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2024 年分析师与投资者会议
本演示文稿包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法所定义的“前瞻性陈述”。包含“相信”、“预期”、“预计”、“计划”、“希望”、“预测”、“估计”、“打算”、“将”、“应该”、“可能”、“会”、“或许”、“战略”、“潜在”、“机会”、“展望”、“情景”、“指引”等词语的陈述以及类似表述均属于前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及对未来财务和经营业绩、目标（包括与环境和社会事务相关的目标）、业务前景、优先事项、销售增长、股东价值、资本支出、现金流、房地产市场、家装行业、产品和服务需求（包括客户对新产品和新举措的接受程度）、宏观经济状况和消费者支出、股票回购以及 Lowe's 战略举措（包括与收购和处置相关的举措以及此类交易对我们的战略和运营计划及财务结果的影响）的期望、预测和假设等。此类陈述涉及风险和不确定性，我们无法保证其正确性。实际结果可能与此类陈述中明示或暗示的结果存在重大差异。
技术 - 受访和就业能力 - 访问 -
在快速变化的数字景观中摘要，将技术纳入技术和职业教育和培训（TVET）课程已变得越来越重要。在快速技术创新时期，技术将技术的接受和融合到TVET计划中已成为教育质量和劳动力准备的关键因素。本研究研究了在技术和职业教育和培训（TVET）的背景下，就业能力，获得数字技能和拥抱技术之间的关键联系。在以急流技术为标志的世界中，TVET毕业生拥抱和利用数字技术的能力极大地影响了他们在就业市场的前景。本研究旨在评估毕业生在寻找工作方面的就业能力和成功如何受到技术接受程度以及在TVET计划中获得的数字技能的影响。混合方法研究方法用于收集经验数据，包括与最近的TVET毕业生，雇主和行业专家的调查，访谈和焦点小组。在数据分析过程中，将回归分析和其他定量方法与定性方法相结合，以提供有关正在研究的复杂关系的透彻了解。
2024 年分析师与投资者会议
本演示文稿包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法所定义的“前瞻性陈述”。包含“相信”、“预期”、“预计”、“计划”、“希望”、“预测”、“估计”、“打算”、“将”、“应该”、“可能”、“会”、“或许”、“战略”、“潜在”、“机会”、“展望”、“情景”、“指引”等词语的陈述以及类似表述均属于前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及对未来财务和经营业绩、目标（包括与环境和社会事务相关的目标）、业务前景、优先事项、销售增长、股东价值、资本支出、现金流、房地产市场、家装行业、产品和服务需求（包括客户对新产品和新举措的接受程度）、宏观经济状况和消费者支出、股票回购以及 Lowe's 战略举措（包括与收购和处置相关的举措以及此类交易对我们的战略和运营计划及财务结果的影响）的期望、预测和假设等。此类陈述涉及风险和不确定性，我们无法保证其正确性。实际结果可能与此类陈述中明示或暗示的结果存在重大差异。
2024 年分析师与投资者会议
本演示文稿包含美国 1995 年私人证券诉讼改革法所定义的“前瞻性陈述”。包含“相信”、“预期”、“预计”、“计划”、“希望”、“预测”、“估计”、“打算”、“将”、“应该”、“可能”、“会”、“或许”、“战略”、“潜在”、“机会”、“展望”、“情景”、“指引”等词语的陈述以及类似表述均属于前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及对未来财务和经营业绩、目标（包括与环境和社会事务相关的目标）、业务前景、优先事项、销售增长、股东价值、资本支出、现金流、房地产市场、家装行业、产品和服务需求（包括客户对新产品和新举措的接受程度）、宏观经济状况和消费者支出、股票回购以及 Lowe's 战略举措（包括与收购和处置相关的举措以及此类交易对我们的战略和运营计划及财务结果的影响）的期望、预测和假设等。此类陈述涉及风险和不确定性，我们无法保证其正确性。实际结果可能与此类陈述中明示或暗示的结果存在重大差异。
我们信任政府吗？尼日利亚的Covid-19疫苗犹豫和接受的属性
摘要：目标：必须接种疫苗的大部分人口以实现牛群的免疫力。因此，疫苗接种计划的成功取决于接受程度。本研究旨在通过评估公众接种疫苗的意愿来了解尼日利亚的Covid-19-19-19疫苗接受和犹豫。研究设计：这是一项基于人群的横断面研究。数据是通过结构化的在线调查得出的。方法：2021年3月，使用结构化在线问卷进行了一项横断面研究。调查表调查了参与者的人口统计学特征和COVID-19和COVID-19疫苗的感知。使用卡方的描述性统计和推论统计以及单变量的逻辑回归，以确定与接受Covid-19疫苗相关的因素。结果：在618名受访者中，有272名（44％）报告愿意接种疫苗。有趣的是，在不接受Covid-19-19的346名受访者中，不接受不接受的最高边际原因是对政府163（47.1％）缺乏信任，随后相信疫苗不安全67（19.4％），而没有足够的信息信息，没有足够的信息。此外，在统计学上，男性受访者和大学学位或更高的受访者
