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化学成绩 - -ORCA - 卡迪夫大学
超级电容器被公认为典型的储能设备，由于其高功率密度、快速充电能力和延长的循环寿命等令人印象深刻的特性，最近引起了人们的极大关注。然而，超级电容器有限的能量密度和低电容阻碍了其发展，限制了其在高性能储能设备中的进一步发展潜力[1,2]。电极材料对超级电容器电化学性能的深远影响已得到充分证实。常用的电极材料包括过渡金属氧化物、碳和导电聚合物。虽然碳材料表现出显着的循环稳定性，但它们通常产生相对较低的电容。该结果归因于存储机制，其涉及在电极表面产生双层电荷。相反，后两种电极材料通常比碳表现出更高的电容，这要归功于它们的存储机制，即在电极/电解质界面发生氧化还原反应[3]。因此，人们进行了广泛的研究，探索过渡金属氧化物在提高超级电容器的比电容和能量密度方面的潜力[4]。氧化铁（Fe 2 O 3）因其丰富的可用性、强大的理论能力和廉价的成本而引起了人们的极大兴趣[5]。然而，Fe 2 O 3 和许多其他金属一样，
ITV PLC全年成绩截至2024年12月31日
• Group total revenue was down 3% at £4,140 million, with growth in total advertising revenue (TAR) offset by the expected decline in ITV Studios revenue • Group external revenue was down 4% at £3,488 million • Group adjusted EBITA 2 was up 11% at £542 million reflecting record profits in ITV Studios, higher profits and increased margin in Media & Entertainment (M&E) and £60 million of efficiencies在整个小组中交付。调整后的每股收益增长了23％，为9.6p•EBITA 3为5.26亿英镑（2023年：4.04亿英镑）。法定营业利润为3.18亿英镑（2023：2.38亿英镑），税前的法定利润为5.21亿英镑（2023：2023：1.93亿英镑），法定EPS为10.4p（2023：5.2p）•利润至现金转换为83％的1中的1中，有83％的1中，有稳定的债务，净额为431亿英镑（净额为431亿英镑）：2023年12月313日：5533.31亿美元：杠杆为0.7倍（2023年12月31日：1.0倍）•在2024年12月31日之前完成了2.35亿英镑的股票回购计划中的1.9亿英镑•符合ITV的股息政策，董事会提议最终的股息为3.3p（2023：3.3p），总计每股5.0p的5.0p股息为全股5.0p，总计2024亿英镑（2024年）（20223：5.0p），5.0 p.0p ap 2023：0.0p）。
康明斯报告了2024年的第四季度和全年成绩，
2024年全年的净收入为39亿美元，或每股稀释股的28.37美元，而2023年为7.35亿美元，每股5.15美元。2024年的结果包括与ATMUS分离，交易成本和其他费用的分离，13亿美元的收益相关，或每股稀释股的9.28美元；与Accelera重组行动相关的费用为3.12亿美元，或每股稀释的2.12美元；以及第一季度的重组费用为2900万美元，每股稀释的份额为0.16美元。全年2023年的结果包括与定居协议20亿美元或每股13.78美元有关的费用；与ATMUS分离1亿美元或每股0.54美元有关的成本；以及与4200万美元的自愿退休和分离计划相关的成本，或每股稀释份额0.22美元。2024年的税率为17.0％，这主要是由于ATMUS分离的非税收增益部分被与Accelera重组措施相关的不可扣除成本所部分抵消。
新加坡-持有 H1/H2 成绩的剑桥 A 水准申请者
双学位课程 课程名称 科目要求 选拔考试/面试 经济学与法律 H2 数学及格；且 A-Level 总体成绩良好，包括： • H1 普通试卷（GP）至少获得 B 级；或 • H2 知识与探究（KI）良好及格；或 SAT 循证阅读与写作至少取得 700 分，且 GP/KI 至少获得 E 级
2024年6月20日，Syncona Limited全年成绩12 ...
