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汤普森的历史
目录 1 简介 1 2 概述 5 (a) 任命 Mott 为教授 8 (b) 宇宙射线研究的开始 10 (c) 其他战前研究 12 (d) 战后规划 15 第 2 章附录 18 3 管理 (a) 组织和委员会 20 (b) 实验室主任 27 (c) 政策和规划 31 4 研究和研究人员 (a) 理论物理 41 (b) 宇宙射线和粒子物理 50 (c) 实验固体物理 59 (d) 应用光学 65 (e) 聚合物 74 5 教学 (a) 院系历史 79 (b) 物理课程 86 (c) 实验室工作和辅导 93 (d) 考试和评估 98 (e) 研究生教学 103 (f) 课外教学106 6 校舍 107 7 统计资料 (a) 本科生人数 118 (b) 存活率 126 (c) 申请与录取 129 (d) 研究生人数 133 (e) 教职员工 134 (f) 非教职员工 136 8 财务 (a) 总体调查 138 (b) 鲍威尔和宇宙射线研究 141 (c) 研究生资助 143
影响离职意愿的因素
表号表标题 页码 表 1.1 员工离职率 6 表 3.1 Cronbach’s 信度 35 表 3.2 Cronbach’s 值结果 35 表 4.1 响应率 37 表 4.2 员工人口统计资料 38 表 4.3 受访者年龄分布 38 表 4.4 受访者学历 39 表 4.5 受访者员工经验 39 表 4.6 离职意向的平均值、标准差和百分比 40 表 4.7 组织承诺的平均值、标准差和百分比 41 表 4.8 工作满意度的平均值、标准差和百分比 42 表 4.9 激励的平均值、标准差和百分比 43 表 4.10 薪酬和福利的平均值、标准差和百分比 44 表 4.11 关联测量和描述性形容词 45 表 4.12 相关性变量之间的矩阵 46 表 4.13 描述性统计 47 表 4.14 Durbin-Watson 49 表 4.15 模型摘要 50 表 4.16 方差分析 51
离职意愿影响因素
表号 表格标题 页码 表 1.1 员工离职率 6 表 3.1 Cronbach’s 信度 35 表 3.2 Cronbach’s 值结果 35 表 4.1 回应率 37 表 4.2 员工人口统计资料 38 表 4.3 受访者年龄分布 38 表 4.4 受访者学历 39 表 4.5 受访者员工经验 39 表 4.6 离职意向的平均值、标准差和百分比 40 表 4.7 组织承诺的平均值、标准差和百分比 41 表 4.8 工作满意度的平均值、标准差和百分比 42 表 4.9 激励的平均值、标准差和百分比 43 表 4.10 薪酬和福利的平均值、标准差和百分比 44 表 4.11 关联测量和描述性形容词 45 表 4.12 变量之间的相关矩阵 46 表4.13 描述性统计 47 表 4.14 Durbin-Watson 49 表 4.15 模型摘要 50 表 4.16 方差分析 51
自我导向非正式学习与技术用户职业发展过程的关系
表 1 参与者人口统计资料................................................................................................113 表 2 数据收集特征....................................................................................................126 表 3 学习信心原始编码计数........................................................................................159 表 4 学习能力调查结果和观察结果................................................................................180 表 5 职业能力原始编码计数........................................................................................182 表 6 职业能力调查结果和观察结果................................................................................198 表 7 施动者价值观原始编码计数................................................................................199 表 8 施动者目标和价值观调查结果和观察结果................................................................210 表 9 群体认同原始编码计数........................................................................................212 