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线性回归模型预测实验科学专业学生人工智能的使用情况
本研究建立在技术整合在高等教育中日益重要的地位，特别是在教育环境中人工智能 (AI) 的使用。背景研究强调，教育项目中对人工智能培训的探索有限，尤其是在拉丁美洲。人工智能在教育实践中变得越来越重要，影响着包括实验科学在内的各个学科能力的发展。本研究旨在描述钦博拉索国立大学实验科学教育项目学生在人工智能、人工智能使用和数字资源方面的专业能力之间的相关性。在方法上，采用了定量方法，涉及对 459 名学生进行结构化调查。使用多元回归模型进行数据分析，以建立对人工智能使用的预测见解。开发了一个多元线性回归模型来预测这些学生的人工智能使用情况。分析显示，人工智能能力、人工智能使用和数字资源之间存在显著相关性。回归模型强调，人工智能能力和数字资源都是人工智能使用的重要预测因素。这些发现强调了发展人工智能能力和提供数字资源访问权限以加强人工智能在教育实践中有效使用的重要性。讨论了局限性和未来的研究方向。
2024 年美国数据中心能源使用情况报告
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了解大纽约地区商业建筑的能源使用情况：建筑存量细分，用于改造规划
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货运铁路的使用情况和性能 - ORR 数据门户
实际货运量数据涵盖所有干线基础设施。数据由以下货运运营商提供：DB Cargo UK、Freightliner Intermodal、Freightliner Heavy Haul、Direct Rail Services (DRS)、GB Railfreight、Colas Freight（从 2020 年 4 月至 6 月季度起）和德文郡和康沃尔郡铁路（从 2024 年 4 月至 6 月季度起）。为提高数据集的覆盖范围，我们计算了 Colas Freight（财年结束于 2011 年至 2020 年）和德文郡和康沃尔郡铁路（财年结束于 2012 年至 2024 年）的估计值。有关用于估算这些数据的方法的更多详细信息，可在本报告的准确性和可靠性部分找到。由于数据来自七家不同的运营商，所提供的商品分组之间几乎没有一致性。因此，货运量数据不能以与货物运输相同的分解级别发布。公布的货运商品为煤炭和其他商品（包括生物质、建筑、海运联运、非海运联运、生活垃圾、工业矿物、国际、金属以及石油和石油）。
货运铁路使用情况和性能 - ORR 数据门户
实际货运量数据涵盖所有干线基础设施。数据由以下货运运营商提供：DB Cargo UK、Freightliner Intermodal、Freightliner Heavy Haul、Direct Rail Services (DRS)、GB Railfreight、Colas Freight（从 2020 年 4 月至 6 月季度开始）和 Devon and Cornwall Railways（从 2024 年 4 月至 6 月季度开始）。为提高数据集的覆盖率，我们计算了 Colas Freight（2011 年至 2020 年财年结束）和 Devon and Cornwall Railways（2012 年至 2024 年财年结束）的估计值。有关用于估计这些值的方法的更多详细信息，可在本报告的准确性和可靠性部分找到。由于数据来自七个不同的运营商，因此供应的商品分组之间几乎没有一致性。因此，货运量数据不能以与货运量相同的分解级别发布。发布的货运量商品包括煤炭和其他商品（包括生物质、建筑、海运联运、非海运联运、生活垃圾、工业矿物、国际、金属以及石油）。
监控技术使用情况审查自动车牌读取器 (ALPR) 巡逻 2023
每辆配备 ALPR 系统的 SPD 车辆都安装了三个摄像头，当车牌上的字母和数字进入视野时，它们会对其进行扫描 - 这些被称为读取。最初看起来与热门列表中的项目匹配的读取被称为未经验证的匹配 - 该热门列表的车牌信息来源于华盛顿犯罪信息中心、FBI 的国家犯罪信息中心、华盛顿州许可证管理部和 SPD 调查。这是因为匹配必须由警官和/或调度员验证为真正匹配。并非所有匹配都是真正匹配，需要警官确认。在某些情况下，ALPR 系统可能会误读数字（例如，将“1”误认为“I”或将“8”误认为“B”）。在其他情况下，车牌包含与已知被盗车辆相同的数字，但来自不同的州。因此，警官必须通过比较读取的内容和潜在匹配来目视确认每个匹配，以确保数字和发行州与热门列表中的记录完全匹配。读取、命中和误读的图像会自动存储在 ALPR 数据库中，SPD 会将其保留 90 天，然后再清除。
