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World File Search System文献
希腊的系统文献评论
摘要最近的研究越来越多地探索了能源消耗与经济增长之间的联系，特别关注能源经济学。引起这一不断增长的关键因素包括环境保护，可再生能源的扩展以及经常性的能源危机，所有这些危机都刺激了跨学科的调查，尤其是在经济学领域。这项研究对1994 - 2023年期间与希腊有关的研究进行了系统文献综述，研究了能源消耗之间的关系 - 可再生和不可恢复 - 可再生 - 经济增长。本文分类并介绍了所采用的方法，探索的主题领域，更广泛的研究分类，研究量以及该领域的研究的演变。特别重点是方法论方法，包括计量经济学技术以及塑造领域的新兴研究趋势。此外，该研究记录了希腊在可再生能源方面的立法轨迹，并将发现与相应的欧洲研究进行了比较。确定的研究差距包括需要进行纵向分析和比较政策评估。结论强调了可再生能源在经济发展和决策中的关键作用，提供了未来研究的见解和方向。
零工经济的文献计量分析
摘要：智能手机、移动应用程序和在线平台等技术进步使一种新的经济形式（即零工经济）大规模出现，其中存在一个自由市场体系，允许组织（工作提供者）雇用独立承包商（求职者）。与传统的雇主和雇员关系不同，零工经济为独立工作者创造了寻求短期合同工作和临时职位的机会。本文对与零工经济全球视角的文献计量分析相关的文献进行了系统回顾。该研究旨在对探讨零工经济的已发表文章进行分析。最初，在 2014 年至 2022 年期间，以零工经济作为关键词从 Google Scholar、Scopus 和 Web of Science 检索了 2297 篇文献。在应用某些标准后，仅选择了 686 篇出版物进行文献计量分析。所选文章用于测量文献计量指标并评估零工经济的研究工作。使用 Bibliometrics 一个用于文献计量和共引分析的 R 包来获得结果。 VOSviewer 还用于分析关键词的共现。结果重点介绍了出版趋势、贡献最大的作者及其国家、被引用最多的文章、关键词以及对研究领域贡献最大的期刊。
可再生能源能源回报率科学文献趋势，为政策制定者提供支持
摘要：化石燃料的稀缺性及其温室气体 (GHG) 排放对环境的影响促使世界各国政府开展研究并促进使用可再生能源 (RES)，例如生物质能、风能和太阳能。因此，尽管这些努力代表了解决化石燃料短缺和减少温室气体排放的潜在解决方案，但最近出现了一些关于其能源效率的质疑。事实上，评估它们的能源增益非常有用，这意味着量化和比较生产替代燃料所消耗的能源量。在此背景下，本文旨在分析关于能源回报率 (ERR) 指标（例如能源投资回报率 (EROEI)）的学术文献研究趋势，其中考虑了生物质能、风能和太阳能。这可能对机构和公共组织有用，以便重新定义他们的政治愿景，以实现可持续的社会经济体系，与从化石燃料向可再生能源的过渡保持一致。结果表明，生物质似乎比同等的化石能源更昂贵、效率更低，而太阳能光伏 (PV) 和风能已经达到成熟和先进的技术水平。
循环经济中的商业模式：系统文献评论
业务模型（BM）被认为是创新的基本驱动力[1]。术语，学者和从业者的兴趣正朝着可持续的BMS发展，因为它们被视为竞争优势的新来源[2]。尤其是随着循环经济的最近出现（CE）的出现，循环商业模型（CBM）的发展出现了主要的作用，原因是许多原因。的确，CBM的介绍会导致对环境，财务和社会领域的许多积极影响，例如减少环境影响，GDP增长和新工作的折磨[3]。此外，在微观级别上，采用CBM的公司降低了成本，遇到新的利润机会，提高竞争优势并从长远来看促进其韧性[4]。尽管采用了CBM，但对可持续BMS的过渡通常很难实施[5]。如Kirchherr等人所示。[6]在前往CBM的旅程中，公司可能会遇到多个障碍，这些障碍可以分为四个主要类别：文化，法规，
识别与肌肉减少肥胖发展相关的因素：文献评论和专家小组投票
a University of Clermont Auvergne, Human Nutrition Unit, INRAe, CRNH Auvergne, Clermont-Ferrand, France b CHU Clermont-Ferrand, Clinical Nutrition Department, Clermont-Ferrand, France c CHU Clermont-Ferrand, Biostatistics Unit, Clermont-Ferrand, France d Department of Geriatrics, First Faculty of Medicine, Charles University捷克共和国e护理科学研究所，格拉兹医科大学，格拉斯，奥地利，奥地利，外科和健康科学系，捷克共和国e护理科学研究所，意大利Trieste，Y CAJAL（IRYCIS），马德里，西班牙H Y CAJAL（IRYCIS）中心，阿姆斯特丹公共卫生研究所，VU大学，营养与饮食学系，荷兰阿姆斯特丹
