XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System现场实验
生成的AI和劳动生产力：编码的现场实验
生成的AI和劳动生产力：关于编码Leonardo Gambacorta，Han Qiu，Shuo Shan和Daniel M. Rees*摘要的现场实验，我们研究了生成人工智能（Gen AI）对劳动生产力的影响。在2023年9月，Ant Group推出了CodeFuse，这是一种大型语言模型（LLM），旨在协助程序员团队进行编码。虽然一组程序员使用了它，但其他程序员团队没有被告知此LLM。利用此事件，我们对这两组程序员进行了实地实验。我们确定了使用CodeFuse作为治疗组的员工，并将他们与对照组中的可比员工配对，以评估AI对其生产率的影响。我们的发现表明，Gen AI的使用增加了代码的输出超过50％。但是，仅在入门级或初级员工中，生产力的提高在统计学上才有意义，而对更多高级员工的影响则不太明显。JEL代码：D22，G31，R30。关键字：人工智能，生产力，现场实验，大型技术。
碳足迹信息如何影响消费者选择？现场实验
luzi冰雹接受。We thank an anonymous associate editor, an anonymous reviewer, Jens Müller, Victor van Pelt, conference and workshop participants at the 2nd JAR Registered Reports Conference, LMU Munich, HU Berlin, Passau University, Aalto University, IESE Busi- ness School, University of Padova, and the European Accounting Association's Virtual Ac- counting Research Seminar (VARS), as well as members of the Accounting for透明度协作研究中心有价值的评论。，我们还感谢穆恩申（StudentenwerkMünchen）的食堂业务的负责人和几名员工的支持和见解，以及Luise Engel的宝贵研究援助。我们感谢Sandra Denk，Andreas Oberhauser，Alexander Paulus，Julian Schneider，Victor Sehn和Victor Wagner在进行实验方面的协助。这项研究已获得胡柏林道德委员会的批准。作者感谢德国研究基金会（Deutsche Forschungsgemeinschaft -dfg）的财务支持：项目ID 403041268- TRR266。Bianca Beyer承认芬兰经济教育基金会（Likesivistysrahasto）的财务支持。可以在https://github.com/trr266/ Carbonfood访问论文的数据和代码。本文是由JAR为其2021年的特殊2021年注册报告Conforence实施的基于注册的编辑程序（REP）产生的最终注册报告；该过程的详细信息可在此处找到：https：//www.chicagobooth.edu/research/chookaszian/chokaszian/journer-oke-of-accounting-research-research/mogentered-Reports。本报告的接受的建议和在线附录可以在此处找到：https：//research.chicagobooth.edu/ arc/journal arc/journal-of-accounting-research-research/inline-supplements。
功率器件热阻抗的现场实验提取技术
为了模拟原位 Z TH,ja 提取，对安装在 PM 上的其中一个设备采用了“模拟实验”策略。该过程如下：•首先，通过 COMSOL Multiphysics 环境中的详细纯热 3-D FEM 模拟获得设备的参考 Z TH,ja [24]，其中重现了 PM 的精确复制品（图 3）。边界条件通过施加于厚铜底板底面的传热系数 h =2×10 3 W/m 2 K 来解释，这描述了与高效散热器的接触 [25]。•获得的参考 Z TH,ja 用于构建具有 Foster 拓扑的 SPICE 兼容热反馈网络 (TFN) [26]；然后将 TFN 耦合到 VDMOS 晶体管的电气模型，该晶体管的温度敏感参数可以在模拟运行期间发生变化。电气模型根据实验数据 [27] 进行了校准，并在 [28] 中进行了详细描述。• 使用 OrCAD Capture 软件包 [29] 对 ET 模型进行了瞬态模拟，以模拟第 II.B 节中介绍的实验程序来提取 z ja 。• 通过在 COMSOL 中模拟 300 K 等温背面的裸片器件来确定 Z jc 。• 然后进行反归一化过程和时域转换以获得热阻抗 Z TH,ja 。• 最后比较了参考值和提取的 Z TH,ja 。
