XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System未考虑的
支持可再生能源数字化的主题分类和元数据
摘要：风能和太阳能等可再生能源的研究和创新一直在支持能源系统的绿色转型，这是低碳气候适应型社会的支柱。主要挑战是管理电网转型的复杂性，以允许高波动性可再生能源占据更高份额，同时确保电网的稳定性和稳定的能源供应。正在进行的数字化转型提供了很大的帮助，研究和工业基础设施和资产的数字化产生了多维和多学科的数字数据。然而，数据用户需要帮助来找到可以利用的正确数据。这有两个重要方面：首先，缺失数据管理，即由于缺少社区标准元数据和分类法，数据集既不可找到，也不可互操作，即缺少数据格式标准；其次，数据所有者对共享数据有负面看法。为了使数据可以为数据科学利用做好准备，映射现有数据及其可用性以方便访问的必要步骤之一是创建该领域主题的分类法。为此，我们召集了一组来自不同可再生能源技术（如光伏、风能和聚光太阳能）以及生命周期评估和欧盟可持续活动分类法等横向领域的专家，提出了一个连贯而详细的可再生能源相关数据分类法。其结果是对相关数据源进行了连贯的分类，既考虑了适用于选定的可再生能源技术发电的一般方面，也考虑了每种技术的具体方面。它基于以前的相关工作，可以轻松扩展到本文未考虑的其他可再生资源和传统能源技术。
在线零工经济的影响和工人的满意度
摘要：这项混合方法研究探讨了在线零工经济对工人满意度的影响，重点关注其对职业、健康、日程安排和经济方面的影响程度，以及他们对工作、收入、职业发展和总体满意度的满意度。数据是通过焦点小组讨论和问卷调查在线收集的，菲律宾有 406 名受访者服务于不同的行业。研究还使用线性回归分析研究了在线零工经济对工人满意度的影响和关系。结果表明，与传统就业相比，受访者对他们享有的极高水平的职业发展和经济晋升机会感到高度满意。然而，工人也经历了严重的职业健康问题，包括睡眠不足、久坐的生活方式、养成不健康的饮食习惯和孤立感、严重的运营困难（例如需要稳定的电力供应和互联网连接以及缺乏代表、税收/就业分类和政府保护），以及在获取客户、提高技能和学习软件使用、社交媒体营销和数字平台方面面临的巨大职业挑战。结果进一步表明，在线零工经济的影响程度与工人的满意度之间存在中等正相关性。此外，在线零工经济对职业和经济方面的影响程度非常高，这显著影响了工人的高满意度，但仍可能存在未考虑的因素。
摩根大通战略平衡SM指数
1 波动率是使用标准差来衡量指数价值变化的指标。波动率每日受到监控，如果要达到目标，指数将部分不投资。2 三年期点对点记账选项不适用于五年期退保产品。3 假设回测数据反映了指数方法的应用和指数成分的选择，具有事后优势。所有业绩数据均为假设回测数据，使用截至 2016 年 4 月 28 日的一些基础 ETF 的代理业绩；假设回测数据使用每个基础 ETF 从 2016 年 4 月 29 日至 2017 年 7 月 16 日的实际业绩；以及此后的实际历史业绩。在计算指数的假设回测业绩时，有些时期 ETF 不存在或不满足纳入指数或摩根大通总回报 SM 指数所需的最低流动性标准。自 2021 年 12 月 31 日起，2 个月和 3 个月美元 LIBOR 成分股分别被摩根大通 2 个月和 3 个月利差调整 SOFR 指数取代。在这些情况下，相关指数的表现（扣除假设费用）被用作该 ETF 的代理。代理指数的表现并不代表任何 ETF 在相关期间的实际历史表现。没有任何假设的回测表现可以完全解释实际交易中金融风险的影响。许多未考虑的因素都会影响实际表现。来源：摩根大通证券有限责任公司，2024 年 1 月。
附件 NASA 评论
美国国家航空航天局 玛丽·W·杰克逊 美国国家航空航天局总部 隐藏人物路 300 E. Street, SW 华盛顿特区 20546-0001 2024 年 2 月 27 日 回复收件人：空间操作任务理事会 查尔斯·库珀先生 国家电信和信息管理局副局长 美国商务部 14 th and Constitution Avenue, NW 华盛顿特区 20230 主题：美国国家航空航天局对联邦通信委员会关于修改 24.25-24.45 GHz 和 24.75-25.25 GHz 频段排放限制的拟议规则制定通知的审查和评论 美国国家航空航天局 (NASA) 很高兴有机会审查联邦通信委员会 (FCC) 关于修改 24.25-24.45 GHz 和 24.75-25.25 GHz 频段排放限制的拟议规则制定通知，其中包含23-114（ET 案卷编号 21-186）并提供了以下评论。随着讨论继续建立额外的频谱访问、政策和程序以满足对美国商业移动电信服务日益增长的需求，NASA 重视 FCC 的慎重和谨慎态度。