摘要 云端量子计算的快速发展为多种现实应用场景创造了大量机会,包括化学模拟、优化和机器学习。典型的量子应用是混合的,因为它们由经典和量子组件组成。后者需要量子计算机来执行,通常以云服务的形式提供。因此,要实现量子应用,开发人员需要具备应用程序量子和经典组件集成方面的专业知识,并了解相关的云特定挑战和局限性。在这项工作中,我们探讨了在云端设计和实现混合量子应用时可能遇到的挑战,并确定了当前量子云服务的哪些限制使这种集成变得复杂。为了实现这一目标,我们 (i) 实现了四个量子应用,重点介绍了在云应用中使用量子软件组件的不同场景,(ii) 分析了实施过程中遇到的挑战和局限性并记录了关键观察结果。此外,我们讨论了开放的研究问题及其解决方法,以改进在云端开发量子应用的过程。
摘要 2005 年制定、2011 年更新、2017 年全面修订的地理课程教学计划所提供的学习教学过程如何实现,实践和活动示例非常有限。事实上,没有任何教师指南可以分析教学计划的方法及其实施方法。因此,该计划的应用完全由教师自主决定。本研究旨在分析地理教学中使用的策略之一——发现学习策略,准备一个示例课程计划,说明如何将发现学习策略转移到课堂上,并提出建议,以填补文献中的空白,增加模型应用的数量。研究之所以选择发现学习策略,是因为它符合地理教学计划提出的以学生为中心的方法,因为在发现学习策略中,以学生为中心,教师作为指导是必不可少的。本研究采用描述性分析方法。在此框架内,研究了发现学习策略,解释了规划教学活动的重要性,并创建了课程模板。参考上述模板,编写了以“地球内部结构”为主题的课程计划示例,以提供如何将发现学习策略转移到课堂的示例。研究结果有望为地理和其他学科的教师提供帮助,并为未来的学术研究奠定基础。
医科大学。Dena Journal,5(3 和 4),28-37。Hunker,IK(2014)。酒店业的工作生活质量——临时工的视角。哥本哈根商学院。Ilkhanizadeh,S.,和 Karatepe,OM(2017)。对航空业企业社会责任后果的考察:工作投入、职业满意度和发声行为。航空运输管理杂志,59,8-17。Jayakumar,A.,和 Kalaiselvi,K.(2012)。工作生活质量——概述。国际市场营销、金融服务和管理研究杂志,1(10),140-151。Kaiser,HF(1991)。主成分的系数 alpha 和 Kaiser-Guttman 规则。心理报告,68(3),855-858。 Krueger, P.、Brazil, K.、Lohfeld, L.、Edward, HG、Lewis, D. 和 Tjam, E. (2002)。组织特定的工作满意度预测因素:加拿大多站点工作生活质量横断面调查结果。检索自 http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1472-6963-2-6.pdf Lau, RSM (2000)。QWL 和绩效:对服务利润链模型中两个关键要素的临时调查。国际服务业管理杂志,11 (5),422-437。Maurino, DE、Reason, J.、Johnston, N. 和 Lee, RB (2017)。超越航空人为因素:高科技系统中的安全性。纽约:劳特利奇。Mirsepasi, N. (2005)。战略人力资源管理和工作关系(展望全球化)。德黑兰:Mir 出版。 Nekouei, MH、Othman, M. Bt.、Masud, J. Bt. 和 Ahmad, A. Bt. (2014)。伊朗政府机构员工的工作生活质量和工作满意度。《基础与应用科学研究杂志》,4 (1),217-229。Otto, JL 和 Webber, BJ (2013)。美国空军遥控飞机飞行员的心理健康诊断和咨询。《医学监测月报》,20 (3),3-8。Robbins, SP (1989)。组织行为:概念、争议和应用。新泽西:Prentice Hall。Rossi, AM、Perrewee, PL 和 Sauter, SL (2006)。压力和工作生活质量。格林威治:信息时代出版社。Srivastava, S. 和 Kanpur, R. (2014)。工作生活质量研究:关键要素及其影响。IOSR-JBM,16 (3),54-59。Thompson, MN,和 Subich, LM (2006)。社会地位与职业决策过程的关系。职业行为杂志,69 (2),289-301。Von dem Knesebeck, O.、Mnich, E.、Angermeyer, MC、Kofahl, C. 和 Makowski, A. (2015)。德国之翼空难后抑郁症耻辱感的变化——来自德国人口调查的结果。情感障碍杂志,186,261-265。Walton, RE (1975)。工作生活质量标准。在 LE Davis、AB Cherns 和同事(编辑)的《工作质量》(第 91-104 页)中。纽约:自由出版社。Wiegmann,DA 和 Shappell,SA(2017 年)。航空事故分析的人为错误方法:人为因素分析和分类系统。纽约:劳特利奇。