表 10 群体认同调查结果和观察结果................................................................................246 表 11 意外发现感原始编码计数................................................................................248 表 12 意外发现感调查结果和观察结果................................................................................263 表13 分布式认知原始编码计数.................................................................................264 表 14 分布式认知调查结果和观察...............................................................................272 表 15 共同价值观原始编码计数................................................................................273 表 16 共同目标和价值观调查结果和观察.......................................................................283 表 17 职业发展的创业性质....................................................................................287
分析计划 2 - 外部和访问交易数据后
估计数不应被认为只针对各州的受助者。例如，德克萨斯州管理着一个 ERA 计划，位于德克萨斯州的许多州下级受助者（例如城市和县）也管理着该计划。德克萨斯州受助人口的人口统计资料将包括所有从州级德克萨斯州计划以及县和市级计划获得资金的受助者，包括可能从两者获得付款的家庭。这些结果将通过计算州级估计数的人口加权平均值来汇总。● 我们如何量化个人层面的 ERA 收据？为了进行主要分析，我们将 ERA 收据视为二元的：一个家庭要么在计划期间的某个时间点收到了付款，要么没有收到。我们不考虑付款次数或收到的总金额的公平性，因为虽然我们可以衡量一个家庭收到的资金总额（例如，通过汇总该家庭几个月的付款总额），但我们无法衡量这些家庭的分母，或者这些家庭需要多少钱来减少他们的住房不稳定。● 我们的分析重点是所有家庭成员、以家庭为单位还是户主？为了进行主要分析，我们只考虑户主。原则上，接受 ERA 的家庭成员也可以被视为受助人口的一部分。收集非户主数据的受助人没有
DSP 量化基金中的备兑看涨期权策略
免责声明：DSP Investment Managers Private Limited（简称“AMC”）在本材料中使用了公开信息，包括内部开发的信息。本材料中收集和使用的信息被认为来自可靠来源。但是，AMC 不保证任何信息的准确性、合理性和/或完整性。数据/统计资料用于解释证券市场的一般市场趋势，不应将其解释为任何研究报告/研究建议。该计划的投资组合可能会根据计划的计划信息文件的规定而发生变化。不保证本计划的投资者获得任何回报/潜力/资本保护/资本保证。过去的表现可能会或可能不会在未来持续，不应作为与其他投资进行比较的基础。本文件表明了该计划目前遵循的投资策略/方法/框架，未来可能会根据市场条件和其他因素而发生变化，未来可能会或可能不会相关，不应将其视为 AMC 或其附属公司对未来投资的招揽/推荐/保证。建议投资者咨询自己的法律、税务和财务顾问，以确定认购 DSP 共同基金计划单位可能产生的税务、法律和其他财务影响或后果。有关投资目标、投资策略、资产配置、计划特定风险因素的完整详情，请参阅计划信息文件和计划关键信息备忘录，可在资产管理公司和注册处以及投资者服务中心/资产管理公司网站 www.dspim.com 获取。
痴呆症态度监测 - 第 3 波报告
1 前言 02 2 执行摘要 03 3 介绍 07 3.1 背景和目标 07 3.2 报告结构 09 3.3 数据的收集、呈现和解释 09 4 认识和理解 1 1 4.1 认识痴呆症患者 1 2 4.2 对痴呆症的认知 1 3 4.3 对痴呆症对身体和精神影响的认识 1 4 4.4 痴呆症是死亡原因之一 1 5 4.5 认识到痴呆症并非不可避免 1 6 5 耻辱感 1 9 5.1 与痴呆症患者接触 20 5.2 个人受到痴呆症的影响 21 6 风险 23 6.1 降低罹患健康问题的风险 24 6.2 影响大脑健康 26 6.3 增加患痴呆症的风险 27 6.4 罹患痴呆症的个人风险 28 6.5 利用数字技术了解个人风险 29 7 诊断 30 7.1 被诊断为痴呆症 31 7.2 接受痴呆症检测 32 7.3 未来利用数字技术进行的痴呆症检测 34 7.4 对痴呆症疾病症状前检测的态度 35 8 参与医学研究 37 8.1 当前痴呆症治疗的疗效 38 8.2 治愈痴呆症疾病的可能性 39 8.3 医学研究的优先事项 39 8.4 参与医学研究的意愿 41 9 附录 44 9.1 方法论 44 9.2 统计可靠性指南 45 9.3 社会分类指南 46 9.4 参考文献 47 9.5 人口统计资料 47 9.6头条新闻 48