印度 美国-印度关键新兴技术计划 (iCET) 生物技术合作：研讨会系列
1. 通函编号 12-01/24-DC(Pt-104)，发布日期：2024 年 7 月 29 日：对于新药、后续新药 (SND) 和固定剂量组合 (FDC)（生物制品和临床试验新药 (IND) 除外），如果已按照 2019 年《新药和临床试验 (NDCT) 规则》中的规定提交了等效数据，并且已由先前批准该药物的国家的监管机构考虑过，则可能无需在印度进行重复剂量毒性研究，除非有书面具体关切的情况。据称，这些数据的接受程度将取决于其质量和生成数据的实验室的可信度。 2. 2024 年 8 月 7 日颁布的命令编号 DC-DT-15011(11)/85/2024：已表明，如果药物在美国、英国、日本、澳大利亚、加拿大和欧盟获得批准，则无需在印度进行临床试验。属于以下类别的药物将获得豁免：罕见疾病孤儿药、基因和细胞治疗产品、用于大流行情况的新药、用于特殊防御目的的新药以及在当前标准治疗方面具有重大治疗进展的新药。新举措旨在加快救命药物的供应并降低成本。
教师接受和使用生成人工智能的实践
有效地整合生成的人工智能（Genai）与教育实践的有望有望增强教学和学习过程。检查教师接受和使用Genai实施可以为成功应用所需的条件提供宝贵的见解。本研究包括一项调查，旨在衡量墨西哥一所私立大学的208名教职员工的教育实践中的接受和使用。使用的调查工具整合了技术接受模型（TAM）的要素和理论行动理论（TRA）。最初的问卷被翻译成西班牙语，并由专家验证，以确保在新背景下的可靠性和有效性。总体而言，接受维度获得了中最高的结果。行为意图获得了最高值，而主观规范获得了最低值。对教师学科和社会人口统计学的Genai接受的显着差异并未确定。此外，教师Genai的接受程度与Genai的教师使用以产生文本相关。在教育环境中使用Genai的教师之间认定的接受水平使人们期望将其融入教学和学习实践的前途有希望的未来。此外，鼓励对Genai整合的进一步研究以及教师培训对在教育环境中有效使用Genai的影响。
重新定义1型糖尿病中的远端对称多重神经病特征：系统评价
摘要自动引导车辆（AGV）被认为是改善制造公司内部杂志的先进技术。但是，管理人员和运营人员在现有生产环境中实施AGV的观点可能导致员工的接受程度不足，并强调需要适当的组织变革管理计划。目前，缺乏有关在制造公司中部署AGV的成功因素的知识，包括人为因素，例如工人接受。因此，我们对已经在生产中引入了AGV的十个德国公司中的生产和物流工作者，项目负责人和经理（n = 89）进行了定量调查，以调查和比较其观点并获得对成功实施AGV实施项目的影响。我们的发现表明，工人将一些最重要的接受因素视为项目管理无关紧要的问题。此外，我们发现物流和生产工人在实施AGV的角度上存在显着差异，而后勤工作者则不太满意，并且更加关注工作安全。此外，项目领导者有能力准确期待员工的观点（视角采取准确性）积极影响员工对AGV系统实施的满意度。这些发现对组织变革的研究和对AGV实施项目的实际含义具有理论意义。
人机互动对人工智能驱动的论文评估接受度的影响
摘要，人工智能（AI）正在我们生活的各个领域迅速发展。教育领域也可以从基于AI的系统中受益。在高等教育中引入基于AI的论文问题评估系统可以使大学及其员工受益。然而，这一领域尚未得到充分探索。现有研究侧重于基于AI的评分系统的技术方面，而不是人性方面。这项研究从学生的角度发现了基于AI的评估的接受程度。这一点很重要，因为大学对评估过程的接受度与他们的声誉高度相关。进行了一项包含李克特类型项目的调查。参与者针对AI驱动评估的三种不同实施方案回答了三次相同的问题。第一种场景是完全 AI 评分，另外两种场景包括人机交互 AI (HitAI)。结果显示，与仅使用 AI 评估的场景相比，使用 HitAI 的场景总体接受度更高。最后，讨论指出了局限性，并对未来的研究提出了建议。对于计划采用此类 AI 系统的大学来说，实际意义在于让人类参与其中。毕业委员会成员：Daniel Braun Patricia Rogetzer 关键词 AI 接受度、高等教育、人工智能、评估、学生、论文问题、人机交互。
美国宇航局航空战略实施计划 2023
我们已完成空中交通管理技术演示，为联邦航空管理局提供了轨迹管理工具，并支持实施下一代空中交通管理系统。我们正准备开始 X-59 的飞行，以确定社区对陆上超音速噪音的接受程度。我们正在为大型兆瓦级电力推进系统的飞行演示做准备。我们完成了设计和认证轻型复合材料结构的改进能力的演示，目前正在开发提高复合材料结构制造速度的技术。我们刚刚签订了一份合作协议，以建立一种先进配置亚音速运输机的全尺寸演示，这种运输机基于十年来日益先进的研究传统，具有更高的空气动力学效率。我们正在为先进的空中机动系统开发新型空中交通管理能力，以我们在展示突破性的无人机系统交通管理能力方面取得的成功为基础。我们已经展示了强大的新软件验证技术，这些技术将加速复杂自动化系统的开发并确保其安全。我们正在开发预测安全管理的开创性创新，以确保航空系统的未来安全。我们正在激励和培养航空业的下一代多元化领导者，同时通过我们非常成功的大学创新项目支持符合该 SIP 的创新解决方案。等等。