这提供了频谱访问以满足商业行业的访问要求，同时保护了现有的联邦用途并提供继续合作的途径。NASA 承认支持和促进商业移动电信行业促进了国内经济增长和维持美国全球技术领先地位。NASA 指出，这种支持需要适当的平衡，以满足商业行业的需求和联邦机构及其各自支持空间研究、气候研究、天气预报、空域管理和国防等任务的需求。在本程序中，为期四年的密集研究周期导致在 2019 年国际电信联盟 (ITU) 世界无线电通信大会 (WRC-19) 上全球商定了移动宽带运营的功率限制。 NASA 支持直接实施 WRC-19 的相关成果，无需修改，这些成果涉及保护在 23.6-24.0 GHz 频段运行的地球探测卫星服务（无源）系统。但是，NPRM 还询问了 WRC-19 研究周期中未考虑的某些要素，并为进一步研究提供了机会，这可能会延迟该频段的商业使用。NASA 在下面确定了这些要素，并对附录 A 中的拟议规则发表了意见。
波特兰通用电气 (PGE) 综合资源计划
综合资源计划 (IRP) 是电力公用事业公司用来规划如何以最可靠和成本最低的方式满足客户能源需求的路线图。这是根据州和联邦的政策要求完成的。州政府通常要求公用事业公司向其州公用事业委员会提交 IRP。公用事业委员会通常要求公用事业公司每两到三年提交一次定期的 IRP 更新。批准 IRP 是一个庞大的利益相关者驱动过程，可能持续数月或一整年。最终的 IRP 是一份全面的战略文件，推动公用事业公司在未来 10-15 年或更长时间的行动（如 IRP 中所定义）。IRP 提案成为公用事业公司资源规划过程不可或缺的一部分的原因有几个 - (1) 能源投资是资本密集型的，公众和政府都会受到这种高成本项目的影响；(2) 大多数发电厂的使用寿命很长，在退役前可能需要 20 到 100 年。如此大规模的长期投资在上线之前必须得到充分理解； (3) IRP 中的计划和战略获得批准前，需要经过几轮公众听证会和州公用事业委员会程序。IRP 的公开审查程序为透明度和与利益相关者的沟通提供了渠道。此外，公用事业公司可以展示其在清洁能源技术和环境措施方面的计划/投资。 (4) 它为供应商和潜在合作伙伴（例如独立电力生产商、项目开发商等）提供了一个机会，让他们能够接触到公用事业公司的未来项目，准备投标或找到其他方式参与公用事业公司。为了确保公用事业公司的电力成本最低、风险最小、安全可靠，IRP 需要考虑几个因素，例如- (1) 未来几年不断变化的能源需求； (2) 现有发电资产的时间表和新发电（火电、水电、核电、可再生能源等）的增加； (2) 混合发电组合的成本效益； (3) 州和联邦法规和政策 - 例如碳减排目标、可再生能源组合标准 (RPS) 等； (4) 能源效率措施； (5) 以前使用燃气的系统的电气化；(6) 交通电气化；(7) 环境措施等诸多因素。这个硕士项目是电力公司波特兰通用电气 (PGE) 的 IRP，试图探索公用事业官方 IRP 目前未考虑的问题和情景，并超越俄勒冈州的 RPS 和排放目标。这些问题和情景围绕公用事业如何在 2050 年实现零排放。建模使用美国能源信息署 (EIA)、美国联邦能源管理委员会 (FERC)、国家可再生能源实验室 (NREL) 以及项目期间提供或创建的建模工具和资源。我们绘制了从 2020 年到 2050 年的 30 年期，并考虑了俄勒冈州的主要立法，以概述并提出建议，说明 PGE 如何可靠地为其客户提供服务，同时到 2050 年实现零排放。
从多体视角看基于 Transmon 的量子计算机
量子计算机的探索正在如火如荼地展开。在过去十年中，量子计算的前沿领域已经从探索少量子比特设备扩展到开发可行的多量子比特处理器。超导 transmon 量子比特是当今时代的主角之一。通过和谐地结合应用工程与计算机科学和物理学的基础研究，基于 transmon 的量子处理器已经成熟到令人瞩目的水平。它们的应用包括研究物质的拓扑和非平衡状态，有人认为它们已经将我们带入了量子优势时代。然而，建造一台能够解决实际相关问题的量子计算机仍然是一个巨大的挑战。随着该领域以无拘无束的热情发展，我们是否全面了解潜伏的潜在危险的问题变得越来越紧迫。特别是，需要彻底弄清楚，在拥有 O (50) 量子比特的可行量子计算机的情况下，是否会出现与多量子比特性质相关的新的和迄今为止未考虑的障碍。例如，小型设备中量子门的高精度很难在大型处理器中获得。在硬件方面，大型量子计算机提出的独特要求已经催生了量子比特设计、控制和读出的新方法。本论文介绍了一种新颖的、不太实用的多量子比特处理器视角。具体来说，我们通过将局域化和量子混沌理论中的概念应用于多 transmon 阵列，将量子工程和多体物理学领域融合在一起。