摘要关于实验方法的辩论,其作用,限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。,如果从一方面,诸如可重复性和重复性的经典实验原理,它是发展该研究领域良好实验实践的灵感,另一方面,一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中,为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由,这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳,我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式,在这种情况下,从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明,这一概念源于(并得到)对大量论文样本中报道的实验活动的分析,这些论文已在两个最大,最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
2016年,雅各布斯新西兰有限公司(Jacobs)进行了基础设施评估,以确认进入三个入围区域的可行性。作为本研究的一部分,确定的关键方面之一是提供可靠的供水。在2018年,雅各布斯随后制定了勘探钻探计划,水资源评估和钻井现场定义报告。钻井场地定义报告(日期为2018年7月23日)进一步完善了拟议的钻井现场选项,详细的水需求和井垫位置。该报告确定了四个可能的钻井位置(地点B:城堡山,现场C:三校验,现场D:Barique,站点F:佛罗里达/帕拉斯)。随后的分析将两个首选站点缩小到:
近年来,基于人工智能技术的移动应用呈现出惊人的发展势头。一般而言,人工智能应用是指将人工智能融入其功能和服务的任何应用。人工智能框架的快速发展使得企业人工智能技术能够转移到移动设备上,大大促进了智能手机应用中人工智能应用的采用。在本文中,我们对 56,682 个已发布的人工智能应用进行了最广泛的实证研究,旨在从数据集特征、开发问题以及用户反馈和隐私三个角度促进利益相关者对现实世界人工智能应用的理解。为此,我们构建了一个自动化的人工智能应用识别工具 AI Discriminator,它基于应用剖析和关键字匹配从 7,259,232 个移动应用中检测出符合条件的人工智能应用。在第一阶段,我们进行数据集分析,探索AndroZoo大型存储库以识别现实世界的AI应用程序及其核心特征,包括类别流行度、框架分布、更新速度等。随后,我们找出AI应用程序开发中的关键问题,旨在为开发人员提供模型保护等一些关键领域的实用见解。最后,我们关注已发布的AI应用程序的用户评论和用户隐私保护。从技术角度来看,我们的研究结果通过呈现缺乏加密的情况揭示了已发布的AI应用程序中嵌入的模型保护不足。从用户的角度来看,我们指出客户敏感数据面临很高的泄露风险,这引发了对用户敏感数据被未经授权的访问利用的担忧。我们的大规模研究为利益相关者提供了对已发布的AI应用程序进展的关键见解,启发未来对面向移动的AI技术的研究,以进一步提高其执行性能和用户体验。
这项定性研究探讨了孟加拉国主要的生物多样性领域(KBA)对森林,河流和海洋造成的自然资源的依赖。参与者强调了森林产品(例如木材,水果和渔业)在满足基本需求和家庭财政上的重要作用。然而,该研究还揭示了过去十年中生物多样性的下降,这主要是由于人类的活动(如森林砍伐和过度捕捞),这会受到气候变化影响的影响。为了回应,社区倡导采用涉及政府机构,非政府组织和当地人进行保护工作的合作方法,并提高替代收入来源并提高环境意识。总体而言,该研究强调了集体行动和政策措施的紧迫性,以保护这些领域的生计和生物多样性。
德国发展政策的现行战略也承认了经济根本转型的必要性,这些战略指导着德国发展合作署和德国国际合作机构(GIZ)有限公司(GIZ 在实施社会经济发展和就业计划方面的工作)。德国联邦经济合作与发展部(BMZ)于 2023 年 3 月公布的优先事项包括以社会公平的方式向气候兼容型经济“公正转型”,以及采取克服歧视性权力结构的女权主义发展政策。因此,在经济发展领域,重点是支持可持续的社会经济转型,这意味着经济体系的根本变化。同样,德国经济和气候行动部(BMWK)旨在根据《巴黎协定》的气候目标转变德国经济,并与其他国家合作,实现全球经济的绿色转型,例如国际气候倡议(IKI)。
1 自闭症谱系障碍 1 1.1 定义. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 8 1.7.2 功能性磁共振成像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11