XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结论
背景方法结论和未来研究结果
各组之间的差异非常显著。使用 t 检验进行统计分析发现，完成建筑系统概念图绘制任务（t=-2.08，p=0.04；干预组：M=0.002，SD=0.01；对照组：M=0.07，SD=0.02）和移动系统任务（t=2.01，p=0.04；干预组：M=0.01，SD=0.15；对照组：M=0.05 SD=0.02）的学生，左背外侧 PFC（DLPFC）中专门募集的氧合血红蛋白明显较少。左侧 DLPFC 通常被描述为参与做出分析判断和目标导向规划 [21]，[22]。概念图绘制导致左侧 PFC 失活，这可能表明概念图绘制有助于学生在被要求识别相关问题之前理解任务的目的和目标。
引言 结论 目的 结果
HRAS-MAPK 和 PI3K-AKT-mTOR 是鳞状细胞癌 (SCC)（包括头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC)）中的重要致癌通路。尽管 HRAS 突变在 HNSCC 中的发生率约为 5%，但 HRAS 过表达在多达 30% 的 HNSCC 肿瘤中存在，这增加了一些 HRAS 野生型 (WT) HNSCC 也可能表现出一定程度的 HRAS 依赖性的可能性。PI3Kα（PI3K 的催化亚基）是 HNSCC 中的另一个主要驱动因素，在约 30% 的 HNSCC 患者中，PI3Kα 被功能获得性突变或 PIK3CA 基因扩增激活。多份报告表明，HRAS 和 PI3K 通路协同和串扰，以驱动 SCC 中的肿瘤进展和对靶向疗法的耐药性。
结论 定性分析显示，爱气疗法对各种患者群体都具有良好的效果。大部分研究发现，爱气疗法在平衡、疼痛、功能性活动和生活质量方面的效果优于陆地干预，与替代性水上干预相比，其效果相似。值得进一步研究。
桑塔纳 19 纤维肌痛 9 4/10 VAS FIQ 卡米洛蒂 22 背痛 29 4/10 VAS** ODI** 缩写：6MWT，6 分钟步行测试；ABC，活动特定平衡信心量表；BBS，伯格平衡量表；BDI，贝克抑郁量表；FIQ，纤维肌痛影响问卷；FSS，疲劳严重程度量表；FTSST，五次坐站测试；GDS，老年抑郁量表；MPQ（PPI/PRI），麦吉尔疼痛问卷（PPI，当前疼痛强度；PRI，当前评分指数）；MFIS（Ph/Co/PS），改良疲劳影响量表（Ph=身体，Co=-认知，PS=-社会心理）； MSIS-29-Ps/Ph，多发性硬化症影响量表-29（Ps=心理，Ph=身体）；NPRS，数字疼痛评定量表；ODI，奥斯沃斯特里残疾指数；PDQ-39，帕金森病问卷-39；PSQI，匹兹堡睡眠质量指数；SF-12，12 项简明健康调查表；SL，步幅：ST，步幅时间；STAI，状态与特质焦虑量表；TUG，计时起立行走；UPDRS，统一帕金森病评定量表；VAS，视觉模拟量表；^ 爱驰组比对照组有更好的改善，^^ 爱驰与对照组有相似的结果，^^^ 对照组比爱驰组有更好的结果，* p<0.5，** p<0.01，***p<0.001
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
结论 - IGI Global
本书阐述了数字技术在不同组织环境中的应用，并讨论了一系列相关主题。本书通过案例研究建立了框架和指南，为从业者提供帮助，并为其他研究人员提供新材料。有些章节更加技术化，试图启发读者如何最好地应用和管理技术。本章将借鉴这些发现和观点，以及一些最近的已发表材料探讨数字化转型对 IT 战略制定和实施的影响。数字化转型已在各种环境和背景下进行了讨论和评估。在一个极端，非洲联盟 (2020) 主张为非洲大陆制定数字化转型战略。然而，在这本研究手册中，重点主要放在特定的公司、组织或行业部门上，而这些部门对数字化转型有不同的看法。数字化转型的挑战及其解决方法。不同的作者结合使用“战略”(Splunk，2021 年)、“倡议”(Tabrizi 等人，2019 年 3 月 13 日)、“计划”(Turchi，2018 年 2 月 1 日)、“创新”(Jackson，2020 年 6 月 30 日)、“框架”(Modiba 和 Kekwaletswe，2020 年)、“要素”(Bonnet 和 Westerman，2020 年 11 月 19 日)和“路线图”(Kirvan，2021 年 3 月 8 日)等术语。 数字化转型，有时在同一个文本中。Tucci（2021 年 3 月 10 日）还建议了一个类似但更详细的列表“成功数字化转型的 14 个技巧”（第 35 段）。区别可以是在一个项目之间制定的，该项目旨在在整个组织内启动一系列举措，以实施数字技术和相关变革，以及包含以下内容的持续战略数字化转型的多个方面。两者很可能相关，并且两者都有空间，但它们是不同的概念。因此，例如，当 Tucci（2021 年 3 月 10 日）问“谁应该领导数字化转型？”并建议“数字化转型领导者通常是拥有预算、影响力和尊重的 C 级高管”，并且“通常是 CEO 任命数字化转型计划的负责人”（第 35 段）时，这最好在短期至中期跨公司变革项目的背景下看到，以推动数字化转型向前发展。这可能会导致战略的发展，但它不是一个战略