从多体的角度来看，transmon 架构是相互作用和无序非线性量子振荡器的合成系统。虽然 transmon 之间的一定程度的耦合对于执行基本门操作是必不可少的，但需要与无序（量子比特频率的站点间变化）进行微妙的平衡，以防止局部注入的信息在扩展的多体状态中分散。 Transmon 研究已经建立了不同的模式来应对效率低下（由于耦合小或无序大而导致的门速度慢）和信息丢失（耦合大或无序太小）之间的困境。我们使用当代量子处理器作为蓝图，在精确对角化研究中分析了 transmon 量子计算机的小型实例。仔细研究光谱、多体波函数和量子比特-量子比特相关性以获得实验相关的参数范围，发现一些流行的 transmon 设计方案在接近不可控混沌波动的区域运行。此外，我们在经典极限中建立了混沌的出现与量子混沌特征的出现之间的密切联系。我们的概念补充了传统的少量子比特图像，该图像通常用于优化小规模的设备配置。从我们全新的视角，可以探测到超出这个局部尺度的不稳定机制。这表明，在多体定位领域开发的技术应该成为未来 transmon 处理器工程的一个组成部分。
来自Ash Yellows Group
“ Cantidatus Phytoplasma Fraxini”的Ashy1菌株起源于伊萨卡（美国纽约，美国纽约），并于白灰（Fraxinus Americana），并被转移到Catharanthus Roseus（5）。使用Dneasy血液和组织试剂盒（Qiagen，Hilden，Germany）制备了由感染的玫瑰花芽芽孢杆菌和叶子材料制备的测序模板。使用SMRTBELL PREP KIT 3.0（美国加利福尼亚州PACBIO）的SMRTBELL PREP KIT 3.0（美国）而没有其他DNA片段化制备了用于单分子实时（SMRT）的高保真库。在Max Planck Genome-Centre（德国科隆）的续集IIE设备（PACBIO）上对片段文库进行了测序，其结合KIT 2.0（PACBIO）和续集II测序套件2.0（PACBIO）。通过使用BLAST+ v2.2.2.9，MetAgenome Analyze（Megan）和一个数据核定的数据，通过BLAST+ v2.2.2.9，MetAgenome Analyze（Megan）v.6.18.2（6.18.2（6.18.2）（6）（6）（6.6.18.2（6）的候选，分类构造分类为“ candidatus phyto plasma”属，其中11,518个读取（5834中的N 50）被分配给“念珠菌Phyto等离子体”属。 GenBank的Tus Phytoplasma”和Catharanthus Roseus（登记：2024年1月）。 使用PACBIO-HIFI选项和估计的基因组大小为600 kb，将其余的读数与CANU v2.2（7）组装在一起。 实现了一个连续的圆形序列，具有67.17倍的覆盖率。 通过爆炸分析确认了> 10 kb的序列重叠。 随后，使用Artemis V18.2.0（8）手动删除序列重叠。 在Rast V2.0（9）中进行了完整染色体的注释，然后在Artemis v18.2.0（8）中进行手动策划，DNAA将DNAA设置为染色体的第一个基因。 未发现质粒。通过BLAST+ v2.2.2.9，MetAgenome Analyze（Megan）v.6.18.2（6.18.2（6.18.2）（6）（6）（6.6.18.2（6）的候选，分类构造分类为“ candidatus phyto plasma”属，其中11,518个读取（5834中的N 50）被分配给“念珠菌Phyto等离子体”属。 GenBank的Tus Phytoplasma”和Catharanthus Roseus（登记：2024年1月）。使用PACBIO-HIFI选项和估计的基因组大小为600 kb，将其余的读数与CANU v2.2（7）组装在一起。实现了一个连续的圆形序列，具有67.17倍的覆盖率。通过爆炸分析确认了> 10 kb的序列重叠。随后，使用Artemis V18.2.0（8）手动删除序列重叠。在Rast V2.0（9）中进行了完整染色体的注释，然后在Artemis v18.2.0（8）中进行手动策划，DNAA将DNAA设置为染色体的第一个基因。未发现质粒。使用BUSCO的151个单拷贝直系同源物（94％）的比较支持了注释的完整性（10）。在染色体组装中未考虑的读数对额外的分类套筒进行了进一步的分类，并筛选了ASHY1的肉体外DNA。默认参数用于所有软件，除非另有说明。
OC3-2025-TES-01
