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World File Search System接受的
nys-p24-001-可接受的人工智能使用...
4.1 人工智能的使用 SE 可以使用人工智能系统来进一步完成其使命并满足关键业务需求。即使不受本政策约束，人工智能的使用也必须符合适用的纽约州和 ITS 政策和标准以及纽约和联邦法律。应特别注意开源人工智能的使用，以确保遵守 ITS-P19-005：开源软件的可接受使用（如适用）。此外，SE 必须了解人工智能系统如何使用个人身份信息、机密信息或敏感信息，以确保此类使用符合适用法律、规则、法规、通知和政策。在采用新的人工智能系统之前，SE 必须获得 SE 领导层的批准。此类批准应包括 SE 执行法律和运营领导层，包括 SE 的道德官。4
肌肉在调节神经退行性疾病的调节中分泌的先前未接受的exerkines的功能
神经退行性疾病（NDS）的启动和进展，以受损的神经系统完整性为特征，严重破坏了患者的生活质量，同时对经济和社会保健基础设施产生了相当大的压力。锻炼表明，其潜力既是一种有效的预防干预措施，又是针对ND的新兴治疗疗法中的康复方法。作为最大的分泌器官，骨骼肌具有分泌肌动物的能力，这些肌动物可以通过介导肌肉脑轴来部分改善ND的预后。除了锻炼过程中由骨骼肌分泌的精心研究的exerkines，其偶然地发挥其有益的功能，还有新型exerkines的生理功能，例如Apelin，kynurenic Acid（Kyna）和乳酸乙酸酯和乳酸。在此，本综述讨论了这些新颖的弹药的作用及其在调节ND的发展和改进中的机制，尤其是其功能在通过运动改善NDS预后方面的重要性。此外，提出了一些在改善ND进展中具有潜在影响的肌动物作为研究的未来方向。阐明骨骼肌在NDS调节中分泌的exerkines功能的理解，并促进了干预这些过程以治愈NDS的疗法的发展。
DOD最低价格的审计在技术上可接受的合同（项目编号D2024-D000AX-0042.000）
DISTRIBUTION: UNDER SECRETARY OF DEFENSE FOR ACQUISITON AND SUSTAINMENT UNDER SECRETARY OF DEFENSE FOR POLICY UNDER SECRETARY OF DEFENSE FOR PERSONNEL AND READINESS COMMANDER, U.S. CYBER COMMAND COMMANDER, U.S. SPECIAL OPERATIONS COMMAND COMMANDER, U.S. TRANSPORTATION COMMAND ASSISTANT SECRETARY OF DEFENSE (HEALTH AFFAIRS) ASSISTANT TO THE SECRETARY OF DEFENSE FOR PUBLIC AFFAIRS DIRECTOR, DEFENSE COMMISSARY AGENCY DIRECTOR, DEFENSE CONTRACT MANAGEMENT AGENCY DIRECTOR, DEFENSE COUNTER INTELLIGENCY AND SECURITY AGENCY DIRECTOR, DEFENSE FINANCE AND ACCOUNTING SERVICE DIRECTOR, DEFENSE INFORMATION SYSTEMS AGENCY DIRECTOR, DEFENSE物流局局长，国防威胁降低机构主管，导弹辩护机构主任，防御NSE媒体活动主管，国防部教育活动主管，DOD人力资源活动主管，华盛顿总部服务主管，国防微电子活动审计师审计师，陆军审计长，海军审计长部，海军审计师部，海军审计局，空军
下载接受的手稿（PDF / 356KB）< / div>
14 15出版研究的危险。在管理教育者的成熟受众中，作者16 17可能会遇到来自同一学者池的评论者，他们回顾了主流18 19的管理研究。管理教育研究借鉴了许多领域，但大多数20 21 2 2 2 2 2 2 22在组织中的教育研究，人类的发展和管理（Anderson等23 24 Al。，2021）。鉴于这个广泛的知识基础，作者有望清楚地将25 26方法与他们感兴趣问题的本体论和认识论保持一致。27 28本文旨在帮助作者发布依赖于定量方法的30 31的管理教育研究。管理教育杂志（JME）出版了32篇文章的各种流派，包括理论文章，研究研究，论文和教学创新；有关34 35详细信息，请参见此处的JME网页。在JME文章中，定量方法用于经验
生成人工智能在出版中的作用。什么是可以接受的，什么是不可接受的。
