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这一切都是关于文本的：对餐厅预订平台上不一致的评论的实验调查
抽象的消费者生成的评论在建立信任和促进数字平台上的交易方面起着决定性的作用。但是，先前的研究表明了各种问题，例如，只有少数提供评论，伪造评论和不确定的评论的消费者。我们在餐厅预订平台的背景下使用一个实验来研究不一致的评论对消费者交易决策期限的影响。在第二个实验中，我们研究了审查不一致的情况下的审查组件的相对重要性。利用双重过程理论和媒体丰富性理论，我们预测不一致的评论会导致消费者交易决策（H1）所需的更长的时间，并导致用户的交易决策主要基于定性组成部分（H2）。尽管我们没有找到不一致的餐厅评论对交易决策的持续时间不一致的一般支持，但我们发现证据表明，对于不一致的餐厅评论，定性组成部分的极性对于交易决策的持续时间和决策本身至关重要。
AI在管理问题背景下的道德困境
Andrzej Sztandera 1，Dominik Borek 2，Kamil Nowacki 3摘要：目的：目的：本文的目的是分析与AI应用有关的选定的道德困境，然后在更广泛的文明环境中向他们展示，对管理人类团队有用。方法论基础：作者摆脱了经典的伦理解释，专注于当代情境伦理，使现代化的AI困境实现了现代方法。难题使您有可能在某种程度上“从内部”出现问题，并考虑到各种道德，心理，法律，文化背景。在分析现代世界的复杂问题中，古典伦理的不足促使人们寻找新的分析工具。结论：几乎每天都在确认为广泛使用AI的个人和人类团队做好准备的悲观论文，即我们不是作为个人和人类团队做好了准备。道德，法律，管理，教育，医学和许多其他领域并没有跟上数字化转型的快速发展。本文分析的案例研究说明了这一意见。ai是人类的绝佳机会，但是，如果我们不打开正确的“保险丝”，人类就可以用作机器的附加功能。实际含义：本文中介绍的每个案例研究都可以激发AI的实际应用。但是，这与特定的技术解决方案无关，而与人机关系有关。AI治理是一个非常重要的领域，它将组织中的技术和社会通信过程整合在一起。JEL代码：M14，O33，L86，D63，M15。团队管理越好，对AI应用程序的开放性越大。这是关于保护人类自主权与智能机器有关的应用。独创性/价值：AI辩论由操作方法的方法主导。本文介绍了一种与人类计算机界面伦理有关的上下文批评方法。关键词：AI道德困境，AI治理，管理科学，旅游业，医学，自我 - 驾驶汽车，情境伦理，可信赖的AI。纸质类型：研究文章。
上下文中的健康素养：挣扎于自我管理的糖尿病
考虑健康素养需求的抽象目标是对弱势群体糖尿病自我管理的卫生服务反应能力的关键组成部分。这项定性研究的目的是对2型糖尿病患者的健康素养进行详细分析，以与他们的日常自我保健实践有关。在Ermies的设计嵌套定性研究随机对照试验测试2型糖尿病中的2年结构化护理。在试验开始时，通过主题分析在试验开始时进行了半方向的访谈。第二轮结束时，由第一轮主题与健康素养问卷一起进行了指导的访谈。在家进行的设置访谈。参与者四十四（31名女性/13名男性，30-79岁，糖化血红蛋白（HBA1C）≥7.5％）连续参与者在来自4个糖尿病学门诊环境（Reunion Islandings）的Ermies试验中的100名招募的100名参与者中，有100名参与者。第二轮访谈的42名受访者。结果在八个主题中构成的三极在上下文中表征了实践：健康知识，疾病管理，专业知识和社会支持。八个主题中每个主题中每个参与者的关系都是区分的，从功能到互动和关键。治疗和随访本质上是功能性的，而饮食和运动仍然更具互动性。社会支持和与卫生专业人员的关系是疾病管理的重要决定因素。试验注册号NCT01425866。结论治疗管理和疾病监测主要是卫生专业人员的工作，而不是饮食，体育锻炼和社会支持是普通实践的一部分。作为共同的社会任务，以及参与卫生服务的资源，应考虑针对2型糖尿病的相关干预措施。
ASCHA的摘要和分析艾伯塔省的2025年ASCHA省级预算成员为成员准备的2025年3月4日，收入和支出的总体背景ASCHA的摘要和分析艾伯塔省的2025年ASCHA省级预算成员为成员准备的2025年3月4日，收入和支出的总体背景
ASCHA对阿尔伯塔省2025年ASCHA为成员准备的省级预算的摘要和分析，2025年3月4日，预算2025年预算预算中的收入和支出的总体背景为2025年，标题为“满足挑战”，最近由Nate Horner尊敬的Nate Horner提供，并在我们目前的经济风险中表达了许多不陈述。美国对加拿大商品和资源的关税的威胁，载于2025年预算中的15％（不可再生资源为10％），将直接影响我们的省级库存。尽管如此，预计预计石油生产将保持强劲，预计增长会放缓，并且预计失业率将随着任何潜在的关税而提高，预计将保持强劲。对于上下文，在本财政年度，资源收入预计为171亿美元，去年的预测下降了44亿美元（215亿美元）。艾伯塔省的总收入为741亿美元，比以前的8007亿美元的预测减少了66亿美元。艾伯塔省的财政框架限制了重大的支出计划，优先考虑预算平衡，并将盈余现金指示偿还债务，储蓄或一次性计划。如果收入显着下降，它具有内置的意外情况，使该省能够赤字，但他们必须在三年内恢复平衡。鉴于特朗普政府的转移声明，该省对所有商品的关税15％，不可再生资源的预算为10％，并承认情况可能会迅速变化。如果美国长期征收25％的税率，则该省预计赤字可能接近90亿美元。没有关税，赤字可能仅是该预测的三分之一 - 约为30亿美元。预计的收入受到上述影响，也受到个人和公司所得税收入下降的因素的影响。政府已根据其承诺的新8％税率的承诺减税，首先是60,000美元的收入，以解决紧迫的负担能力问题。重要的是要注意，这将是一种分阶段的方法，在2026年引入了9％的税率，在2027年降低了8％的支架。一旦削减减税，预计纳税人每年节省高达760美元。但是，虽然收入和公司税将
