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研究文章使用 PLS-SEM 和 fsQCA 了解消费者购买智能服装的意图
随着人工智能（AI）和物联网（IoT）的发展，智能服装具有巨大的增长潜力，以满足各个领域消费者的个性化需求。本文旨在构建一个集成技术接受模型（TAM）和功能-表现力-美学（FEA）模型的模型，以探讨影响消费者智能服装购买意愿（PI）的关键因素。采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析数据，并辅以模糊集定性比较分析（fsQCA）。PLS-SEM 结果表明，功能性（FUN）、表现力（EXP）和美学（AES）特征对感知易用性（PEOU）有显着的正向影响，并且只有 EXP 会影响感知有用性（PU）。PU 和 PEOU 对消费者态度（ATT）有正向影响。随后，PU 和消费者的 ATT 对 PI 产生正向影响。 fsQCA 揭示了影响消费者智能服装购买行为的因素之间的非线性复杂相互作用，并揭示了消费者智能服装购买意愿的五个必要条件和六个充分条件。本文通过将 FEA 模型整合到 TAM 中，进一步加深了理论理解。此外，在实践层面，它为消费者购买智能服装的意图提供了重要的见解。这些发现可为企业和设计师制定智能服装设计和推广策略提供宝贵工具。结果验证了有关智能服装智能服装购买意愿的理论概念，并为智能服装的实施和发展提供了有用的见解和营销建议。此外，本研究首次使用对称（PLS-SEM）和非对称（fsQCA）方法来解释智能服装智能服装购买意愿。
质子泵抑制剂：它是绵羊衣服的狼吗？
众所周知，质子泵抑制剂（PPI）的使用可能会改变肠道菌群或直接对免疫系统作用并导致感染。但是，这个理论经常是辩论，但从未令人信服。Lassalle等人评估了PPI使用与儿童的严重感染，整体，感染部位和病原体之间的关联。作者使用了法国健康数据系统。他们包括所有出生的2010-18岁儿童，他们接受了胃食管反流疾病或其他相关疾病的治疗。它们包括PPI，组胺2受体拮抗剂或抗酸剂/藻酸盐。索引日期定义为第一个日期，这些药物中的任何一种已分发。儿童被跟进，直到入院严重感染，随访，死亡。通过PPI暴露状态（分类为未暴露或暴露），PPI暴露史（无，过去，正在进行）以及任何正在进行的PPI暴露的持续时间（未持续的PPI暴露（≤6个月，7-12个月，7-12个月，> 12个月），PPI暴露状态（归类为未暴露或暴露），PPI随着时间的推移是随着时间的流逝而使用的。治疗提取是在暴露最后一天后的90天间隙定义的，而没有任何新的PPI被分配。，由于感染的发展和限制原始偏见，他们在暴露中应用了30天的滞后（当启动感兴趣的药物以治疗该疾病的症状时，在诊断出该疾病的症状时）。PPI暴露与总体上严重感染的风险增加有关（AHR，1.34; 95％CI，1.32-1.36）。质子泵抑制剂不应在该人群中明确指示使用[1]。质子泵抑制剂不应在该人群中明确指示使用[1]。严重的感染是通过部位（消化道；耳朵，鼻子和喉咙[Ent]；下呼吸道；肾脏或尿路；皮肤；肌肉骨骼系统；神经系统）以及病原体，病毒或细菌的。研究人群包括162424名儿童（中位数[IQR]随访，3.8 [1.8-6.2]年），其中包括606 645年，他们接受了PPI（323 852男性[53.4％]；中位数[IQR [IQR]年龄[IQR]年龄，索引日期为88 [44-282]天和655 779的男性，并没有接受[52.2％];也观察到消化道感染的风险增加（AHR，1.52; 95％CI，1.48-1.55）;耳，鼻子和喉咙球（AHR，1.47; 95％CI，1.41-1.52）;下呼吸道（AHR，1.22; 95％CI，1.19-1.25）;肾脏或尿路（AHR，1.20; 95％CI，1.15-1.25）;和神经系统（AHR，1.31; 95％CI，1.11-1.54）和细菌（AHR，1.56; 95％CI，1.50-1.63）和病毒感染（AHR，1.30; 95％CI，1.28-1.33）。作者得出的结论是，PPI使用与幼儿严重感染的风险增加有关。