毫无疑问，生成式人工智能 (AI) 是近年来媒体上的热门话题。这最初是由 ChatGPT 和其他平台的流行和广泛使用推动的，这些平台可根据用户输入的提示生成书面材料、图像甚至音频/视频作品。AI 将生成式人工智能定义为：“一种使用机器学习算法来创建新的原创内容（如图像、视频、文本和音频）的人工智能” [1]。这些技术进步如何影响我们的科学出版界？具体来说，在撰写出版的科学文章时，何时使用此类工具是合适的，或许更重要的是，何时不适合？严格来说，每当文字处理器建议一种更好的句子措辞方式时，基础人工智能就会被应用到写作中。从更复杂的层面来看，作者可以使用大型语言模型 (LLM) 将粗略撰写的草稿提交给生成式 AI 平台，然后可以生成更复杂的书面输出并最终提交。如果英语课的学生提交了这样一篇作业，而这堂课的目的是教学生如何写好文章，那么这种使用 AI 的行为可能构成作弊。然而，当作者使用 AI 来帮助润色他们的作品以供出版时，这应该是完全合适的，因为这样的应用程序可以增强作品，帮助读者更好地理解和欣赏这些作品。我们的期刊最近开始为我们的作者提供使用“综合写作和出版助手”来改进他们的投稿的选项。投稿作者应该看到我们与 Paperpal 飞行前筛选工具合作的服务链接。只需支付非常合理的费用，该工具就可以对上传的手稿草稿进行翻译、释义、一致性和期刊提交准备情况检查。这项服务对一些可能难以满足我们的语言要求标准的国际作者特别有用。在另一个适用于出版的场景中，假设同行评审员希望使用 AI 来评估投稿。你可能会问：“等等，AI 能做到吗？”当然可以！但这可以接受吗？确实有一些平台在公开的生物医学出版物上进行了训练，因此 AI 能够查找参考文献来帮助同行评审员评估稿件。也许同行评审员只是需要帮助开始撰写评审的第一稿，或者他们可能觉得作者的语言技能需要很多帮助，就像前面的情况一样。然而，这里的一个主要区别是，当同行评审员在其中一个平台上上传稿件时，他们会违反保密规定，这是不可接受的。美国国立卫生研究院不允许将 AI 用于资助申请的同行评审 [ 2 ]，这种技术也不应用于出版同行评审，因为当作者的手稿上传到第三方平台时，也会发生同样的保密性泄露。Hosseini 和 Horbach (2023) 指出的其他担忧是“ LLM 的训练数据、内部运作、数据处理和开发过程的根本不透明性”，这可能导致“潜在的偏见和评审报告的可重复性” [3]。因此，将指示 JECT 同行评审员在进行评估时不要依赖此类系统。此外，编辑不会仅使用 AI 工具就任何手稿的最终结果做出决定。为了帮助作者驾驭这一新领域，JECT 将努力在我们的《作者须知》中提供新的指导，就像其他期刊目前正在实施的那样 [4]。其他期刊推荐的一些原则，我们可能会采用，包括：
查看接受的手稿（DOE）
HFO 2的基于抗抗抗抗抗抗抗抗抗曲线样薄膜正在越来越多地考虑用于商业设备。然而，即使有最初的承诺，电气特性（例如损耗切线和泄漏电流）的温度灵敏度仍未报告。50 nm厚，4个。％al掺杂的HFO 2薄膜是通过原子层沉积合成的，顶部和底部电极均为锡或pt。对它们的电容与温度的研究表明，pt/al：HFO 2/pt的相对介电介电常数为23.30 6 0.06在室温下，电容的温度系数（TCC）为78 6 86 ppm/c，而tin/al a al a al a fimel a tin/a al a a ilect ppm nectient ppm/c相对持续时间均为32. TCC为322 6 41 ppm/c。这两种设备的电容在1至1000 kHz上的电容差于125至125C。两个电容器在0.03均保持损耗切换，泄漏的电流密度为10 9 –10 7 A/cm 2在125至125至125 C中的泄漏密度在125至125 C之间。 0.79 J/cm 3在125至125 C范围内的51.79％6 2.75％的效率下。pt/al：HFO 2/pt电容器还保持稳定的ESD为9.83 6 0.26 J/cm 3，效率为62.87％62.87％6 3.00％，比同一温度范围内。在两个电容器中的这种低损耗及其热稳定性使抗抗纤维样，掺杂的HFO 2薄膜是温度稳定的微电子学的有希望的材料。
对laurus tamala叶提取物的研究为1M HCl中软钢的环境可接受的腐蚀抑制剂：电化学，DFT和
laurus tamala叶提取物（LTLE）已在1M盐酸培养基中用作软钢腐蚀抑制剂。化学（减肥）和电化学研究，以评估提取物的腐蚀速率和抑制效率百分比。电化学极化结果表明，植物叶提取物作为混合型抑制剂的功能。通过减肥方法在升高的温度下测试抑制剂的稳定性。通过吸附机制来解释腐蚀抑制机制，并且LTLE成分遵守软钢的Langmuir吸附等温线。通过FT-IR技术评估提取物的组件的相互作用。分别通过SEM，AFM和水接触角技术来表征表面形态，粗糙度和疏水性。根据减肥方法记录，24小时的最高抑制效率为96.21％。此外，DFT计算通过电子供体 - 受体相互作用揭示了抑制剂的吸附。