智能轮椅的对象检测，本地化和基于跟踪的深度学习
在量子上下文的框架内，我们讨论了外观和奢侈的思想，这些思想使人们可以将Kochen-Specker和Gleason定理联系起来。我们强调的是，尽管Kochen-Specker本质上是一个无关的定理，但Gleason's提供了对Born统治的数学合理性。我们的外观外观方法需要一种描述“海森伯格削减”的方法。在约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）在有限张量产品上发表的文章之后，可以通过注意到与统一形式相关的量子力学的通常形式主义来完成，在遇到粒子（或自由度学位）中可计数时停止工作时停止工作。这是因为相应的希尔伯特空间的维度在有限的范围内变得不存在，导致单一等价的丧失和部门化。这种本质上上下文的方法提供了一个统一的数学模型，包括量子和经典物理学，这些模型在自然描述中似乎是不可限制的。
基于标准化流量的上下文运动模型
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家（或对象）的位置，因此对于分析时空数据是至关重要的，因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的，要么完全由数据驱动。然而，前者遭受过多的简化，无法实现可行和可解释的模型，而从当前的角度来看，后者依赖于计算上的昂贵，非参数密度估计并需要多个估计器，每个估计值都负责不同类型的运动（例如，例如不同的速度）。在本文中，我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度，并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练，从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明，我们的方法的表现超过了最高的状态，而相对于汇编时间和内存要求，数量级的效率更高。
对声音，图像和文本中识别多模式情绪方法的审查
收到：2023年9月18日；接受：2023年12月25日摘要通过听觉，视觉和文本提示识别多方面情绪的研究是一个快速发展的跨学科领域，涵盖了心理学，计算机科学和人工智能领域。本文研究了用于隔离和识别这些模式中复杂情绪状态的方法的范围，目的是描述进步并确定未来研究的领域。在声音领域中，我们探索了信号处理和机器学习技术的进展，从而有助于从人声弯曲和音乐安排中提取细微的情感指标。视觉情绪识别是通过面部识别算法，肢体语言分析以及上下文环境信息整合的有效性来评估的。使用自然语言处理技术检查基于文本的情感识别，以感知书面语言的情感和情感内涵。此外，本文考虑了这些不同情绪数据来源的融合，考虑了构建能够解释多模式输入的连贯模型时所面临的挑战。我们的方法涵盖了最近研究的荟萃分析，评估了各种方法的有效性和精度，并确定了常见的指标进行评估。结果表明，偏爱深度学习和混合模型，以利用多种分析技术的优势来提高识别率。然而，诸如情感的主观性质，表达中的文化差异以及广泛的注释数据集的必要性持续存在的挑战，这是重大障碍。总而言之，这篇综述倡导了更多细微的数据集，增强的跨学科合作以及一个道德框架来管理情绪识别技术的实施。这些技术的潜在应用是广泛的，从医疗保健到娱乐，并且需要一致的努力来完善和道德将情感识别纳入我们的数字互动中。关键字：多模式情绪，融合，机器学习，深度学习，回归，CNN，RNN。
液相色谱 - 潮流质谱测定法，用于在药物相互作用的临床背景下，人血浆中CDK4/6抑制剂定量
Fanny Leenhardt，Matthieu Gracia，Catherine Perrin，Claudia Muracciole-Bich，BénédicteMarion等。液相色谱 - 潮流质谱测定法，用于在药物相互作用的临床背景下人类血浆中CDK4/6抑制剂定量。药物和生物医学分析杂志，2020，188，pp.113438。10.1016/j.jpba.2020.113438。HAL-03003807V2
量子理论中的边界和模拟上下文相关性
我们介绍了在广义上下文情景中的一组量子相关集的半限定性放松的层次结构。这构成了一个简单且通用的工具，用于界定量子上下文的大小。为了说明其效用，我们使用它来确定对以前最大违规行为的最大量子违规违规。然后，我们走得更远，并使用它来证明无法用纯净的状态来解释某些制备上下文的相关性，从而表明混合状态是上下文中必不可少的资源。在本文的第二部分中，我们将注意力转移到了一般操作理论中制备上下文相关性的模拟中。我们介绍了模拟制备上下文性的信息成本，该信息成本量化了在古典模型或量子模型中模拟上下文相关性所需的附加（否则禁止）的信息。在这两种情况下，我们都表明，使用我们半限制放松的层次结构的变体可以将模拟成本限制在有效的界限上，并且我们以奇怪的多样化的最简单上下文性场景进行了精确计算。