2024-2028 年国家航空安全计划
服务提供商 2023-2025 年全球航空安全计划的目标 6 侧重于需要适当的基础设施来支持安全运营，并与全球空中导航计划相关。在印度航空背景下，它与国家空中导航计划相关，但后者正在单独处理。目标 1 与国家高风险类别 (N-HRC) 相关，与国际民航组织 2023-2025 年全球航空安全计划 (GASP) 中包含的全球高风险类别 (G-HRC) 和 2023-2025 年亚太地区航空安全计划 (AP-RASP) 中包含的地区 HRC 一致。为了深入研究，这些 N-HRC 与安全绩效指标、安全绩效目标和安全目标相关联。NASP 包括多项行动来解决特定安全问题和 GASP 和 AP-RASP 中列出的建议的 SEI，这些行动支持在更广泛的地区和国际层面上提高安全性。此外，在制定 NASP 2024-2028 时，还审查了其他与航空相关的国家计划/国家政策，以确保一致性并纳入相关要素。这包括 2016 年国家民航政策、2021 年国家无人机系统交通管理 (UTM) 政策；NITI Aayog（“基础设施连通性”国家级规划组织）的工作计划。DGCA 网站提供有关印度航空活动范围的详细信息。它提供与航空运营商证书持有者和航空运营商许可证持有者、经批准的飞行培训组织、航空数据和统计资料、持牌公共机场和持牌私人机场详细信息相关的信息。印度的 ATS 空域分为五类，即 C、D、E、F 和 G。禁区内的空域分类仅适用于灵活使用空域下由民用 ATC 控制的空域部分。
教育的新兴技术
在对“新兴教育技术”问卷的分析中，我们深入研究了当前的教育技术景观，探索了教育工作者如何与他们互动，感知和将这些进步整合到他们的教学实践中。本报告综合了从EMTEC4ED计划中得出的丰富数据，对教育工作者的人口统计资料，他们在使用技术中的舒适和频率水平以及他们在这个快速发展的领域中面临的各种挑战提供了细微的理解。由170名教育工作者组成的多元化群体，主要来自两个国家（马耳他和塞尔维亚），回答了有关在教育中使用技术的问卷。受访者的教学经验差异很大，从1到36年不等，平均约为19年，表明相对较新且经验丰富的教育工作者。他们教各个年龄段，重点是小学教育。这一人群传播表明，该调查在其职业生涯的不同阶段和教学各个年龄段的教育工作者中获取了广泛的见解，从而在不同的教育环境中提供了技术整合的全面概述。我们对教育者对新兴技术的看法的调查提供了对当前趋势和忧虑的宝贵见解，突出了最需要支持和专业发展的领域。通过研究技术在教授基本素养和算术中的应用，我们发现了重塑基础教育的有效性和创新实践。此分析旨在绘制当前教育技术整合状态的状态，并指导未来进步的战略决策。该报告是教育技术领域的政策制定者，教育工作者和利益相关者的重要资源，将他们迈向知情决策，以利用技术创新在丰富教育经验方面的全部潜力。第1节：人口统计本节旨在收集有关受访者专业背景的基本信息。了解他们的教学经验，他们满足的年龄段以及他们当前对技术的使用将为他们在随后的部分中的反应提供背景。
使用人工智能进行英语学习
摘要 本研究调查了英语作为外语 (EFL) 学习者的观点、态度以及融入人工智能教学和学习的挑战。研究还研究了他们的想法和态度如何受到人口统计变量的影响。研究采用随机抽样方法，从沙特阿拉伯萨坦·本·阿卜杜勒-阿齐兹王子大学科学学院和工商管理学院不同级别课程的学生群体中选出了 258 名学生。研究者使用先前研究中的一些修改过的项目自行开发了一份问卷，以观察某些独立变量（例如学习水平、居住背景和父母的教育水平）如何影响因变量（例如学习者对人工智能学习和教学的看法、态度和挑战）。定量方法（描述性定量设计）显示，沙特英语作为外语的学生对人工智能学习持高度积极的看法和态度。然而，分析发现，许多学生认为实施人工智能学习具有挑战性。单因素方差分析显示，受访者的居住背景和父母教育程度没有显著差异。然而，受访者因学习水平或学习年份不同而存在很大差异。研究结果将帮助管理人员和课程教师使用人工智能技术克服挑战，为学生取得英语成就做好准备。关键词：人工智能技术、人口统计资料、学习水平/年份、父母的教育水平、积极的看法和态度、居住背景。引文 | Jamshed, M.、Alam, I.、Sultan, SA 和 Banu, S. (2024)。使用人工智能进行英语学习：沙特 EFL 学习者的观点、态度和挑战。教育与电子学习研究杂志，11 (1)，135–141。 10.20448/jeelr.v11i1.5397 历史记录： 收到日期：2023 年 11 月 6 日 修订日期：2023 年 12 月 18 日 接受日期：2024 年 2 月 1 日 出版日期：2024 年 2 月 16 日 许可：本作品根据知识共享署名 4.0 许可证进行许可 出版商：亚洲在线期刊出版集团