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World File Search System比较研究
比较研究
通过纳米级天线将电磁能与亚波长的体积结合起来，可用于增强量子发射器的自发发射。以此目的，已经探索了金属和高折射率介电纳米颗粒的不同配置。在这里，我们对三种不同参数的平面金属，高折射率介电和混合纳米antennas进行了比较分析：purcell因子增强，辐射效率和方向性特性。我们将研究重点放在圆柱体二聚体的不同几何和材料组合上。由两种金纳米固定器制成的二聚体是改善自发发射的最有前途的候选者。虽然大多数以前的作品都关注纳米颗粒平面中散射发射的重定向，但我们提出的两个大金缸（r =λ / 4）的纳米结构将大部分辐射向上发射。这种效果是由于对谐振模式的强大四极电贡献。旨在进一步提高方向性特性，将其他硅纳米固定器用作散射辐射的董事，相对于没有董事的金二聚体，将方向性提高了2.4。总的来说，提出了由金二聚体和硅纳米颗粒组成的杂种结构，以增强单个量子点的自发发射并控制其发射模式。这项工作中显示的结果可能是有用的荧光增强或量子光子学中的。它们对于基于量子点和其他纳米级发射器的单光子来源的开发特别有趣。
基于人工智能的比较研究......
人工智能在高等教育中的应用已变得流行，这促进了各种以技能为基础的课程学习计划。这些人工智能系统带来了全球课堂的视角。基本的培训系统帮助学生养成自学习惯，他们可以选择各种活动，这些活动可以用于不同的其他课程。人机交互学习准备课程材料、设计课程、表达机会，并为未来令人难以置信的能力做出贡献。本章将研究人工智能学习和人机交互教学对大学学生的影响并分析结果。本章重点分析传统学习系统的特征，并使用插图和案例研究深入探讨了基于人工智能的机器人学习伙伴越来越容易获得。本章描述了人工智能对教育的影响，它可以帮助学生克服困难并了解如何推动它们，提高集体的创造性思维，并构建另一种教育体验。本章还讨论了人类交互式学习方法的特点，该方法已纳入人工智能教育系统，但可考虑在未来进行研究。
国际比较研究
鲁道夫·安道尔（Rudolf Andorra）是匈牙利布达佩斯中央统计局社会统计局方法论部门的负责人。他的研究通常涉及社会学，人口统计学和经济学重叠的领域。他一直积极从事匈牙利的社会分层和流动研究。Jean-Luc Bodiguel拥有博士学位。在政治科学中。 他是中心的高级研究员。 在法国巴黎。 他的主要研究领域是公共行政，尤其是公务员。 Nancy Brandon Tuma是斯坦福大学社会学助理教授。 她的主要利益是分层，经济结构以及研究变化的模型和方法的发展。 她目前正在研究劳动力流动性，婚姻稳定性和社交网络变化的研究。 Max Haller是研究项目“社会结构的比较分析”（VASMA）和曼海姆大学讲师的研究员。 以前是维也纳高级研究所的助理教授。 Chantal Kourilsky是该中心国家De la Recherche Scientifique（C.N.R.S.）的研究人员的研究员 在法国巴黎。 她的主要研究领域是法律和比较法的社会学。 Kalman Kulcsar是匈牙利布达佩斯的Eotvos Lorand University的法律与政治科学学院的法律社会学教授。Jean-Luc Bodiguel拥有博士学位。在政治科学中。他是中心的高级研究员。在法国巴黎。他的主要研究领域是公共行政，尤其是公务员。Nancy Brandon Tuma是斯坦福大学社会学助理教授。 她的主要利益是分层，经济结构以及研究变化的模型和方法的发展。 她目前正在研究劳动力流动性，婚姻稳定性和社交网络变化的研究。 Max Haller是研究项目“社会结构的比较分析”（VASMA）和曼海姆大学讲师的研究员。 以前是维也纳高级研究所的助理教授。 Chantal Kourilsky是该中心国家De la Recherche Scientifique（C.N.R.S.）的研究人员的研究员 在法国巴黎。 她的主要研究领域是法律和比较法的社会学。 