舞台临床公司Syncona Ltd（“公司”）是一位领先的生活科学投资者，致力于创建，建立和扩大生命科学领域全球领导者的投资组合，今天宣布其截至2024年3月31日的12个月的年度业绩。Syncona Investment Management Limited的首席执行官Chris Hollowood说：“在这一年中，我们一直致力于主动管理我们的投资组合和严格的资本分配方法，以最大程度地在具有挑战性的市场条件下价值。在此背景下，我们提供了弹性的财务绩效，由投资组合中的强大执行为基础。同时，我们在投资组合中添加了三家令人兴奋且高度创新的新公司，这些公司可以进一步推动中期和长期增长。在2022年11月，我们阐明了10年的目标，并有机地将净资产增加到50亿英镑。从那以后，我们在重新平衡投资组合以提供未来增长的平台方面取得了重大进展。我们成熟的13家公司的成熟战略投资组合预计将提供8个关键价值拐点，并有可能在2026年底之前推动NAV的大幅增长，其中包括未来六个月的两个。我们对未来的机会感到兴奋。，我们继续看到我们的股票价值令人信服，并在当年分配了4000万英镑的股票回购，今天已向该计划拨款2000万英镑。我们仍然专注于推动股东的NAV增长，并对患者产生变革性影响。”财务绩效•净资产为12.389亿英镑（2023年3月31日：1,2.547亿英镑），188.7p 1每股（2023年3月31日：每股31：186.5p），每股每股1.2％2的NAV返回（2023年3月31日）
基于图形度量的不同数学成绩水平儿童的大脑连接特征
最近旨在促进小学生数学技能发展的研究探索了与不同算术成绩水平相关的电生理特征。这项研究引入了一种使用图形度量的替代脑电图信号表征方法，并基于这些特征使用决策树模型进行分类分析。这项提案旨在确定小学生大脑连接网络在数学技能方面的群体差异。所使用的分析方法是信号处理（脑电图伪影去除、拉普拉斯滤波和幅度平方相干测量）和在执行数值比较任务期间记录的脑电图信号的特征化（图形度量）和分类（决策树）。我们的结果表明，定量脑电图频带参数分析可成功用于区分几种算术成绩水平。具体而言，最显著的结果显示，在区分高技能参与者与低技能参与者、平均技能参与者与所有其他参与者以及平均技能参与者与低技能参与者方面，准确率分别为 80.00%（α 波段）、78.33%（δ 波段）和 76.67%（θ 波段）。在分类阶段使用决策树工具可以识别几个似乎更擅长数字处理的大脑区域。
增强现实对职业教育和培训中学生成绩和自我效能的影响
AR 被描述为一种将真实图像与虚拟对象同时集成的技术（Azuma，1997；Caudell & Mizell，1992）。在更广泛的定义中，AR 被定义为通过添加文本、照片、音频、动画、视频和三维模型等虚拟对象来增强真实图像的可视化（Delello，2014；Perez-Lopez & Contero，2013；Pylv¨as & Nokelainen，2017）。从这个意义上讲，AR 提供了一个真实的现场环境。通过增强功能，AR 可确保用户获得比其感官所能获得的更多信息（Sirakaya，2016）。尽管 AR 已在其他领域应用了很长时间，但据观察，最近才开始研究 AR 在教育环境中的实用性和潜力（Wu et al.，2013）。除了易于使用之外，AR 提供的教学优势在短时间内引起了人们对其在教育中的应用的关注。先前的研究列出了 AR 在教育环境中使用带来的好处。众所周知，使用 AR 不仅能吸引学生对课程的兴趣和注意力，还能提高他们的积极性（Delello，2014；Perez-Lopez & Contero，2013；Tomi & Rambli，2013）。此外，由于各种不切实际的原因（Shelton & Hedley，2002；Yuen 等，2011），可以安全地创建在现实世界条件下无法生成的环境，并且可以在教学中使用 AR 安全地进行危险的实验（Wojciechowski & Cellary，2013）。除了这些功能之外，AR 还具有以下优势：
演出的成绩：chatgpt如何与Quora竞争Quora在Gig Chance Insights
生成的AI正在改变人类寻求在不同领域中找到问题的答案的方式，包括在零工经济和劳动力市场上，但有关紧密聊天模拟的输出匹配的信息有限，这些信息可从现有的问题和答案平台中获得。本文将Chatgpt用作研究助理，以探索Chatgpt可以将Quora问题和答案复制到多远，将GIG经济的数据作为指示性案例研究。内容分析的结果表明，可能会向希望赚钱的用户提出Quora的问题，并且答案可能包括个人经验和示例。chatgpt模拟版本不那么个性化，更基于概念的版本，包括有关就业含义和劳动权利的考虑。因此，似乎生成的AI仅模拟了人类在与零工经济有关的答案中所想要的部分。本文提出，类似的比较方法也将在其他研究领域中有用，以帮助建立生成AI的最佳现实世界使用。
人工智能计算器对高中 STEM 专业学生数学成绩的感知有效性
本研究的目的是调查人工智能计算器对高中 STEM 学生数学学业成绩的有效性。在过去的几年中，基于网络的家庭作业管理解决方案的使用率一直在上升。在数学教育方面，人工智能的主要贡献是为设计灵活且相关的计算机系统以用于教育和学习目的提供概念、方法和工具。在获得许可后，将经过调整的描述性定性设计分发给圣玛丽大学的 160 名 12 年级 STEM 学生。然后将收集到的数据制成表格、进行分析和解释。在使用 Pearson r 相关系数测试进行统计分析后发现，有效性水平与受访者的基础微积分学业成绩之间存在线性关系。这项研究的结果证明，使用人工智能计算器对 STEM 学生的数学学业成绩是有效的。