通过喷砂和大面积电子束照射相结合的方式对增材制造的 Ti-6Al-4 V 合金进行表面平滑处理
摘要 增材制造 (AMed) 钛产品通常采用电子束熔化 (EBM) 生产，因为在真空环境下可以抑制钛合金表面的氧化。AMed 钛产品的表面粗糙度超过 200 µm Rz，非常粗糙的表面会导致疲劳强度降低。因此，需要后续表面精加工工艺。喷砂是 AMed 金属产品常见的表面平滑工艺之一。它可以降低较大的表面粗糙度，并在表面引入压残余应力。然而，将表面粗糙度降低到几个 µm Rz 是有限的。另一方面，最近发现，通过激光束粉末床熔合生产的 AMed 金属表面可以通过大面积电子束 (LEB) 辐照进行平滑。然而，难以平滑初始表面粗糙度较大的表面，并且表面上可能产生拉残余应力。本研究通过喷砂和 LEB 辐照相结合的方式，实现了 AMed 钛合金 (Ti-6Al-4 V) 的表面平滑和残余应力的变化。通过喷砂和 LEB 辐照相结合的方式，AMed Ti-6Al-4 V 合金的表面粗糙度从 265 µm Rz 显著降低至约 2.0 µm Rz。LEB 辐照降低表面粗糙度的速率随喷砂表面平均宽度的减小而线性增加。平均宽度对 LEB 辐照平滑效果的影响可以通过热流体分析来解释。此外，当 LEB 辐照到喷砂表面时，可以降低 LEB 辐照引起的拉伸残余应力。
功能性服装回顾：太空服
制药创新杂志 2023；12(5): 1082-1086 ISSN (E): 2277-7695 ISSN (P): 2349-8242 NAAS 评级：5.23 TPI 2023； 12(5): 1082-1086 © 2023 TPI www.thepharmajournal.com 收稿日期：2023-02-01 接受日期：2023-04-06 Radhika Damuluri 助理教授，服装与纺织品系，社区科学学院，Jayashankar 特伦甘纳邦农业大学教授，拉金德拉纳加尔，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度 Sudha babel 博士 教授，纺织与服装设计系，MPUAT 社区与应用科学学院，乌代布尔，拉贾斯坦邦，印度 通讯作者：Radhika Damuluri 助理教授，服装与纺织品系，社区科学学院，Jayashankar 特伦甘纳邦农业大学教授，拉金德拉纳加尔，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度
我们将一无所有地停下来发起您的太空潜力。
ENTX开发并部署了创新的绿色能源技术，这些技术使用浪费或非常规资源来产生价值，并凭借这种理念，希望创建一个可以为卫星等动力设备提供动力数十年的电池。知道他们可以将放射性同位素与现代半导体技术结合起来，以产生能力，因此需要在辐射的存在下创建一种系统体系结构，该系统体系结构将是有效，可扩展和耐用的。
英国服装经济的物质流量分析
从历史上看，大多数英国公民的服装占年收入的很大比例，因此物品经过精心保存并经常传给世代相传。在21世纪，最低工资仅40分钟的工作就足以购买一件衣服，衬衫或一条裤子，这些裤子可能会在少量用途后被丢弃。英国每年服装的消费量是全球平均水平的2 - 3倍，依靠与许多环境和社会问题相关的国际供应链。将服装系统转向生态可持续性需要广泛的策略，但是缺乏服装流的数据使得很难量化当前生产和消费的影响，更不用说设计和评估SUS可耐受性干预了。在这里，我们使用材料流量分析来跟踪穿越英国经济的服装，以此作为考虑体现碳和整个系统经济价值的变化的前奏。我们的结果表明，该系统的特征是相对较高的重复使用率，但回收率非常低。比重复使用和回收利用更多的衣服被摧毁（通过垃圾填埋场和焚化）。因此，将新衣服的消耗减少约4％，对于减少废物的有效性与当前回收活动的两倍一样有效。英国进口的服装的进口量是其生产的八倍，但相关纺织品废物的一半以上。提高当前流量和影响数据的准确性对于了解如何最有效地转向循环系统至关重要。在我们的碳分析中，不确定性是关键主题 - 估计将与2018年英国服装消耗相关的摇篮到消费者的排放量从9吨2 e到30 mt.co 2 e。我们的经济分析表明，在经济流动时，服装的经济价值造成了巨大但毫不奇怪的损失，并带有一些意想不到的细微差别。
