图:从均匀分布 U [ 0.05, 1.95 ] 中绘制的捐赠概况,其比例因子较难直观显示,但这种分布将包括任意富裕和任意贫困的家庭。捐赠基尼系数约为 35%。
揭示了G和C-S-H之间仅有范德华力,界面键合强度很弱,并且脱键性能很低。石墨烯的脱根能量随着界面水含量的增加而降低,表明水侵入会削弱G和C-S-H的结合效应,并减少石墨烯对C-S-H底物的难度。在纳米级湿度的影响下探索石墨烯对CSH的粘附行为对于理解基本的粘附机制,优化复合材料证明和促进相关学科的发展至关重要。
Abel C. H. Chen Chunghwa Telecom Co.,Ltd。Chchen.scholar@gmail.com; OrcID 0000-0003-3628-3033Abel C. H. Chen Chunghwa Telecom Co.,Ltd。Chchen.scholar@gmail.com; OrcID 0000-0003-3628-3033
摘要 - 单个分子中的Seebeck系数取决于费米水平的电荷载体的传输概率的斜率,这可能会导致高塞贝克系数。但是,由于单分子只能为热电应用产生有限的功率。因此,必须开发较大规模的系统,以便为实际应用提供足够的功率。在这项工作中,我们检查了维数对分子/Au纳米颗粒2D阵列的塞贝克系数的影响,该阵列在网络系统内具有大量分子连接。此方法随着系统尺寸尺度而增加组件之间的复杂性和相互作用。在这项工作中,我们观察到,与具有相同分子接头的单层结构相比,2D混合阵列的多层结构可提供更高的seebeck系数。尤其是,含油胺(OAM)和硫醇的蒽醌衍生物(5AQ5)用作结构中金纳米颗粒之间的分子交流器。实验结果表明,OAM/AU 2D阵列的四层结构可在单层结构(s = 3.36 µV/K)的Seebeck系数(s = 38.21 µV/K)方面提高约11倍,这在电导率的改善中可以提高6335次的电力系数。另一组结果表明,基于蒽醌的依子基桥(5AQ5)/AU 2D阵列的三层结构可在Seebeck系数(S = -3254 µV/K)上提高约26倍(S = -3254 µV/K),而单层结构(S = -127 µV/K)和A 177 Quelt time and 177 Quilties and 177。这些发现表明,可以通过控制层数来改善工程纳米结构的热电性能。
此外,未成年人、被监护人或接受协助的人,即使已经取得订立合同所必需的同意,也属于同一条款内有特殊事由的情况。 (2)不属于预算会计令第71条规定情形的人。 (三)未受过国防部的停职或者其他措施。 (4)经营状况或信用状况未显著恶化,且已签订正当合同的人
此外,未成年人、被监护人或接受协助的人,即使已经取得订立合同所必需的同意,也属于同一条款内有特殊事由的情况。 (2)不属于预算会计令第71条规定情形的人。 (三)未受过国防部的停职或者其他措施。 (4)经营状况或信用状况未显著恶化,且已签订正当合同的人
图1。ndnio 2中的电荷顺序[24]:(a)从钙钛矿Ndnio 3(灰色)到Infinite-Layer ndnio 2(红色)的还原途径的示意图,具有各种中间状态(蓝色); (b) - (d)样品J的茎结果,可以在面板(d)中区分根尖氧空位,从而导致Q//≈(1/3,0)在傅立叶变换图像(b)中的超晶格峰; (e)在Q //≈(1/3,0)围绕Ni L 3边缘处的弹性RXS测量,实体和虚线分别是具有σ和π偏振入射X射线的数据; (f)在ND M 5边的RXS测量; (g),(h)带有样品C和D的固定波形的RXS信号的能量依赖性,阴影区域表示标称电荷顺序贡献。黑色和红色箭头突出显示了Ni 3D-RE 5D杂交峰和Ni L 3主共振,样品C的中间状态比样品D较大,从而导致超晶格峰更强。
上升学者会议策略学生研究演讲尼基沙·阿尔辛多市纽约大学:巴鲁克学院nikishaalcindor@gmail.com nikisha alcindor是博士学位。纽约市巴鲁克学院Zicklin商学院的学生。她专门从事战略管理,她的研究通过将人工智能和机器学习应用于决策和风险分析来研究合并和收购的成功率(M&A)。Nikisha担任埃默里大学(Emory University)的化学学士学位和哥伦比亚商学院的MBA,担任莱昂·库珀曼学者(Leon Coperman Scholar)。摘要:战略管理中的学者长期以来一直表现出对首席执行官(CEO)特征(例如人格)的兴趣,例如合并和收购等战略决策(M&A)(Chatterjee&Hambrick,2011; Herrmann&Nadkarni,2014年)。