四缸 Continentals 发动机可能是战后最受欢迎的飞机发动机,它为多种类型的认证和实验飞机提供动力,随着 Teledyne Continental Motors (TCM) 开始为轻型运动飞机市场提供更新和现代化版本,它重新引起了人们的关注。本文介绍了较旧的发动机系列以及从 A40 到 C90 型号之间的转换路线。1931 年,即莱特兄弟在小鹰镇首次飞行的 30 年后,大陆航空为新兴的私人飞机市场发布了一款风冷式水平对置四缸发动机。该发动机被命名为 A40,排量为 115 立方英寸,额定转速为 2550 rpm,功率为 37 hp。据说它是有史以来最简单的四冲程内燃机,它还因在大萧条时期维持私人航空业而受到赞誉。从早期的成功设计中诞生了现代航空史上一些最受欢迎和最可靠的飞机发动机,并且从中还发展出了一系列改进,这些改进推动了发动机产生更多功率,同时保持相同或更好的可靠性。至于简单性,不会再回到 A40 时代。具有里程碑意义的 Continental A50 于 1938 年发布。它在许多方面都比 A40 更坚固、更完善,并且它的设计保守,以适应当时的严峻形势。它的基本特性是适中的 5.4 比 1 压缩比和 171 立方英寸
过去的一年,尽管面临新冠肺炎疫情的挑战,莫桑比克在控制艾滋病毒的斗争中取得了巨大进展,目前已能够预见到疫情得到控制。根据最新的 Spectrum 和 Naomi 模型,这些模型映射到接受抗逆转录病毒疗法 (ART) 的计划人数,截至 2021 年 12 月,莫桑比克在国家层面几乎实现了联合国艾滋病规划署先前设定的 90-90-90 目标。在莫桑比克估计的 210 万艾滋病毒感染者中,近 170 万人正在接受挽救生命的抗逆转录病毒疗法,从而降低了艾滋病毒相关死亡率和新感染率。几年前,90-90-90 目标似乎是一个遥不可及的梦想,因为莫桑比克只有估计的一半艾滋病毒感染者 (PLHIV) 接受治疗,不到 70% 的患者在十二个月后继续接受治疗。这一严峻形势促使国家团队在 COP19 上通过“分析联合绩效不佳和确定援助”(AJUDA)方法调整莫桑比克的投资组合和投资,在部分站点(现在为 636 个)上更加集中地开展工作并加强服务,同时继续通过地方政府机构为其余的可持续发展站点(约 1,055 个)提供卫生人力资源 (HRH)、商品和技术援助。在 COP20 和 COP21 上,我们进一步取得了进展,确定并采用了以证据为导向、以人为本的投资组合变革,所有这些变革都带来了显著成就,即在 COP20 上接受治疗的人数净增长超过 250,000 人。该计划将延续这一轨迹直至 COP22。
摘要目的——本文旨在研究人工智能(AI)在现代组织中的使用程度;理解人工智能应用背景下未来工作的变化性质;研究人工智能对国家经济的影响,特别是就业市场。鉴于劳动密集型印度经济的严峻形势,本文旨在展示人工智能将如何影响或与人类智能或劳动力共存。设计/方法/方法——对人工智能在不同行业的实施及其对就业市场的影响的研究尚处于起步阶段。文献资料匮乏。因此,本研究采用定性方法,以便更好地理解研究问题,正如 Bhattacherjee (2012) 所证实的,采用解释范式(定性分析作为数据分析,例如来自访谈记录的数据)是研究社会秩序的更有效方法,它是通过“对所涉及参与者的主观解释来实现的,例如通过采访不同的参与者并使用他们自己的主观观点调和他们之间的反应差异”。样本选择:所采用的选择技术是有目的的抽样。本研究的受访者是来自不同公司的总经理和人力资源部。共采访了来自不同行业的 14 名高级专业人士,其中 7 人同意接受采访。采访了七位高级人力资源专业人士,主要是来自石油和天然气行业、制造业、医疗保健、建筑、媒体、电力和能源以及零售业等不同行业的总经理和人力资源人员,以了解他们如何在各自的领域使用人工智能。纳入标准:(1)一般来说,研究涵盖的人员来自公司的决策层,因此他们能够提供战略视角以及人工智能实施的日常影响。(2)受访者对其所属的行业有足够的了解。(3)受访者在处理人力资源管理和国民经济整体评估工具及其管理程序方面具有合理的行业经验。采用叙述方式,以便更好地理解研究问题并了解他们对各自公司实施人工智能的看法。进行了半结构化的开放式访谈,以引导围绕研究问题的讨论。讨论摘录在本文的下一部分中。通过电话采访了受访者,每位受访者都分享了自己的故事。数据分析:然后通过在线转录网站 otter.ai.com 转录叙述。该网站规定的常用关键词为:AI、策略、学习和实施。必要时,本研究还使用网站上提供的期刊、文献中的二手数据来了解全球 AI 的实施情况。调查结果——一个国家,政府本身承认其 90% 的劳动力属于非正规部门,并且明显存在多方面的严峻数字鸿沟(Huberman,2001;DiMaggio 等人。,2001;Guillen,2006;Servon,2002),其中印度农村和城市之间的数字鸿沟差距很大(Dasgupta 等人。,