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人格特征对大学生学习参与的影响：情感监管的中介作用
高等教育是建立强大的教育国家的重要联系，因此，它成为国内外研究人员的主要关注点之一。高等教育致力于培养可以掌握专业知识和技能的高级专家。学习参与是21世纪学生的重要教育成果（Fullan等，2018）。高等教育的本质是学习和学生发展（Hu，2005年）。研究表明，学习参与与大学生的学术成就和成长经验密切相关，此外，它是高等教育质量的预测指标（Axelson和Flick，2010； Liu，2015； Wu等，2023）。人格特征是指个人在不同种类的刺激下做出的心理结构以及行为反应（Zhao等，2019）。与智力水平相比，人格特质更可预测学生的学习成绩（Goff和Ackerman，1992）。了解大学生的个性特征是改善大学生学习成就并优化其成长经验的重要先决条件。情绪是对情况，行动或事件的反应。在
基于位置的特征对取决于切除状态的胶质母细胞瘤患者生存预测的有效性
癌症是人们一直面临的致命疾病之一。每年，无数人因癌症诊断晚或治疗不当而死亡。神经胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤之一，具有不同的侵袭性和亚区域，会影响患病风险。尽管基于多模态磁共振成像 (MRI) 预测总体生存率具有挑战性，但在本研究中，我们评估了肿瘤的位置特征是否以及如何影响总体生存率预测。这种方法是独立评估的，并与放射学特征相结合。该过程是在一组包含胶质母细胞瘤患者 MRI 图像的数据集上进行的。为了评估切除状态的影响，将数据集分为两组，患者被报告为大体全切除和未知切除状态。然后，使用不同的机器学习算法来评估位置特征与总体生存率之间的关联。回归模型的结果表明，基于位置的特征对患者的总体生存率有相当大的独立影响。此外，分类器模型显示，通过将基于位置的特征添加到放射学特征中，预测准确性有所提高。
使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。
聊天机器人与人：响应式会话特征对用户对聊天顾问的响应的影响
随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问，至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力，从而改善用户响应。为了探讨这一点，我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验（N总计= 1,005）。我们计算了汇总数据分析，因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明，用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图，但不觉得享受。响应能力提高了可爱，温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明，教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究，而无需引起负面用户的响应。
利用振荡脑电图特征对视觉审美偏好进行生态解码——一项小型综述
在当今的数字信息时代，人类对视觉制品的接触已达到前所未有的几乎无处不在的程度。其中一些文化制品被提升到艺术品的地位，这表明人们对这些物品有着特殊的欣赏。对许多人来说，对此类艺术品的感知与审美体验 (AE) 相吻合，而审美体验可以对健康和幸福产生积极影响。AE 由复杂的认知和情感心理和生理状态组成。对 AE 背后的神经动力学有更深刻的科学理解将允许开发被动脑机接口 (BCI)，该接口提供个性化的艺术呈现，以改善 AE，而无需明确的用户反馈。然而，视觉神经美学领域的先前实证研究主要研究非自然实验室条件下 AE 的功能性磁共振成像和事件相关电位相关性，这可能不是实用神经美学 BCI 的最佳特征。此外，直到最近，AE 在很大程度上被定义为美丽或愉悦的体验。然而，这些概念并未涵盖所有类型的 AE。因此，这些概念的范围太窄，无法实现跨个体和跨文化的个性化和最佳艺术体验。这篇叙述性迷你评论总结了基于振荡脑电图 (EEG) 的视觉神经美学的最新进展，并绘制了开发生态有效的神经美学被动 BCI 系统的路线图，该系统可以优化 AE 及其有益后果。我们详细介绍了已报道的 AE 振荡 EEG 相关性，以及用于对 AE 进行分类的机器学习方法。我们还强调了神经美学的当前局限性，并提出了改进 AE 的 EEG 解码的未来方向。