g-ai.1绿色AI指标关键字：绿色AI指标；计算成本；能源使用监视；能源效率；可持续性。监测绿色AI指标的最先进状态侧重于开发标准化，准确的指标，以衡量AI在其整个生命周期中对环境的影响。这些指标旨在评估AI体系结构的性能准确性，还为能源效率和减少碳排放，包括硬件制造的影响。重大工作旨在估算各种AI模型的计算效率，例如浮点操作（Flops），促进在固定计算预算下的比较，对于资源有限的中小企业至关重要。在行业中，有一项运动旨在将绿色AI原则整合到系统开发中，以促进效率和鲁棒性，而不仅仅是仅依靠最新的硬件进展。包括大语言模型（LLMS）在内的生成AI的广泛采用进一步强调了由于其庞大的计算要求而解决的紧迫性。这一趋势强调了开发和采用绿色AI指标以监视，报告和优化能源使用的重要性，同时还可以在物联网设备和远程部署等低功率环境中启用资源高效的解决方案。科学挑战是监测绿色AI指标的主要科学挑战之一在于在各种AI系统体系结构之间建立和标准化这些指标。如何计算这些指标的透明度对于防止误解或滥用至关重要。这不仅包括算法效率和准确性的计算，还包括从硬件生产到操作部署的整个AI生命周期的环境影响。这些指标的可靠性是另一个关键挑战，确保测量值是一致，可再现和代表现实世界使用情况的另一个关键挑战。研究人员必须努力应对普遍接受的指标的缺乏，以及评估AI技术的全部环境足迹所需的综合数据的有限可用性。这一挑战是由跨学科协作的需求加剧了，以确保任何发达的指标在技术上都是合理的，而且具有环境意义。这一挑战的目标之一是创建一套标准化的绿色AI指标，以平衡性能与能源效率之间，指导既有强大又可持续的AI系统的设计。为了进行全面的建议，研究人员将需要访问当前的AI模型，能源消耗数据和跨部门环境影响评估，以及在这些新指标下对AI体系结构进行仿真和评估的工具。当今存在多种工具研究活动，可用于实时估算培训和使用AI模型的碳排放。但是，这些工具通常仅限于特定环境，在覆盖范围和适应性方面留下了很大的差距。这里的研究活动应着重于通过在以前未考虑的上下文中提供新工具来填补空白。可能的主机组织在代码级别上，现有工具通常是开发基于AI的算法时可以使用的Python库。需要使用新的实时工具，以不同的和更低级的语言进行编程，例如C/C ++。这样的工具可以在资源约束环境中实现更广泛的兼容性和性能。还需要在更广泛的平台上（例如边缘设备和非标准计算系统）部署工具。研究活动可能包括开发C/C ++工具/库的开发，用于在培训和使用AI模型时提供与CO2排放和用电使用相关的不同指标。焦点被建议放在深度学习算法和工业场景上，涉及机器人技术和机器视觉，例如废物分类应用程序或拆卸操作。此外，研究必须解决这些工具的准确性，可伸缩性和解释性，以确保它们在技术上不健壮，而且可以用于实际部署。与应用于横截面数据的LLM和模型相反，测量时间序列算法的排放存在差距。尤其是，大多数评估这些算法（例如Makridakis竞赛）的性能的大多数比赛都只关注预测能力（有时在点预测和预测间隔中）。因此，需要在这些竞争中包括计算效率指标。预期的结果研究结果将导致开发新工具和新基准，这对开发基于AI的算法的任何人都可能有益。我们认为，应开发和测试指标混合预测能力和效率（低计算成本 - 排放），以便可以比较时间序列模型并在这两个维度中进行排名。恩菲尔德项目旨在为科学社区的新颖工具，指标和指导提供在各种用例中开发绿色算法的指导。预计将通过发表的论文，开源法规和有针对性的传播活动来传播这些结果，从而确保广泛的可访问性和影响力。这一挑战不仅在于降低计算成本，还涉及重塑AI在应对全球可持续性挑战中的作用。通过开发可靠的，标准化的绿色AI指标，我们可以指导下一代AI技术来实现更环保的创新。
Raymond Lifestyle（PLA中的多个增长驱动力
对投资评级投资评级预期收益（超过12个月）的解释> = 15％卖出> = 15％<-10％中性> - 10％至10％至15％，在审查中的评级可能会经历未额定评级的更改，我们对股票的估计值进行了预期，但我们避免在30天的范围内进行调查的建议，以进行30天的建议，以进行30天的衡量标准，以进行评分的时间，该时间段是在连续的范围内进行的。为了使建议与投资评级传奇一致。披露：按照2014年SEBI研究分析师条例（此处称为法规）进行以下披露。Motilal Oswal Financial Services Ltd.（MOFSL）是SEBI注册的研究分析师，该分析师已注册。inh000000412。MOFSL从事提供股票经纪服务，存款参与者服务和各种金融产品的分配的业务。MOFSL是一家上市的上市公司，其详细信息可在www.motilaloswal.com上找到。Motilal Oswal Financial Services Ltd.