结论和建议
从历史上看，政府（政府机构、政策和规划机构）在识别和评估能源和矿产资源方面的作用至关重要，因为它有助于识别资产、改善长期规划，避免因需求、冲突、自然灾害和极端事件以及市场波动和操纵而导致不可预见的资源短缺。例如，美国地质调查局（USGS，内政部 [DOI] 内）由国会于 1879 年成立，旨在“对公共土地进行分类，并检查国家领域的地质结构、矿产资源和产品”。[1] 除了测绘和基础资源研究外，美国地质调查局还发布未发现的陆上矿产和化石燃料资源的评估，而海洋能源管理局 (DOI) 则完成海上评估。现在，DOI 内的其他机构以及农业部、商务部、国防部、能源部、卫生与公众服务部、劳工部和环境保护署也有计划解决资源评估的各个方面；能源/矿产产品从开采到加工、使用和处置的生命周期；以及开采地点的地表和地下土地使用问题。此外，州/省地质调查局和环境机构是详细的区域当前和历史数据（包括实物样本）的重要档案，这些数据支持正在进行的公共利益研究。所有这些政府机构都拥有制定合理公共政策所需的广阔视野，能够全面评估与开采和使用矿产和能源资源相关的潜在成本、收益和后果。
结论：小型卫星领域的诸多技术、市场、经济和实践方面
（iii）能够以更低的成本（有时使用现成技术）设计和制造小型卫星的更有效方法；（iv）微电子技术的进步、更小但性能更高的传感器、改进的组件设计和制造等；（v）通过创造新型商业卫星应用以及扩大向发展中经济体尚未开发的市场提供太空服务的尝试，空间服务市场迅速发展——特别是在宽带互联网流媒体和遥感方面；（vi）太空领域的企业创新，通常受到计算机服务和社交媒体领域的创新思维的驱动；以及（vii）基于“Kickstarter”、众包、多轮风险投资以及来自计算机和信息服务等新兴行业、投资银行和其他收入来源对卫星应用的交叉投资等机制为小型卫星初创企业提供融资的新方式。 《小型卫星手册》力图深入研究引发小型卫星革命的所有变革来源。它研究了这个重要的新空间应用领域的技术、运营、金融、商业、经济、监管、发射和制度方面。创新无处不在。实际上，不仅技术和运营方面有贡献，而且业务的其他各个方面也有贡献。因此，变化来自小型卫星业务（即，新进入者和初创公司，它们采用完全不同的商业模式和时间表）。制造和设计领域也发生了关键变化（即，增材制造和现成组件的使用）。小型卫星商业模式帮助重塑了空间业务和金融领域，这与诞生于所谓军工联合体的大型航空航天公司所采取的方法截然不同。因此，小型卫星领域的新商业实践反映了许多新的思维模式（即，新的融资来源和“足够干净的房间”）。这种新型创业思维催生了许多新想法，例如节约理念、快速原型设计以及在数月而不是数年内完成新一代卫星设计。简而言之，小型卫星已经颠覆了整个航天工业的思维，变革几乎渗透到了人们可以想象到的任何地方——甚至更多。最后一章旨在总结小型卫星新世界诞生的众多变革和创新领域。因此，最后一章将讨论小型卫星世界的重要新方面，这些方面已经渗透到了整个航天工业。这些从本书组成部分中提取的各个部分包括定义各种类型的小型卫星；卫星技术；设计和制造；发射和部署；操作和节约理念；地面系统技术；商业、融资、风险最小化和保险；以及监管、安全和机构问题。
低收入能源可负担性：文献综述的结论
1996 年 1 月 1 日之后发布的报告通常可通过美国能源部 (DOE) SciTech Connect 免费获取。网站 www.osti.gov 公众可以从以下来源购买 1996 年 1 月 1 日之前制作的报告： 国家技术信息服务 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 电话 703-605-6000（1-800-553-6847） TDD 703-487-4639 传真 703-605-6900 电子邮件 info@ntis.gov 网站 http://classic.ntis.gov/ DOE 员工、DOE 承包商、能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表可以从以下来源获取报告： 科学技术信息办公室 PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 电话 865-576-8401 传真 865-576-5728 电子邮件 reports@osti.gov 网站 http://www.osti.gov/contact.html
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18