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3D印刷领导力动态：情商，组织情感气氛，南非的工作绩效联系Sampson Afrifa J
摘要：有关南非3D印刷行业的研究主要集中在工程和技术方面，在与管理和组织动态有关的研究中留下了差距。为了解决这一差距，我们的研究旨在研究南非3D印刷公司之间领导者情商，组织情感气氛和员工工作绩效之间的直接和调解关系。我们采用了一种演绎研究方法，一种定量研究方法和横截面解释性相关研究设计。我们使用简单的随机抽样选择了南非3D打印公司的148名员工。问卷作为数据收集工具，在线数据收集是使用Google表格进行的。社会科学统计软件包（SPSS）版本26软件用于数据编码，数据输入和描述性统计。SMART PLS 4用于进行部分最小二乘（PLS）结构方程建模。该研究的发现表明，领导者情商与员工工作绩效之间存在着显着的积极关系。领导者情绪智力和组织情感氛围之间也存在着重要的积极关系。在组织情感环境与员工工作绩效之间发现了显着的积极关系。这一发现还表明，组织情感氛围调解了领导者的情商与员工工作绩效之间的关系。根据Hossain等人的说法。根据Hossain等人的说法。的发现强调，在南非3D印刷公司中促进情绪智力可以增强员工的工作绩效和组织情感的氛围。我们的发现强调，通过优先考虑情绪智力的领导者培训和发展，3D印刷公司可以营造积极的情感氛围，这有助于改善员工的工作绩效。关键词：领导者情商；组织情感气氛；员工工作绩效； 3D打印公司。引言3D打印是世界上最现代和蓬勃发展的行业之一，南非处于最前沿，尤其是在非洲（Dzogbewu等人，2022年；Signé，2023年）。（2020），成功实施3D打印技术需要具有高级技能和经验的员工来运营和管理3D打印机，以实现最佳的公司绩效。很难获得高技能的工人，因此，当3D印刷公司雇用人员时，经理必须拥有并采用适当的管理实践来管理和创建
通过CRISPR-CAS靶向裂开志贺毒素基因的靶向裂解在动物模型中
摘要。收音机和手机使用振荡载体信号的频率调制（FM）来可靠地传输多路复用数据，同时拒绝噪声。在这里，我们使用遗传编码的蛋白振荡器（GEOS）作为电路中的载波信号来建立该范式的生化类似物，以实现单细胞数据的连续实时FM流。GEOS是由进化多样的思想家庭ATPase和激活因子模块构建的，这些模块在人类细胞中共表达时会产生快速的合成蛋白振荡。这些振荡用作单细胞载体信号，频率和振幅由GEO组件水平和活动控制。我们系统地表征了169个ATPase/Activator Geo对和具有多个竞争激活剂的工程师复合GEO，以开发一个用于波形编程的全面平台。使用这些原理，我们设计了对细胞活性调节地理频率的电路，并使用校准的机器学习模型解码其响应，以证明单个单元中转录和蛋白酶体降解动力学的敏感，实时FM流。GEOS建立一个动态控制的生化载体信号，解锁抗噪声的FM数据编码范式，为动态单细胞分析开辟了新的途径。简介。细胞动态调节不同时间尺度的基因表达，蛋白质定位和信号传导状态，以执行必不可少的生物学功能1-4。虽然基因组，转录组和蛋白质组学方法可以提供单细胞态5-8的快照，但实时遵循单个细胞的轨迹的能力对于理解动态细胞和生物体行为如何编码和功能1,9,10至关重要。这些单细胞动力学通常是使用荧光记者在显微镜下进行跟踪的，其强度或定位为您感兴趣的数据提供了代理10-16。虽然功能强大，但这些工具对扩展单细胞动力学和数据聚合的扩展跟踪构成了挑战，因为任意信号强度在仪器上各不相同，并且对光漂白和噪声17敏感。此外，传统基于荧光的工具生成的信号缺少元数据来识别信号的基本细胞来源，从而使密集的细胞环境中重叠信号的分离变得困难。
混合现实环境中 2D 和 3D 之间数据可视化转换的设计空间