HPGE检测器的校准和及时伽玛射线的使用情况，以扩展检测器效率曲线以上2 MEV范围
准确校准高纯晶也（HPGE）检测器对于在各种科学和工业应用中精确测量γ辐射至关重要。在本文中，对HPGE探测器的校准进行了研究，从能量，分辨率和效率方面进行了研究。校准源（例如Europium-152和133）用于建立能力和分辨率校准，结果显示出高线性和令人满意的分辨率性能。效率校准最初覆盖了1.4 meV的能量，通过包括及时的γ射线测量值扩展到7.65 MeV。使用六阶多项式方程对效率数据进行建模，这与观察到的值很好地一致。这项研究证实，提示γ测量值可以有效地将HPGE检测器的校准范围扩展到更高的能量。但是，它还强调了需要改进的实验设置和更长的测量时间，以进一步提高高能量效率校准的准确性和可靠性。结果为准确的γ射线测量提供了坚实的基础。
管理 1 型和 2 型糖尿病成人患者的糖尿病困扰的应对策略：关于使用情况和感知有用性的横断面研究
一旦被诊断出患有糖尿病等慢性病，人们就面临着需要调整的新生活。正如 De Ridder 及其同事 (1) 所描述的，调整是指人们对新环境的健康重新平衡，涉及身体、心理和社会领域 (2)。糖尿病调整的例子包括管理日常习惯，例如全天监测血糖水平、调节饮食和注射胰岛素，以及应对与糖尿病相关的情绪挑战、处理人际关系和寻求支持。与糖尿病共存的要求会造成沉重的负担，并转化为情绪困扰 (3)。大约 30% 的糖尿病成年人报告有糖尿病患者的情绪困扰，也称为糖尿病困扰 (4-6)。糖尿病困扰加剧与饮食、运动和药物依从性方面的自我管理不善有关，会对血糖结果产生负面影响 (7-10)。较低水平的糖尿病困扰与更好的糖尿病自我管理和血糖结果相关 (11)，但其中的因果关系很难辨别。健康应对在适应糖尿病等慢性病的生活需求方面发挥着重要作用。多年来，大量研究检验了包括糖尿病在内的慢性病 (1、12、13) 的应对策略。特别是在糖尿病方面，研究表明，健康应对与较低水平的困扰 (14)、增强的糖尿病自我护理 (15) 和改善的血糖结果 (16) 相关。糖尿病护理和教育专家协会 (ADCES) 将健康应对定义为“对糖尿病和自我管理的积极态度、与他人的积极关系和生活质量”(11)。他们提出了有效自我管理所必需的七个关键自我护理行为。 ADCES 强调健康应对是掌握其他六种行为（健康饮食、积极活动、服药、监测、降低风险和解决问题）的基石。Lazarus 和 Folkman 的压力应对理论提供了一个框架来理解慢性病适应结果的差异（17）。Lazarus 和 Folkman 认为，个人对压力的体验因他们对事件的解释方式而异。根据这一框架，当某一事件被视为威胁或有害时就会产生压力，而应对是指个人如何管理压力源带来的威胁。应对被认为是压力源感知（评估）和适应之间的中介变量（18）。Lazarus 和 Folkman 区分了应对的两个主要维度。以问题为中心的应对包括直接积极应对压力源，例如在糖尿病的情况下，重点是管理血糖调节（监测血糖水平、注射胰岛素），或寻求有关糖尿病的信息，并获得医疗保健专业人员的支持。以情绪为中心的应对旨在解决压力事件造成的情绪困扰。这种方法需要广泛的策略，包括抑制策略，如抑制情绪或接受，以及
获取 Reel：阿肯色州费耶特维尔小型独立服装精品店 Facebook 和 Instagram Reel 使用情况的定量分析
如今，精品店越来越多地在其 Reels 中使用“快照美学”，而非传统的“工作室美学”（Noonan，2019 年）。快照美学提供了一种相对轻松、亲切的吸引力，对许多日常消费者来说更具个性和吸引力。快照美学“看起来好像它 [照片] 是由普通消费者拍摄的”，而传统的工作室美学则更具摆拍性，不太自然（Noonan，2019 年）。阿肯色州费耶特维尔的小型独立服装精品店费耶特维尔人口为 95,230（美国人口普查局，2021 年），是阿肯色大学旗舰校区的所在地，是一座繁荣的大学城。费耶特维尔也是快速发展的时尚产业的所在地。很大程度上得益于阿肯色大学的服装项目和 NWA 时装周（体验费耶特维尔），费耶特维尔已成为时尚品牌和设计师的中心。无论顾客想要可持续和符合道德标准的服装，还是高档优雅的时装，费耶特维尔的精品店都可以满足各种各样的客户的需求。
MedTech Europe 概述欧盟氟化温室气体法规 (EU) 2024/573 附件 IV 中 F 气体的使用情况
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