的副实体的详细信息可在网站上找到，网址为http://onlinereports.motilalaloswal.com/dormant/dormant/documents/associate%20details.pdf，在网站上在网站上可在网站上获得详细信息，请访问Motilal Oswal Financial Services Limite limit https://galaxy.motilaloswal.com/researchanalyst/publishviewlitigation.aspx Mofsl，它的同事，研究分析师或其亲戚可能对主题公司具有任何财务利益。MOFSL（以前的Motilal Oswal证券有限公司-OSL）在印度证券与交易委员会（SEBI）注册，是印度国家证券交易所（NSE）的注册交易成员（NSE）和孟买证券交易所（NSE）和孟买证券交易所（NSE）和INDICE股票交易所（MCX）和国家商品交易所（MCX）和NACENTIRITINIC（MCX）和NCDEXT（NCDEXT）存款服务有限公司（CDSL）国家证券存放有限公司（NSDL），NERL，COMRIS和CCRL，是印度共同基金协会（AMFI）的成员，用于分配金融产品和印度保险监管机构和发展局（IRDA）作为保险产品公司代理商。MOFSL和/或其同事和/或研究分析师或其亲戚可能在本月底在本月末实际上拥有1％或更多证券的实际所有权，直到发布报告报告或公开外观的日期之前。MOFSL及其同事公司，他们的董事和研究分析师及其亲戚在发布报告时或公开外表时可能会有任何其他潜在的利益冲突，但是，同样的建议不应对分析师提出的具体建议（s）本身的本身（s）的本身（s）的本身（s）所提出的特定建议，这是任何与众不同的建议。对研究报告中提到的一些股票的兴趣。MOFSL及其同事尚未获得与研究报告有关的主题公司或第三方的任何赔偿或其他福利。在过去的12个月中，MOFSL或其任何同伙可能拥有：a）本报告的主题公司获得的任何薪酬/其他福利b）本研究报告的主题公司的管理或共同管理证券的公开募股，c）获得了投资银行或经纪公司的投资银行或经纪公司的赔偿，或从本研究报告中获得的其他赔偿，d），d），d），d）赔偿公司，d）d），d）d），d）d），d），d），d）d），d），d），d），d），d），d），d）。这份研究报告。主题公司可能是MOFSL或其同事的客户，在研究报告的分发日期之前的十二个月内。研究分析师可能曾担任主题公司的董事/官员/雇员。MOFSL和研究分析师可能会为该主题公司从事市场制作活动。MOFSL及其副公司（IES）以及研究分析师及其亲戚不时拥有：a）此处提到的公司的长期或短职位，担任本金并购买或出售其证券或衍生产品。（b）进行涉及此类证券并获得经纪或其他薪酬的任何其他交易，或者在本文讨论或担任公司（IES）的市政工具（IES）中担任顾问或贷方/借款人（IES）（IES）（IES）（IES）（IES），或可能与任何其他潜在的利益冲突有关任何建议和其他相关信息和其他相关信息和其他相关信息和观点。上面的披露包括在MOFSL的DEMAT帐户中仅用于专有投资的有益持股。本报告的意图本质上不建议。;但是，同一对分析师提出的具体建议也没有任何关系，因为分析师的建议完全独立于MOFSL同事的观点，即使在研究报告中提到的某些股票中可能存在固有的利益冲突。在计算有益的持股时，它不考虑以其他目的以MOFSL的名义开设的DEMAT帐户（即持有客户证券，抵押品，错误交易等）。MOFSL还从上述披露中未考虑的客户那里获得了DP收入。为了提高透明度，MOFSL已将股份披露在本文档中披露。但是，这不应被视为对报告中表达的观点的认可。MOFSL和 /或其分支机构确实并寻求开展业务，包括与研究报告中涵盖的公司的投资银行业务。结果，本报告的接受者应意识到MOFSL可能存在潜在的利益冲突，可能会影响本报告的客观性。条款和条件：本报告由MOFSL编写，旨在由接收者而非流通供应。本文所包含的报告和信息严格保密，并且不得以任何方式更改，部分或分发，部分或一部分，部分或全部，或整个其他人或媒体或媒体或以任何形式复制，未经MOFSL的事先书面同意。该报告基于被认为是正确，正确，可靠和准确的事实，数字和信息。这些信息是从公开可用的媒体或其他被认为是可靠的来源获得的。此类信息尚未得到独立验证，并且没有保证，即表示其准确性，完整性或正确性的保证，明示或暗示的保证。所有此类信息和意见如有更改，恕不另行通知。该报告是仅出于信息目的而准备的，不构成要约文件或征集报价，以购买或出售或订阅证券或其他金融工具。虽然同时向所有客户传播，但并非所有客户都可以同时收到此报告。MOFSL不会因收到本报告而将收件人视为客户。分析师认证本研究报告中表达的观点准确地反映了分析师对主题证券或问题的个人观点，而研究分析师的补偿是，或将直接或间接与本报告中研究分析师表达的特定建议和观点直接或间接相关。