在计算机图形学出现之前，抽象数据大多以 2D 形式表示，用于报告、书籍或海报的发布。同时，3D 表示仅限于空间数据的物理构造，如地理地球仪、化学、医学或建筑模型。具有合理图形能力的第一波台式计算机导致投射到 2D 屏幕上的 3D 数据表示激增。这可以说导致了 3D 图形的过度使用——例如 Tufte 和其他人非常讨厌的经典免费 3D 图表——早期对 2D 屏幕上 3D 可视化的研究证明了它们的局限性。此后，这导致信息可视化研究界在很长一段时间内围绕 2D 表示巩固信息可视化设计空间，以最佳方式安排 2D 屏幕。近年来，随着混合现实 (MR) 技术的兴起，我们需要重新考虑一些关于数据可视化“自然栖息地”的假设。混合现实 (MR) 耳机，例如 Microsoft HoloLens 2，终于实现了无线、强大的空间跟踪和具有合理视野的高分辨率立体渲染。这些耳机现在还可以了解其环境，映射房间中的表面并跟踪其用户的手势。我们可以渲染在环境中任何表面上明显投射的 2D 类图形，渲染从所述表面明显突出的 2.5D 类图形，或将它们悬浮在我们周围的 3D 空间中 - 所有这些都同样轻松且保真（图 2）。这项新功能为我们提供了沉浸式环境中数据可视化的新设计选择和可能性——也称为沉浸式分析 [ 10 , 41 ]。当然，我们应该继续以最佳方式可视化数据，无论是在 2D 表面还是在 3D 空间中。然而，借助 MR 提供的灵活性，我们可以考虑任何给定的可视化如何在两个环境（表面或空间）之间自由移动，以满足用户的需求。想象一下，只需用手抓住并拉动显示器中的 2D 可视化，即可将一些数据编码到第三空间维度（图 1a），从而将 2D 可视化暂时从显示器中挤出到 3D 中，或者从平板电脑中挤出可视化并将其悬浮在您面前的空间中（图 1b）。这些可视化还可以放置在任意表面上，模仿大型墙壁大小的 2D 显示屏，同时保留 3D 的灵活性（图 1c）。与此相反，我们还可以将 3D 可视化平面化为表面上的 2D，例如通过应用投影或创建横截面视图。在沉浸式环境中支持表面和空间之间的这些转换已被确定为沉浸式分析的重大挑战之一 [17]。虽然最近的工作（第 2 节）已经展示了涉及使用 2D 表面和显示器与 MR 结合进行数据可视化的应用，但我们特别关注可视化
大数据中的量子计算
摘要：我们生活在一个各个层面都盛行数据入侵的世界。我们希望看到数据的生成和吸收。我们还需要有序的数据处理效率。因此，大数据的设想是使数据看起来相关且易于管理。创建的数据量很大。如果我们不创建占位符，我们将无法处理如此大量的数据。为了使占位符发挥作用，我们需要更好的数据编码。要使编码器发挥作用，我们需要熟练的处理程序。量子计算应运而生。它提供了大量的数据处理程序，使大数据看起来更简单。当我们对量子编码有了必要的了解后，我们就生活在一个能够实现数据充分性的世界。大数据简介我们生活在一个数据驱动的世界。数以千计的数据被生成以供行业分析。除非我们不分析数据，否则它就会过时。它会变成暗数据。暗数据是没用的。它是需要处理的数据。这取决于对数据进行正确分析的要求和未来趋势。大数据是计算领域的一个新领域，大量生成的数据将被分析并货币化。我们通过数据处理进行分析。当我们谈论大数据时，我们想到的是 PB 和 TB 级的数据。数据的海量性使得数据分析成为一项非常艰巨的任务。我们无法避免数据浪费，因为每条数据都会告诉我们一些有关其后继者的信息。此外，每条数据都会为客户行为提供线索。如果我们不分析客户行为，我们将无法利用优势。因此，通过分析大数据，公司必须获得竞争优势。大数据有三个来源。第一个是用户自己生成的数据。当他登录系统时，他会生成称为用户相关数据的数据。其次，当他使用移动设备和实用设备等物联网时，也会生成数据。当与网络交互时会生成数据，这被称为物联网数据。第三是第三方资源聚合的数据。这些数据也至关重要，因为它反映了用户的心态。当我们谈论定位竞争优势时，我们将数据视为预测客户网络使用情况的工具。数据具有某些参数，如价值速度、准确性、多样性和数量。每个参数都指向数据操作。