可穿戴脑电图 + 功能性近红外光谱 (EEG+FNIRS) 的描述，用于设计认知的现场实验
摘要 我们开发了一种可穿戴实验传感器装置，具有多模态 EEG+fNIRS 神经成像数据捕获功能，可用于较低财务门槛的现场实验。持续应用良好的传感器应用和信号质量控制协议和程序对于研究人员获得有效数据至关重要。本文详尽描述了传感器设置、数据同步过程、传感器应用程序和信号质量控制。还描述了使用所提出的 EEG+fNIRS 进行的潜在设计认知实验。总之，该装置是移动的，并提供高质量的多模态神经成像数据。我们鼓励设计界利用该装置并将其适应新的现场实验装置。 关键词：EEG+fNIRS、移动实验、设计中的人类行为、设计认知、研究方法和方法 联系人：Dybvik，Henrikke 挪威科技大学 挪威机械与工业工程系 henrikke.dybvik@ntnu.no
Ulah Hameed
▪第1届“无人驾驶航空系统的检查和维护系统”（西班牙塞维利亚大学）▪第2届“在不确定环境中工作的自主系统”的培训学校。 （DTU丹麦）▪第三培训学校（TS3）“现场实验培训学校”（瑞典卢利亚大学）•国际整合周：▪第1届“无人驾驶航空系统的检查和维护系统”（西班牙塞维利亚大学）▪第2届“在不确定环境中工作的自主系统”的培训学校。（DTU丹麦）▪第三培训学校（TS3）“现场实验培训学校”（瑞典卢利亚大学）•国际整合周：
EESSD 战略重点 AGU 市政厅
EESSD 的使命：利用长期现场实验、DOE 用户设施、建模和模拟、不确定性表征、一流的计算、过程研究以及数据分析和管理，增强地球系统从季节到数十年尺度的可预测性，以便为开发应对国家能源挑战的先进解决方案提供信息。
实习机会-BT玉米项目
•与BT的开发和性能分析有关的主要实验室和现场实验。玉米•设计，实施和优化生物技术研究和转基因生物作物试验的标准操作程序。•进行组织采样，DNA/RNA提取，PCR和其他分子生物学技术，以进行转基因生物验证。•管理现场实验，包括种植数据收集，害虫监测和收获操作。•确保遵守生物安全法规，环境方案和转基因生物测试标准。•编译，分析和解释实验数据并准备详细的技术报告。•维护，校准和故障排除实验室和现场设备。•培训和监督研究助理，初级技术人员和实习生。•与审判的科学家，农艺师和监管机构紧密合作，以实现项目目标。•保持有关转基因技术，耐药性和作物生物技术的进步的最新进展。
碳再生二氧化碳地热发电技术
5。自2021年以来，进行了小规模的站点实验，对涉及地热井开挖的现场实验进行了准备（以下是“大规模站点实验”），因为有必要彻底评估诸如诱导地震和CO2的实验的风险，而在诱导的地震中泄漏了一些漏洞，并且在其他方面进行了研究22。目前，正在为实施计划于2025财政年度的小规模现场实验的实施做准备。
展示多模式的可行性 - NTNU Open
摘要 我们开发了一种可穿戴实验传感器装置，其特点是多模态 EEG+fNIRS 神经成像，适用于人类行为与技术交互的现场实验。低成本脑电图 (EEG) 与可穿戴功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统相结合，我们将其分为两部分进行介绍。论文 A 详尽描述了设置基础设施、数据同步过程、使用程序（包括传感器应用）以及如何确保高信号质量。本文（论文 B）展示了该装置在三个不同用例中的可用性：传统的人机交互实验、参与者在城市和高速公路上驾驶汽车的现场驾驶实验以及现场阿斯汤加瑜伽练习。我们展示了来自高度生态有效的实验装置的认知负荷数据，并讨论了经验教训。这些包括可接受和不可接受的人工制品、数据质量以及可以使用该装置进行调查的构造。关键词：EEG+fNIRS、现场实验、设计中的人类行为、以用户为中心的设计、研究方法和方法联系人：Dybvik，Henrikke 挪威科技大学机械与工业工程系挪威 henrikke.dybvik@ntnu.no
国防社会技术人工智能系统面临的挑战
• 为期 4 年的英美合作项目 • 国防科学与技术实验室牵头的国防加速器 (DASA) 两阶段竞赛于 2017 年 4 月启动 • 价值约 800 万英镑的行业合同（包括 2019 年 Capstone） • 第二阶段国防部与国际发展部和英国研究与创新署的合作 • 与一系列行业和学术机构进行了 2 次重大现场实验