披露利息声明公司的股票拥有股票所有权的利息声明公司，www.nseindia.com，www.bseindia.com上没有证券每日收盘价的图表。研究分析师对主题公司的看法可能会根据基本研究和技术研究而有所不同。根据SEBI（研究分析师法规）2014年Motilal Oswal Financial Services Limited（Sebi Reg No.本报告仅用于向SFO附表1的第一部分定义的“专业投资者”分发。MOFSL或其同事的专有贸易台，因为所有活动都与MOFSL研究活动隔离，因此对研究团队的所有活动都保持了长度距离，因此，它可以独立看出对研究团队对此表达观点的主题公司的独立看法。区域披露（印度境外）本报告并非旨在分配或使用任何人或实体居住在州，国家或任何管辖区中，在这种情况下，此类分发，出版，可用性或使用将与法律，法规相反，或者对MOFSL及其集团公司及其集团公司及其在此类裁决中的注册或许可要求相反。对于香港：该报告由Motilal Oswal Capital Markets（Hong Kong）Private Limited分发，该公司是由香港证券和期货委员会（SFC）许可并根据证券和期货条例的SFC法令（SFC）许可和监管的（CE AYY-301）。inh000000412）与Motilal Oswal Capital Markets（Hong Kong）Private Limited达成了一项协议，用于在香港分发研究报告。与本文档相关的任何投资或投资活动仅适用于专业投资者，并且只能与专业投资者合作。”在任何司法管辖区都没有资格或豁免注册的任何司法管辖区，这是对这些证券，产品和服务的提议编译本报告的印度分析师不在香港，在香港没有进行研究分析。不是注册经纪人 - 经销商。此外，MOFSL并非根据1940年的《美国投资顾问法》（《修订》（《顾问法》和1934年法案，“法案”）和《根据
什么是社会工作中的假设
假设的概念起源于古希腊语，表示对现象的拟议解释。在现代用法中，假设是必须测试或评估以确定其有效性的初始思想或解释。假设应伪造，可以通过观察证明它是错误的。即使被确认，假设仍然是临时的，不一定是确定的。在社会工作评估中，假设建设是至关重要的活动。从业者收到推荐人的推荐，受到实践智慧，个人价值观和正式知识等因素的影响，就开始形成假设。Munro强调了承认最小化错误的可能性的重要性。从业人员应考虑所有可能的假设并解决每个假设，只有在有明确的证据时才将其丢弃。评估过程应包括记录可能的假设，清楚地表明它们是临时的，并且基于当时的可用信息。计划信息的性质和来源可以帮助检验所有可能的假设，从而使从业者证明或反驳其有效性。在此阶段，从业者应该问：“我们担心什么？可能对孩子有什么危险或伤害？”如果我们的假设正确，需要发生什么？”本文讨论了社会工作者如何利用定性研究方法来更好地理解和解决诸如人际暴力之类的复杂问题。因果关系是指了解一个事件如何导致另一个事件。它突出了考虑此类研究中考虑主观经验和上下文因素的重要性。####原始文章：**标题：**有关社会工作研究方法的各种文章**作者/贡献者：** Jane F. Gilgun，Christopher M. Murphy，K。O'Leary，Cibele Cheron，Cibele Cheron，Julice Salvagni，Julice Salvagni，R.K. K. K. Colomby，R.K. colomby，R.K. colomby，desc，desc，s. s. s. s. s. s. s. shore n. sill n. shore n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n. sithe n。 Davis，H。Leitenberg，Claudio Consuegra **出版年：**各个年份（1992，1994，2002，2022）在生活的任何阶段都可以有益，从而导致情感支持的关系。对儿童抗压力因素的研究随着时间的流逝而发展，从研究成人精神分裂症到确定儿童的危险因素。受研究范式影响的解释因果关系有不同的方法。实证主义范式具有客观性，而社会建构主义范式则认为真相主观。因果关系，这意味着报告人们对什么原因的看法。但是，如果多个人见证了一个事件并提供不同的解释，那么从社会建构主义的角度来看，这两种观点都是正确的。这种观点的重点是因果关系解释，其中涉及根据参与者的主观理解来描述现象。印度研究很强大，因为它对现象的背景有深刻的了解。研究参与者建立的关系的概念在科学界似乎是非常规的。这种类型的解释对于帮助我们在各种情况下估计真理至关重要。然而，印度研究的思想已经存在了几个世纪的哲学，并且仅在上个世纪被应用于科学。