最佳可用技术（BAT）用于金属和塑料表面处理的参考文献
JRC141313塞维利亚：欧洲委员会，2025年©欧盟，2025年，欧盟委员会文件的重用政策由2011/833/eu于2011年12月12日在委员会文件的重新使用文件（OJ L 330，14.12.20112.2011，第39页）上实施。除非另有说明，否则该文档的重复使用将根据创意共享归因4.0国际（CC BY 4.0）许可（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）授权。这意味着只要给出适当的信用并指示任何更改，就可以重复使用。必须直接从版权所有者那里寻求任何欧盟许可拥有的照片或其他材料的使用或复制。来源： - 在封面插图中从左开始：1。电铜，镍和镀铬钢金属产品的生产过程。从电化板浴的台面起重机抬起金属产品。agalvanic Line的片段 - ©nskyr2 -stock.adobe.com; 2。电镀 - ©Lakeview Images -Stock.adobe.com; 3。在洁净室操作精致的微芯片制造设备中的技术人员©Maksym -Stock.adobe.com; - 图4 2：门的消防水舱壁©Wolfram Willand-图4 3：分段门和通行门的舱壁©Wolfram Willand如何引用该报告：欧洲委员会：欧盟委员会：联合研究中心，修订后的金属和塑料（STM）BREF，SEVILE，SEVILLE，SEVILE，SEVILE，20255，2025，JRC，JRC的第一稿（D1）。
临床文献库（创建于 2025-02-04）
脑转移瘤手术切除后切除腔内低分次立体定向放射治疗 (HFSRT) 与单次分次立体定向放射外科治疗 (SRS) (SATURNUS)：随机 III 期临床试验的研究方案
当前人工智能在医疗保健和医学教育中的应用和未来前景：文献综述
人工智能（AI）正在当今生活的各个方面使用。，它在全球医学院使用这项技术的情况下，在医疗保健领域发现了很好的应用。AI在诊断，医学，手术，肿瘤学，放射学，眼科，医学教育和许多其他医学领域等医学领域中发现了多个应用。它有助于以更快，更有效的方式诊断条件，并且使用AI聊天机器人大大增强了学习过程。尽管AI申请提供了好处，例如为医疗保健服务节省了宝贵的时间，但对AI（主要是道德）也有担忧，以及它们可能使人类失业的事实。尽管有这些担忧，但使用AI应用程序进行了许多创新，这对这项技术显示了非常出色的前景。尽管人类在日常生活的每个部分都使用AI，但他们也反对使用它，因为他们认为它最终将来可以取代它们。在本文综述中，将对AI在医疗保健行业和医学教育中的使用进行详细分析，以及其缺点及其未来的前景。
小麦和水稻基因组学科学文献知识图
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术，涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体（NE）以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样，收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2]，该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes，遗传标记，特征，表型，分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下，这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3（WTO）中的类别有关，分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology（OA），已与不同的词汇相辅相成，描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先，我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API，并将文章的元数据（包括标题和摘要）转换为RDF 5。其次，使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
电池模型的参数确定的强化学习：文献研究和实施
电池建模的中心步骤是识别模型参数。但是，参数的确定是时间耗尽，通常是次优的。强化学习提供了一种有希望的替代方案，其中代理通过交互和目标奖励来学习最佳参数。本学士学位论文的目标是对基于RL的参数确定的全面搜索和一个简单示例的实际实现。