速度是用来衡量数据增长率的术语，价值是指数据作为一种货币。准确性为数据区分提供了线索。数量让我们了解数据的绝对数量。数据本身永远无法孤立地读取。数据需要存储，并且应该通过算法进行操作，以使数据对公众有用。为此，我们还需要四个参数。它们是细分、准确性、可靠性以及最后的真实性。细分意味着将数据聚类到类中并使用单个变量来获得回归值。回归意味着隔离一个变量以确定类的复杂行为。然后我们还需要检查类依赖性或类真实性。如果数据按类组织，那么它必须是真实的。可靠性和真实性使它比竞争对手更具优势。对于数据处理，我们也使用算法。我们使用回归和聚类方法等基本算法。大公司采用相当复杂的技术进行数据挖掘。沃尔玛是开始使用数据挖掘的大公司之一。当飓风袭击美国时，美国人的购买趋势得到了控制。他们意识到某种产品受到所有人的青睐。然后沃尔玛开始销售这些产品，当飓风再次来袭时，它获得了巨额利润。通过这种方式，数据被操纵，
电动汽车的WPT充电系统的硬件实现 植物炭的作用在碳地工循环 在锂电池中硅氧化纳米技术应用纳米技术的应用中的进展 供应链管理及其在铁路运输中的作用 PEM燃料电池供应层中气压调节的增强控制方法 推进可持续学习环境：关于使用深度学习模型在教育中使用深度学习模型的数据编码技术的文献综述 具有物联网功能的心率传感器 使用深度学习的实时面膜检测 降低石墨烯的基于氧化石墨烯的纳米流体在平板太阳能收集器的热性能增强中的作用 基于行星的混合密码学：Phobos＆Deimos 在环氧树脂中的纳米填料在金属底物上进行腐蚀保护涂层
摘要。城市地区的运输正在通过各种车辆进行转变，而电子驾驶员的增长最快。尽管他们很受欢迎，但电子示威者仍面临不兼容的充电器等问题，尤其是租赁服务问题。无线充电是通过无需用户干预的电池充电而作为解决方案的。本文重点介绍了针对电子弹药机的磁性充电器的设计和开发。这项研究详细介绍了恒定电流恒定电压（CC-CV）电荷的线圈拓扑，间隙定义和优化控制。目前的关键贡献是对这些因素的综合考虑以及车辆的材料和结构，以精确设计和实施。车辆的尺寸显着限制了线圈设计。因此，在过去，使用ANSYS MAXWELL进行了详细的分析，以确定实际电子弹药机中主要和次要线圈的最佳位置。此分析导致了线圈几何形状的最佳设计，从而最大程度地减少了成本。拟议的系统已通过真实的原型进行了验证，并结合了CC-CV控制，以确保为各种电池状态提供安全充电，并适用于广泛的E型驾驶员，从而增强了此类充电器在公共装置中的可用性。
生成式 AI
扩散概率模型 扩散概率模型是一类潜在变量模型，常用于图像生成等各种任务（Ho 等人，2020 年）。正式而言，扩散概率模型通过对数据点在潜在空间中扩散的方式进行建模来捕获图像数据，这是受统计物理学启发的。具体来说，它们通常使用经过变分推理训练的马尔可夫链，然后逆转扩散过程以生成自然图像。一个值得注意的变体是稳定扩散（Rombach 等人，2022 年）。扩散概率模型也用于 DALL-E 和 Midjourney 等商业系统。生成对抗网络 GAN 是一类具有自定义对抗学习目标的神经网络架构（Goodfellow 等人，2014 年）。GAN 由两个以零和博弈形式相互竞争的神经网络组成，从而生成特定分布的样本。正式来说，第一个网络 G 称为生成器，用于生成候选样本。第二个网络 D 称为鉴别器，用于评估候选样本来自期望分布的可能性。得益于对抗性学习目标，生成器学习从潜在空间映射到感兴趣的数据分布，而鉴别器则将生成器生成的候选样本与真实数据分布区分开来（见图 2）。(大型) 语言模型 (大型) 语言模型 (LLM) 是指用于建模和生成文本数据的神经网络，通常结合了三个特征。首先，语言模型使用大规模、顺序神经网络（例如，具有注意力机制的 Transformer）。其次，神经网络通过自我监督进行预训练，其中辅助任务旨在学习自然语言的表示而不存在过度拟合的风险（例如，下一个单词预测）。第三，预训练利用大规模文本数据集（例如，维基百科，甚至多语言数据集）。