z., Lee, J., Lee, S. et al (2022). Polymer Acceptors with Flexible Spacers Aff
基于小分子受体（SMA）的全PSC。 [1–8] 近年来，随着新型高效PD和聚合小分子受体（PSMA）的快速发展，全PSC的能量转换效率（PCE）已升至16％。 [9–14] 然而，目前报道的PCE超过13％的全PSC仅有少数，仍然远低于最先进的基于SMA的全PSC。更重要的是，它们的机械性能还远远达不到可穿戴设备的要求（即要求裂纹起始应变（COS）至少为20–30％）。阻碍基于PSMA的全PSC性能的主要障碍是强烈相分离的共混物形貌，这是由于高分子量PD和PSMA的分离导致的，从而导致电荷产生和传输无法优化。 [15,16] 这些非最优形态通常包括共混膜中的许多缺陷位点（即尖锐的畴-畴界面和大的聚合物聚集体），限制了低 COS 下的机械强度和拉伸性。[17–19] 此外，聚合物共混物的相分离受 PD 和 PA 的聚集和结晶行为的影响。特别是，含有高度结晶、刚性 SMA 单元的 PSMA 通常具有非常强的结晶和聚集特性，导致强烈的相分离
2023-2027 战略计划 - 犹他州历史学会
历史实践和从业者的现状 多种原因导致全国历史从业者和投资的减少：从中学和高等教育对 STEM 的关注，到所谓的“历史战争”和关于修正主义历史的争论的增加，历史工作在全国范围内受到威胁。然而，最近的研究表明，学习历史可以为个人提供解决复杂问题所需的工具，并能促进跨越感知到的分歧和差异的学习和同理心。我们的团队认识到我们领域目前面临的挑战，并相信我们有机会通过传播历史对犹他州人的作用和影响、投资于整个领域的历史实践以及拓宽实践渠道到所有想要从事历史工作的犹他州人来帮助塑造犹他州的历史领域。
印度国家公路管理局 (NHAI) 区域...
12 填写完整的申请表和证明文件（每页均需由申请人签名）可通过挂号信/特快专递/亲自递交的方式寄送至以下地址，最迟可在 2022 年 2 月 25 日下午 5:00 之前送达。装有申请表的信封上应写明“通过外包机构申请合同制青年专业人员（技术）职位”。通过电子邮件/传真收到的申请将被立即拒绝。13 2022 年 2 月 25 日下午 5:00 之后收到的申请将不予受理。入围候选人将被邀请参加面试。随后将通过电子邮件/邮寄方式向入围候选人发送相关通知。 14 入围候选人在面试时应携带原始文件/证书以证明年龄、学历以及强制性 VALID GATE 2021 成绩单、候选人所声称的预留证明等，每份文件的自认证副本和最近的通行证照片大小的照片以及最新的个人简历（采用随附的格式）参加面试不会支付 TA/DA，候选人必须自行安排食宿（如有），并且不会受理任何索赔。
2024-2025 CRA QUAD纸：优先考虑计算研究以授权和保护弱势群体
弱势群体，例如儿童，老年人，农村人群，残疾人和LGBTQ+社区，通常具有相互的身份，可以扩大挑战，包括残疾（4人中的1人），家庭暴力（1人）（4分之一）和贫困（1分之一）。这些问题需要创新的解决方案，以保护和增强弱势个人的权力。美国已经采取了联邦援助计划的反应，以支持有需要的人和特定人口统计的政策，这些政策减轻了特殊团体的艰辛，同时使他人受益。例如，遏制在人行道上切割（《美国残疾人法》第二次）使出行问题的人以及推动婴儿推车或运输物品的人受益。技术可访问性要求（1973年的《康复法》第508条）帮助人们随着时间的推移或不同情况下的能力变化（例如，在大声环境中的封闭字幕）变化。这些计划强调了我们国家致力于支持弱势个人的承诺，同时使所有人受益。
人民管理院长 - 第3节 - UFPB
进程：070316/2024。部分：Deblopham International SA；帕拉联邦大学（UFPA）；以及研究支持与发展基金会（FADESP）和JoãoSoaresFelício（主要研究人员）。对象：进行临床研究标题为：“ Libelula：Debio 4326-301：第3阶段的研究，开放，多中心，一组，关于Debio 4326的有效性，安全性和药代动力学，12个月的三丝学表达，用于接受Agonistrative for Agonistrative for Agonistrative for Agonastration for Agonastration for GonadAdotropin中央青春期。价值：R $ 457,300.00（四百五千和三百个雷亚斯），共有10名参与者。法律背景：第14.133/21号法律及其修正案。持续时间：05（五）年，从签名之日起。签名日期：11/25/2024。论坛：贝莱姆 - 帕的联邦法官。签名：Deblopham International的Lara Saladin和Yulia urfer；吉尔玛·佩雷拉·达·席尔瓦（Gilmar Pereira da Silva），由ufpa撰写；和Roberto Ferraz Barreto，Fadesp。
应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
常见问题解答-Jornada de dados-实验室
数据旅程旨在在实践中显示完整数据分析过程的所有步骤。此外，它实际上探讨了其他重要领域，例如数据工程和机器学习。这里有一些示例：●组织和解释数据。●确定模式和趋势。●分析数据以提取有助于解决日常问题的见解。●使用数字工具来处理大量信息。●发展结果沟通技巧，将数字变成故事