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工信部法律研究所公告
UDC 37+656.2/4 © Dukhno N. A. 铁路运输领域的教育 摘要：本文主要介绍铁路运输领域的教育特点。特别关注专业知识形成的特殊性，这表明需要不断更新专业知识才能获得新的能力，否则就不可能引进现代技术。揭示了大学与企业之间的联系，表征了运输工人专业知识的内容和结构。以俄法合作为例，分析了国外铁路运输专家培训的经验。关键词：铁路运输教育；专业知识；专业；内容；专业知识结构；交通大学；校企合作。 © Dukhno N. 铁路领域的教育 摘要：本文致力于铁路运输领域的教育。特别关注专业知识点形成的特殊性，需要不断更新以获取新技能，否则就不可能引入现代技术。林克现在开设高中，其特点是专业知识工人输送的内容和结构。以俄法合作为例分析了铁路运输专家培训的国际经验。关键词：教育
BDM 短论文类型的定义
由于其新颖性和对临床实践的潜在意义，该期刊特别受到关注”[17]。对于向本期刊提交的此类论文，应采用工程（主要是生物设计和制造）技术。应特别注意临床信息的全面性、病程的完整性和诊断的准确性。由于其特殊性，除了保护患者的隐私外，还需要知情同意书。
4 Marina Zavadinack Orcid -Lattes作者隶属关系：1-4 [专业人士，精神病学培训计划，海德堡医院，库里蒂巴，
第1章女性生理学的特殊性第2章。妇女和精神疾病的性活动第3章。不育症和围产期损失第4章。对妇女的暴力行为：心理影响第5章。最佳和幽默疾病第6章。妇女第7章中的物质使用障碍和行为依赖性。女性的精神病疾病第8章。女性的双相情感障碍第9章。经前烦恼障碍第10章。围产期抑郁症第11章。女性焦虑症第12章。女性强迫症谱系障碍第13章。女性的压力和创伤障碍第14章。饮食失调第15章。女人的人格障碍第16章。妇女之间的自杀和自我障碍：历史方面的风险因素和支持临床管理策略第17章。女性生活和精神障碍的早期压力第18章。女性心理药理学的特殊性第19章。怀孕第20章的心理药物。在哺乳中使用心理药物的使用第21章。围产期的神经调节第22章。女性心理治疗第23章。女性的精神病学跨女性第24章。与女性精神疾病有关的法医方面
陆军健康服务护理人员（男/女）
护理助理在普通护理护士的职责范围内并根据服务的特殊性，提供预防、维护、关系和健康教育护理，以维护和恢复个人的生命连续性、幸福感和自主权。在此背景下，您的主要任务如下： - 在护士的责任下提供护理； - 协助护士执行技术程序； - 欢迎并告知被照顾者及其周围的人。
IEEE CCWC 2025IEEE CCWC 2025
fresno，美国）会议时间：上午9：30 - 上午10:45（2025年1月1日至第1天）分配的纸张ID纸质名称作者与隶属关系和国家/地区9.30 AM - 9.45 AM - 1571096775基于区块链的基于区块链的供应链管理，以确保新鲜农产品的质量和特殊性：插图
航空维修专家专业活动中的人为因素作为飞行安全的一个要素
摘要。本文的目的是考虑人为因素对航空维修专家专业活动影响的特殊性。通过对这一问题进行理论分析，发现了这一活动领域专家人为因素发展的先决条件和最新趋势，并确定了上述现象的结构成分。据此，作者描述了人为因素在航空维修专家专业活动中表现的特征：员工的心理生理特殊性、开展此项活动的专业要求以及这些专家的工作条件。作者认为，所有这些都是航空维修专家人为因素表现的决定因素之一。关于该领域专家专业活动水平的提高，确定了航空维修专家人为因素表现的以下水平及其发展的精确层次结构：感觉-知觉水平（人为分析系统的工作）、个人水平（从事专业活动的价值动机方面）和专业水平（人员专业能力的发展）。在此基础上，作者阐述了航空维修专家人为因素的功能三阶段层次模型。为了降低专家在解决任何级别的专业问题时犯错的风险，提出了一些改善航空维修专家专业活动中人为因素的活动，这些活动旨在发展感觉-知觉、个人和专业水平。
北部和西部地区计划的初步宣传
最近几个月，我们对我们岛的特殊性感到安慰。我们为此而努力，我们必须继续为我们岛上的利益而努力工作。已发表的文档设置了有关识别和汇总新计划将解决的计划问题和事项的文档。作为该岛计划政策职能的负责任部长，我很清楚制定最新开发计划所带来的好处。我致力于努力制定计划，以支持我们经济的当地需求，环境和气候变化目标，我们的公共服务，我们的基础设施以及社区的健康和社会福祉。
受 UTAUT 启发的人工智能采用意向模型 (AI2M) 受 UTAUT 启发的人工智能采用意向模型 (AI2M)
企业尚未充分了解人工智能 (AI) 的采用及其好处，导致企业采用成功率较低。众所周知的技术接受和使用统一理论 (UTAUT) 及其扩展并未考虑 AI 和特定企业规模的特殊性。在此背景下，本研究的主要目标是提出一个受 UTAUT 启发的新模型，以考虑基于 AI 的 IS 和不同企业规模的特殊性。使用 363 名参与者的样本测试了所提出的人工智能采用意向模型 (AI2M)，证实了 UTAUT 影响因素的重要性：感知绩效、社会影响和预期努力。此外，与 UTAUT 的背景不同，发现促进条件会影响行为意向。此外，中介测试表明，自我效能和社会影响会调节其他三个因素对采用意向的影响。最后，发现公司规模对自我效能和社会影响对采用意向的影响之间存在调节关系。 AI2M 解释了采用意向的 48% 方差，对不同规模的企业具有普遍性。因此，本研究有助于缩小技术采用相关研究与不同规模企业采用基于 AI 的技术之间的差距，为未来学者的研究和管理者决策提供支持。