肝细胞癌治疗中的抗糖酵解药：全身和局部选择
摘要：随着这个数字时代企业所面临的全球化和破坏，以及世界上爆发和疾病爆发等自然灾害的发生，供应链风险和这些风险的管理是企业的主要挑战，尤其是澳大利亚的服装零售商中小型企业。因此，这项研究是使用探索性案例研究方法进行的，并且数据是通过半结构化面对面的面对面访谈收集的，该访谈与来自20个澳大利亚中小型服装零售业务中小型企业的管理水平的关键线人，以识别各种供应链风险及其管理流程。这项研究发现了五个供应链风险，即供应风险，需求风险，财务风险，环境风险和运营风险，这些中小企业大多在供应链中面临。这项研究还发现，大多数研究的零售商缺乏正式的风险识别方法，尽管他们非正式地使用了反应性和主动的风险识别方法。此外，在大多数参与企业中，评估方法并未得到很好的确定，而供应商的监视与他们自己的绩效相比受到更多关注，以应对其供应链风险。这项研究是通过探索澳大利亚商业背景下的服装零售商供应链风险及其管理流程的第一个实证研究之一，从而为知识体系做出了贡献，这可以在其他领域的SME指导供应链设计决策中增加价值。
第 10 届欧洲防护服会议
安娜·丽塔·苏萨 (Ana Rita Sousa)、何塞·巴博萨 (José Barbosa)、O. Salomé G.P.Soares、João Ferreira、Ana Gonçalves、Gilda Santos、Augusta Silva、José Morgado、Patricia Soares、Sergey A. Bunyaev、Gleb N. Kakazei、Cristina Freire、M. Fernando R. Pereira、Clara Pereira 和 André M. Pereira
CropCat：用于平滑EEG信号特征分布的数据增强
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是人与计算机之间的通信系统，无需使用物理控制设备即可反映人的意图。由于深度学习在从数据中提取特征方面具有很强的鲁棒性，因此在 BCI 领域应用深度学习解码脑电图的研究已经取得了进展。然而，深度学习在 BCI 领域的应用存在数据不足和过度自信的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的数据增强方法 CropCat。CropCat 包含两个版本，CropCat-spatial 和 CropCat-temporal。我们通过在裁剪数据后连接裁剪后的数据来设计我们的方法，这些数据在空间和时间轴上具有不同的标签。此外，我们根据裁剪长度的比率调整标签。结果，我们提出的方法生成的数据有助于将因数据不足而导致的模糊决策边界修改为明显的。由于所提方法的有效性，与未应用所提方法相比，四个脑电信号解码模型在两个运动想象公共数据集上的性能得到了提高。因此，我们证明了 CropCat 生成的数据在训练模型时平滑了脑电信号的特征分布。关键词–脑机接口，脑电图，数据增强，运动想象；
文章 使用超级电容器和锂离子电池减少可再生能源波动的电力平滑方法的实验研究
介绍了一种将光伏、风能和水力发电能源与超级电容器和锂离子电池组成的混合储能系统相结合的功率平滑方法（斜坡率和移动平均值）。然后，通过研究混合可再生能源与电网之间的能量流，分析了工业负载的自耗。本文的主要新颖之处在于超级电容器的可操作性。实验结果表明，当应用功率平滑斜坡率方法时，超级电容器的运行周期数少于移动平均法。通过改变可再生能源的容量可以保持这一结果。此外，通过增加光伏和风能可再生能源的容量，混合储能系统只需要更大的超级电容器容量，而通过增加水力涡轮机的容量，电池需求量会大大增加。最后，通过增加水力涡轮机和电池的容量，能源成本和自耗达到最大值。