利用振荡脑电图特征对视觉审美偏好进行生态解码——一篇小型评论
在当今的数字信息时代，人类接触视觉文物的接触已经达到了前所未有的准友善。这些文化文物中的一些被提升到艺术品的状态，这表明对这些物体有特别的欣赏。对于许多人来说，这种艺术品的感知与美学体验（AE）相吻合，可以积极影响健康和福祉。AE由复杂的认知和有效的心理和生理状态组成。对AE背后的神经动态的更深刻的科学理解将允许开发被动的脑部计算机间接位（BCI），以促进个性化的艺术表现，以改善AE，而无需明确的用户反馈。然而，在不自然的实验室条件下，在视觉神经活动中的先前实证研究主要研究了AE的功能性磁共振成像和与事件相关的电位相关，这可能不是实践神经震荡BCI的最佳特征。此外，直到最近，AE还是在很大程度上被构成了美丽或愉悦的体验。是，这些概念并未包含所有类型的AE。因此，这些概念的范围太窄，无法允许个人和文化的个性化和最佳的艺术经验。这种叙事迷你审查总结了基于振荡的脑脑摄影（EEG）的最先进的视觉神经电学学，并为开发生态有效的神经震级的被动BCI系统的开发绘制了一个路线图，该系统可以优化AE，以及它们有益的后果。我们详细介绍了AE的振荡性脑电图相关性，以及机器学习方法以对AE进行分类。我们还强调了神经疗法中的当前局限性，并提出了改善AE脑电图解码的未来方向。
探索性分析叶子叶子的线粒体DNA的分子特征，以推断出分类特征对综合分类法
生物多样性的抽象准确的系统分类对于生态和进化研究是基础，尤其是在一个越来越降低和威胁生物多样性的世界中。在本研究中，我们建议使用遗传标记物的探索性分析，以从物种之间作为分子特征（MTS）的序列序列来获取其他信息。这些分子特征又可以为综合分类法提供独立的信息，以帮助属级限制。因此，我们使用叶叶属抗肌emimyrmex Cristiano等，2020年，Atta Fabricius，1804年，1865年的Acromyrmex Mayr作为模型来评估定期在系统生理和进化研究中定期应用的线粒体基因组片段。生物信息学分析揭示了可以用作诊断特征的物种之间共有的结构证据，将其与其他物种区分开，并支持对叶片的三个属的分类。有丝分裂组段的分子特征，以及其他特征，例如染色体数，核型特征，分子系统发育和形态学数据，可用于综合框架中，以访问生物多样性和目的分类学假设。
脑部计算机界面的功效及其设计特征对中风后上行康复的影响：随机对照试验的系统评价和荟萃分析
我们必须保护固有的脆弱量子数据以释放量子技术的潜力。量子存储方案的相关问题是它们近期实施的潜力。由于海森贝格铁磁体很容易获得，因此我们研究了它们的稳健量子存储潜力。我们建议使用置换不变的量子代码将量子数据存储在Heisenberg Ferromagnets中，因为任何Heisenberg Ferromagnet的地面空间都必须在任何基本Qubits的置换库下对称。通过利用Pauli错误的预期能量的区域法，我们表明，增加海森堡铁磁体的有效维度可以改善存储寿命。当海森堡铁磁体的有效维度最大时，我们还获得了一个上限，以解决存储误差。此结果依赖于扰动理论，在该理论中，我们使用戴维斯（Davis）的差异差异表示以及这些分裂差异的递归结构。我们的数值界限使我们能够更好地了解海森堡铁磁体如何在Heisenberg Ferromagnets中增强量子记忆的寿命。
摘要 本研究旨在探讨需求和供应特征对企业绩效的影响。本研究采用解释性研究
摘要 本研究旨在检验需求和供应特征对企业绩效的影响。本研究采用解释性研究设计。本研究采用解释性研究设计。采用目的性抽样（也称为判断、选择性或主观抽样）抽样技术，获得总样本量 252。使用的主要研究工具是从文献中采用的问卷。本研究的结论是，需求和供应特征对供应链战略有积极而显著的影响。供应链战略对企业绩效有积极而显著的影响。需求和供应特征对企业绩效有负面但不显著的影响。供应链战略积极而显著地调节需求和供应特征与企业绩效之间的关系。这项研究旨在帮助组织管理层制定最适合其需求和供应的最佳战略，以便他们能够享受规模经济。关键词：组织文化、电子采购采用、采购绩效、物有所值引用：Ofori, I., Mensah, K., S., Dadzie。 B.，E.，（2024），“需求和供应特征、供应链战略、业务绩效”，《非洲采购、物流与供应链管理学会杂志》2024，7(9)：第 60-98 页。DOI：https://dx.doi.org/10.4314/ajplscm.v7i9.3