像牛顿和达尔文这样的著名科学家从未将真理视为主观，而是寻求普遍适用的客观性真实定律。实证主义范式主导了科学景观，研究人员寻求适用于所有人的广泛解释。名义上的因果解释非常强大，使科学家可以对未来事件进行预测，并将发现从较小的样本概括为较大的人群。例如，想象一个基于社区的非营利机构为残疾人服务。为了支持他们有关额外资金的论点，他们可以使用名义研究来表明以前的研究如何将基于社区的计划与更好的健康和就业成果联系起来。另外，印度研究将在这些计划中提供个人的故事和经验，从而详细介绍成为基于社区计划的一部分的生活经验。例如，一个人可能会分享他们在代理机构感到宾至如归的人，因为它像对待家人一样对待他们，或者帮助他们确保了第一支薪水。名义解释都具有价值，并提供了更深入的深度和名义方法，从而提供了更大的广度。在社会工作中，两种方法对于理解复杂的社会世界都是至关重要的。描述性研究可以提供统计数据，而解释性研究的目的是使用数学通用语言进行干净的“ X引起Y”解释。一名社会工作者帮助患有药物滥用问题的客户可能会通过探索个人的生活故事来寻求独立知识，而另一位社会工作者可能会使用名义上的研究来了解滥用药物的更广泛趋势。社会工作者也将其独特的物理环境或探究他们如何理解成瘾的方式来指导干预措施。名义上的研究可以通过使用依赖有关有助于解决此类问题的人的经常知识的循证疗法来帮助最大程度地减少危险因素并最大化药物滥用问题的保护因素。在名义上的因果关系中，学生可以通过认识到概括的特征，包括使用定量方法，演绎推理和解释性研究来了解如何概念化和设计其研究项目。名义上的因果关系旨在将现象减少到通用语言，数学，允许在社会世界中进行精确度量，但并非所有定量研究都是解释性的。inthototic因果关系，变量定义为一个自变量（原因），而另一个变量为因变量（效果）。这些关系的强度是通过统计意义（关系强度）来衡量的，反映在P值中，这有助于研究人员对他们的发现充满信心。假设形成应基于社会世界的现有理论或模型。例如，假设为临床客户提供温暖和积极的评价，促进治疗进展与卡尔·罗杰斯（Carl Rogers）的人文理论保持一致。这种方法例证了演绎研究，而先前理论为假设提供了信息。如果罗杰斯的理论是正确的，那么假设的关系应该成立。研究人员经常探索性骚扰等领域的因果关系。例如，对该主题的研究可能会提出，基于女权主义的观点，女性比男性更有可能经历特定的行为。在这种情况下，性别是独立变量，而经历骚扰的可能性是因变量。研究人员还可以假设变量之间的方向关系。研究年龄和对大麻合法化的支持之间的联系的研究可能旨在证明老年人不太可能认可合法化。这意味着随着年龄的增长，对合法化的支持减少。必须认识到假设形成可能具有挑战性。提出假设可以帮助澄清期望。但是，一旦数据收集开始，基于结果改变或更改初始假设是不道德的。如果一项研究发现年龄和对大麻合法化的支持之间没有相关性，那么即使挑战现有文献，这些信息仍然很有价值。它强调了进一步研究的必要性，以发现影响合法化态度的潜在因素。与研究中的协方差，合理性，时间性和虚假有关。我们的示例从图7.3中重点放在变量变化的协方差上。但是，这些不是艰难的规则。在我们的研究，对大麻合法化的年龄和支持都存在，但相关性并不一定意味着因果关系。合理性是声称一个事件使另一个事件可信的关键。我们发现，来自不同一代人的人们对大麻的态度有所不同，嬉皮时代的人培养的人更加开放。建立时间性或因果关系的顺序也很重要。在这种情况下，年龄先于对药物政策的意见。支持大麻合法化不会导致一个人的年龄，因为它们是两个不同的概念。此外，研究人员需要研究非宽容性，这是在关联出现因果关系时发生的，但可以用另一个因素来解释。例如，我们发现较旧的人群往往对合法化的支持较少，这可能是由于先前使用的大麻而不是年龄。这被称为第三个变量问题，其中真正原因是最初未考虑的变量。控制变量用于说明这些虚假关系的影响。通过测量和控制外部因素，研究人员可以提供更准确的结果并排除其他解释。通常存在一种相关性意味着因果关系的误解，但实际上，仅必须满足三个标准才能被视为因果关系：变量必须变化在一起，关系必须是合理的，原因必须先于及时的效果。但是，研究人员很少声称自己以绝对的确定性证明了他们的假设。相反，他们说他们的假设是否得到了支持。为了建立因果关系，研究人员可能会诉诸于印度方法，这些方法的重点是个人经验和解释，而不是对较大的人群进行概括。独立因果关系受到人们的故事的束缚，通常是通过单词来表达的，而不是使用数学语言来减少复杂的社会现象。根据研究，诸如一年中的时间之类的因素有时会导致高冰淇淋销售和增加溺水死亡之间的明显关系，而马萨诸塞州的其他变量（如工资增加）可能与哈瓦那的价格变化有关。但是，必须考虑存在可能解释观察到的关系的其他变量的存在。