Kalman Kulcsar是匈牙利布达佩斯的Eotvos Lorand University的法律与政治科学学院的法律社会学教授。Nancy Brandon Tuma是斯坦福大学社会学助理教授。她的主要利益是分层，经济结构以及研究变化的模型和方法的发展。她目前正在研究劳动力流动性，婚姻稳定性和社交网络变化的研究。Max Haller是研究项目“社会结构的比较分析”（VASMA）和曼海姆大学讲师的研究员。以前是维也纳高级研究所的助理教授。Chantal Kourilsky是该中心国家De la Recherche Scientifique（C.N.R.S.）的研究人员的研究员在法国巴黎。她的主要研究领域是法律和比较法的社会学。Kalman Kulcsar是匈牙利布达佩斯的Eotvos Lorand University的法律与政治科学学院的法律社会学教授。Kalman Kulcsar是匈牙利布达佩斯的Eotvos Lorand University的法律与政治科学学院的法律社会学教授。从1979年到1981年，休假，并借鉴了维也纳中心作为法律和行政科学社会学领域项目的科学秘书。目前，他担任匈牙利科学院社会科学副秘书长的职位。他的专业兴趣涵盖了法律的社会学，组织和政治社会学的社会学，但他还处理了社会学理论和历史问题。Michel Lesage是巴黎大学的公法与政治学教授，也是Recherches juridiques Institut de La Recherche Scientifique（C.N.R.S.）的比较。在法国巴黎。目前，他担任国际管理科学学院（布鲁塞尔）国际管理局总干事的职位。
动态比较研究基于编程和
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杂交和电动机的比较研究...
I.引言电动汽车和混合动力汽车使用电池作为牵引力的替代能源。电动汽车完全取决于电池的电池。混合动力汽车既有电动机和常规发动机，供牵引力。汽车行业的技术发展是由于对环保机器的需求增加以及不可再生能源的稀缺性。1960年，国会通过了鼓励电动汽车生产的立法。这是一种尝试生产几乎不会使用汽油产生电力但使用电力产生前进推力来驱动车辆的汽车。尽管电动汽车没有像预期的那样投放市场，但汽车制造商一直在研究数十亿美元。电动汽车的繁殖于1999年重生，本田Insight首次开始了电动汽车的新时代。混合动力和电动汽车利用电池和电动机系统作为其能源供应的一部分。尽管两种类型的汽车都在我们的道路上并受到人们的钦佩，但两辆汽车之间存在很大的差异和相似之处。在决定特定的汽车时，他们会考虑一些汽车电机属性。其中一些是效率，这意味着能够使汽车移动，维护成本，电池寿命和所使用的不同类型的电动机的能量转换。本文将通过研究效率，电池，维护和电动机的类型来比较混合动力和电动汽车，并最终根据四个方面提供最佳选择类型的汽车类型的复合分析。
糖尿病治疗的比较研究
传统医学体系。本研究的目的是对这两种糖尿病治疗方法进行比较分析。本研究包括：全面回顾与对抗疗法和阿育吠陀治疗糖尿病相关的科学文献、临床研究和专家意见。探讨每种系统提供的原则、方法和治疗方案。药物干预、饮食指南、生活方式改变和草药。该研究还探讨了与治疗相关的安全性、有效性和副作用。对抗疗法和阿育吠陀。考虑到成本、可及性和患者偏好等因素，以提供两种方法的整体情况。这项比较研究的结果将帮助卫生专业人员、患者和政策制定者就糖尿病治疗方案做出明智的决定。了解对抗疗法和阿育吠陀在治疗糖尿病方面的优缺点将使人们能够根据自己的需求和信念选择最合适的方法。此外，它可以突出这些系统之间潜在的协同作用领域，为全面和个性化的糖尿病管理方法开辟道路。关键词：糖尿病、对抗疗法、阿育吠陀治疗、血糖控制、胰岛素治疗、草药疗法、药物干预、生活方式改变、副作用、疗效、长期结果、患者满意度、综合医学、补充疗法、传统医学、整体疗法、临床试验 DOI：10.5281 / zenodo.10073506 简介：-
不同技术的比较研究...