Upper echelons theory posits that CEOs and Top Management Teams (TMT) directly influence organizational decision-making based on their demographics, values, and personalities (Hambrick, 2007), with recent research focusing on how specific components of personality influence M&A in terms of completion (Aktas, de Bodt, Bollaert, & Roll, 2016; Malmendier & Tate, 2008) as well as post-acquisition performance (Renneboog&Vansteenkiste,2019年)。但是,尚未全面概述人格的所有不同组成部分如何影响首席执行官的决策,尤其是在并购期间。那么,问题是,追求并购的首席执行官人格影响决策的条件是什么,以及哪些首席执行官人格特质将投资者的反馈纳入决策。本文通过调查CEO人格特质如何影响战略决策以及这些人格特质如何结合投资者的反馈来扩展上层梯队的研究。这项研究借鉴了人格文献,并探讨了个性五因素模型(McCrae&Costa,1985)如何影响战略决策和并购成果。FFM性格特征是同意,尽职尽责,外向性,开放性和情感稳定性(神经质)。此外,我认为某些人格特征将导致不同的决定,并探讨某些人格对投资者对交易公告的反馈有何反应。随着2019年全球宣布的并购交易总额为3.37万亿美元,2007年宣布了4.9万亿美元的高价(合并,收购和联盟研究所,2020年),了解CEO的决策如何影响M&A的结果是如何影响M&A的重要性。使用SDC白金作为数据资源,本研究的样本集包括收购完成并购的美国上市公司的公司首席执行官。按照与Betton,Eckbo和Thorburn(2008)类似的抽样策略,样本集将包括具有多数利息,持续利息或部分利益的收购方。收购方必须在交易前拥有少于50%,并且在交易后处于50%或更多的控制位置。此外,交易规模将大于500万美元,以排除几乎没有影响的小额交易。在此分析中可以接受成绩单的问答部分,因为CEO使用日常语言回答这些问题。开放语言首席执行官人格工具(OLCPT)将使用机器学习和人工智能以7分的规模来衡量CEO人格特质(Harrison,Thurgood,Boivie和Pfarrer,2019年)。在问答答案(问答)中,收购方首席执行官的回答将在多年内进行分析,因为中年个性不会随着时间的流逝而变化(Harrison,Thurgood,Boivie和Pfarrer,2020年; Roberts,Walton,&Viechtbauer,&Viechtbauer,2006年)。该呼叫的这一部分中引起的应力更容易揭示外向性,从而可以很好地测量外向性(Dewaele&Furnham,1999; Malhotra,Reus,&Reus,Zhu,&Roelofsen,2018)。初步结果表明,某些首席执行官人格特质会影响并购结果,并确定投资者反馈的纳入。
资助:IRCC_2021(已从 QU 接受)➢ 基于磺化聚醚醚酮 [SPEEK]/2D 金属碳化物 MXenes 纳米复合材料的高选择性电子鼻作为呼吸中的 VOC 生物标志物。角色:主要研究导师预算:5k$ 资助编号:UREP23-116-2-041。 ➢ 一种集成的 NFC 传感器,用于监测混凝土结构的寿命和油气管道泄漏角色:主要研究导师预算:10k$ 资助编号:UREP24-133-2-036 ➢ 量化呼出气中的活性氧(如一氧化氮和过氧化氢)作为检测冠状病毒的生物指纹角色:主要研究导师预算:30k$ 资助编号:UREP 27-044-3-016 ➢ 用于生物医学应用的 3D 打印 MXene 传感器,卡塔尔大学,角色:首席研究员预算:6k$ 资助编号:QUST-1-CAM-2019-8。 ➢ 使用 3D 打印光聚合物树脂制造心率传感器
与民众一起的有主管教育工作的副校长格奥尔基·伊万诺维奇·切梅尔科 (Georgy Ivanovich Chemerko),他负责组织意识形态工作,r.t. 292-45-72 12/21/2023