最终，研究人员经常通过讨论无效的假设或探索其发现的替代解释来客观地证明因果关系的挑战。一些研究人员解释视觉或表现艺术以了解社会现象，而大多数社会科学研究依靠单词数据。但是，我预测，印度因果关系将用于描述性或探索性研究。是否有必要进行解释性研究建立名义上的因果关系？探索性和描述性定性研究可以确定某些因果关系，但实际上它们对参与者的经历的描述受到时间，环境和主观经验等各种因素的影响。作为社会科学研究人员，我们的工作是准确地描述参与者故事中的模式。让我们考虑一个例子：当被问及为什么成为社会工作者时，我会说这是由于我对高中以来对心理健康的兴趣，再加上第二次实习顾问的建议。这不是一个简单的解释，但它提供了使我成为社会工作者的复杂因素的洞察力。如果我们就他们的决定采访了许多社会工作者，我们可能会注意到模式。我们可能会发现，许多人由于个人经验，积极的互动或帮助他人的愿望而开始了职业。没有一个因素至关重要；取而代之的是，在解释人们的故事时，数据中出现了与上下文相关因素的网络。在单词数据中查找模式是归纳推理的关键。研究人员收集数据并注意模式，这些模式为社会工作理论提供了信息。独立因果关系类似于仅适用于特定参与者，环境和时间时刻的小“ T”理论。虽然它们可能不适用，但它们为该领域提供了宝贵的见解。研究和位置导致更高级的理论，这些理论解释了各种环境的现象。这使定性研究人员使用基于个人的解释来进行理论发展或通过归纳推理创建新理论。相比之下，定量研究人员通过基于现有知识（大t或小t）的假设来采用一般模式进行理论测试，并通过数学（演绎推理）对其进行验证。在研究家庭和性暴力时，可能会遇到权力和控制轮。该模型说明了权力和控制与身体暴力关系的运作方式。是根据明尼苏达州德卢斯（Duluth）对性和家庭暴力进行的定性讨论进行的，这是从参与者那里获得的见解，而不是研究人员的先入为主的观念。随着定性询问的展开，随着研究人员从参与者的贡献中学习，假设变得更加清晰。一旦从定性数据中发展出理论，就可以使用定量研究来检验该理论。例如，研究人员可能假设具有传统性别角色的男性更有可能从事家庭暴力，与权力和控制轮模型保持一致。定性理论可以激发定量项目的假设。与形式标准（协方差）建立因果关系的一般模式不同，基于个人的解释依赖于较少的僵化标准。研究人员认识到诸如互惠关系或非流行性之类的复杂性，并承认原因并不总是很简单。然而，在二世解释中突出的关系应保持合理和协方差。的假设比可检验的预测更为暂时。 研究人员从文献中提出假设，以了解参与者的重要概念以及他们在研究过程中如何反应。 定性研究可以定量测试。的假设比可检验的预测更为暂时。研究人员从文献中提出假设，以了解参与者的重要概念以及他们在研究过程中如何反应。定性研究可以定量测试。随着研究人员在整个定性研究过程中学习更多信息，这些假设可能会发生变化。在与参与者进行研究时，他们可能会介绍其他人讨论的新概念。作为创新因果关系的专家，研究人员应开放，以相应地调整他们的问题和假设。印第安和名义上的方法构成了研究设计元素的“两个篮子”。主要是，将一个篮子的组件与另一个篮子结合在一起是没有意义的。使用定量方法来解决学科问题，无法提供所需的深刻理解。知道一个人在抑郁症状指数上的得分并不能解释抑郁症对他们意味着什么。定性方法通常不用于演绎推理，因为他们寻求参与者的观点而不是测试现有理论。有定性研究以定量方法检验理论和社会建构主义研究。关键范式中的研究人员可以根据他们的问题而适合任何一个水桶，重点是人们从压迫力量中解放。印度研究的重点是主观性，上下文和意义，而名义研究则侧重于客观性，预测和推广。在定性研究中，目标是了解特定实例的众多原因。在定量研究中，目标可能是了解更多的一般原因而不是特质。对于致命的因果关系，这种关系必须是合理的，不宽容的，并且在其及时的原因之前。假设是理论的陈述，描述了研究人员对变量之间关系的期望。选择性或名义因果解释的选择需要考虑方法，范式和推理。取决于您是否寻求名义或双学因果解释，您可能会采用特定的研究设计组件。因果关系是指一个事件将导致另一个事件，随后的事件。控制变量是可能影响您研究结果的潜在因素。要检查变量之间的关系，数据分析控制统计效应。这突出了共同体的独立变量和相关变量的变化，这意味着它们一起改变。因变量依赖于自变量的变化来产生结果。通过将发现从样本概括为较大的人群，研究人员可以对更广泛的趋势提出主张。假设根据现有知识提出了预期的结果。存在两种研究方法：印度，详尽地探讨了个人观点；和名义上的，它提供了适用于所有人的普遍解释。为了使索赔合理，它们必须从逻辑上遵循数据。虚假关系似乎是因果关系，但可以用第三个变量来解释。统计意义表明研究人员对数学关系的信心。时间性要求引起效果。理论建设涉及通过归纳推理创建新理论，而理论测试涉及从现有理论中开发假设，并在数学上验证它们。