摘要 - 脑机接口 (BCI) 技术的最新趋势和研究已用于情绪感知，研究人员对神经元感兴趣，以分析脑部疾病和障碍。特别是，脑机接口 (BCI) 被机器学习方法用于恢复神经通路或帮助患者通过电子假肢有效互动，在损伤和康复护理中显示出有希望的结果。脑电图 (EEG) 支持的情绪识别和感觉预测引起了人们对以人为本的服务实施方式的兴趣。情绪是人们行为的一个方面，它是 BCI 中的关键整体性能。今天，计算语言学领域的研究人员对情绪关注感兴趣，以评估情绪。EEG 还更有效地评估脑信号，有助于分析神经系统疾病药物，并在与大脑相关的整个神经外科手术中发挥关键作用。本研究旨在回顾已发表的关于情绪识别、认知和脑部疾病特殊检测的论文，在此基础上，再次进行研究分析以概述和说明 Brainwave 情绪投票结果，分析还涵盖了这些层面上的一些最新研究，例如获取 EEG 信号、提取能力、情绪分类和从这些层面预测疾病。将各种计算机视觉技术应用于 BCI 技术并与之结合，表明使用 BCI 治疗脑部疾病可能是一个有前途且不断发展的领域。
以伊朗为重点的比较研究
研究文章 利用可再生能源实现可持续就业：以伊朗为重点的比较研究 Sadegh Motahar * 伊朗伊斯法罕大学 Shahreza 校区机械工程系 收到日期：2024 年 3 月 20 日/修订日期：2024 年 7 月 18 日/接受日期：2024 年 9 月 2 日/在线发表日期：2024 年 9 月 21 日 摘要 化石燃料资源的枯竭、日益严重的环境问题以及减缓气候变化的努力促使世界各国建立了可再生能源技术。可再生能源技术的社会和经济效益包括改善福利、增加国民生产总值，尤其是创造可持续就业机会。可再生能源行业的就业包括直接和间接就业，包括制造、安装、运营、分销、销售和支持服务等职位 本文研究了各国可再生能源领域的就业机会，然后重点介绍了伊朗可再生能源技术的潜力和现状。对伊朗经济和就业状况以及可再生能源发展立法框架的分析表明，尽管该行业在创造就业机会和出口方面具有巨大潜力，但仍未得到充分利用。全球投资趋势特别强调光伏和生物能源行业。考虑到伊朗巨大的太阳能潜力和该国的电力不平衡，再加上大学毕业生的可用性，有强有力的理由推动可再生能源行业，特别是光伏技术的发展。将伊朗可再生能源行业的就业与邻国进行比较表明，伊朗就业率最高的是水电和光伏行业。然而，在风能和地热技术的可持续就业方面，伊朗远远落后于土耳其。本文最后提出了最大限度地发挥伊朗可再生能源行业创造就业潜力的建议。关键词 可再生能源。可持续就业。经济增长。能源政策。伊朗。
MLCQ数据集的比较研究
摘要。代码气味是软件代码中潜在问题的指标，可以使维护更具挑战性。传统的检测代码气味的方法主要依赖于手工制作的规则和启发式方法，而最近的进步探索了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。在本文中，我们研究了基于迅速的大语言模型（LLM）在代码气味检测中的应用，利用最先进的模型，即经过生成的预训练的预训练的Transformer-4（GPT-4）和大型语言模型Meta AI（LLAMA）。我们对机器学习代码质量（MLCQ）数据集进行了广泛的分析，重点介绍这些LLM在提示识别和分类代码气味时的性能。通过系统地评估每个模型的性能，我们提供了对它们的精确，召回和能够跨越不同类型的代码气味的能力的见解。我们的结果旨在证明LLM的潜力是自动化某些类型的代码气味的有前途的工具，同时表现不佳。