最终，语言模型可以由从业者使用针对特定任务（例如，问答、自然语言生成）的自定义数据集进行微调。最近，语言模型已经发展成为所谓的 LLM，它结合了数十亿个参数。大规模 LLM 的突出例子是 BERT（Devlin 等人，2018 年）和 GPT-3（Brown 等人，2020 年），分别具有 ∼ 3.4 亿和 ∼ 1750 亿个参数。提示是语言模型的特定输入（例如，“这部电影很精彩。从人类反馈中进行强化学习 RLHF 从人类反馈中学习顺序任务（例如聊天对话）。与传统强化学习不同，RLHF 直接从人类反馈中训练所谓的奖励模型，然后将该模型用作奖励函数来优化策略，该策略通过数据高效且稳健的算法进行优化（Ziegler 等人，2019 年）。RLHF 用于 ChatGPT（OpenAI，2022 年）等对话系统，用于生成聊天消息，以便新答案适应之前的聊天对话并确保答案符合预定义的人类偏好（例如长度、风格、适当性）。提示学习 提示学习是一种 LLM 方法，它使用存储在语言模型中的知识来完成下游任务（Liu 等人，2023 年）。一般而言，提示学习不需要对语言模型进行任何微调，这使其高效且灵活。情绪：“），然后选择最可能的输出 s ∈{“positive”，“negative”} 而不是空间。最近的进展允许更复杂的数据驱动提示工程，例如通过强化学习调整提示（Liu et al.，2023）。seq2seq 术语序列到序列（seq2seq）是指将输入序列映射到输出序列的机器学习方法（Sutskever et al.，2014）。一个例子是基于机器学习的不同语言之间的翻译。此类 seq2seq 方法由两个主要组件组成：编码器将序列中的每个元素（例如，文本中的每个单词）转换为包含元素及其上下文的相应隐藏向量。解码器反转该过程，将向量转换为输出元素（例如，来自新语言的单词），同时考虑先前的输出以对语言中的模型依赖关系进行建模。seq2seq 模型的思想已得到扩展，以允许多模态映射，例如文本到图像或文本到语音的映射。Transformer Transformer 是一种深度学习架构（Vaswani 等，2017），它采用自注意力机制，对输入数据的每个部分的重要性进行不同的加权。与循环神经网络 (RNN) 一样，Transformer 旨在处理顺序输入数据（例如自然语言），可用于翻译和文本摘要等任务。但是，与 RNN 不同，Transformer 会一次性处理整个输入。注意力机制为输入序列中的任何位置提供上下文。最终，Transformer（或一般的 RNN）的输出是文档嵌入，它呈现文本（或其他输入）序列的低维表示，其中相似的文本位于更近的位置，这通常有利于下游任务，因为这允许捕获语义和含义 (Siebers et al., 2022)。变分自动编码器 变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，它被训练来学习输入数据的低维表示，方法是将输入数据编码到压缩的潜在变量空间中，然后从该压缩表示中重建原始数据。VAE 与传统自动编码器的不同之处在于，它使用概率方法进行编码和解码过程，这使它们能够捕获数据中的底层结构和变化，并从学习到的潜在空间中生成新的数据样本 (Kingma and Welling, 2013)。这使得它们不仅可用于异常检测和数据压缩等任务，还可用于图像和文本生成。零样本学习/小样本学习 零样本学习和小样本学习是指机器学习处理数据稀缺问题的不同范例。零样本学习是指教会机器如何从数据中学习一项任务，而无需访问数据本身，而小样本学习是指只有少数特定示例的情况。零样本学习和小样本学习在实践中通常是可取的，因为它们降低了建立 AI 系统的成本。LLM 是小样本或零样本学习器（Brown 等人，2020 年），因为它们只需要一些样本即可学习一项任务（例如，预测评论的情绪），这使得 LLM 作为通用工具具有高度灵活性。