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二维中差分夹杂物的定量刚度
GenevièveRouleau，Quan Nha Hong，Navdeep Kaur，Marie-Pierre Gagnon，JoséCôté等。在医疗保健研究中对系统定量，定性和混合研究评论的系统评论进行了综述：如何评估纳入评论的方法质量质量的评论？混合方法研究杂志，2023，17（1），pp.51-69。10.1177/15586898211054243。hal-04100878
HIMA：高维中介分析
pqrbayes包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2覆盖范围。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3个数据。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。4估计。PQRBAYES。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 pqrbayes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 pqrbayes.select。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 Predive_pqrbayes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 print.pqrbayes。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 print.pqrbayes.pred。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 print.pqrbayes.select。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
比较现代和古代亚麻纤维中细胞壁多糖的扭结结构和特异性
亚麻（Linum Usitatissimum L.）是一种工业重要性，其纤维目前用于高价值纺织品应用，复合增援部队以及自然致动器。人类对这种纤维丰富的植物的兴趣可以追溯到几千年，包括古埃及，那里的亚麻在各种quotidian物品中广泛使用。尽管亚麻纤维的最新技术发展继续通过科学研究多样化，但《亚麻的历史使用》也为今天提供了丰富的课程。通过仔细检查古埃及和现代亚麻纤维，本研究旨在进行从纱线到纤维细胞壁尺度的多尺度表征，将结构和多糖含量的差异与亚麻的机械性能和耐用性联系起来。在这里，通过扫描电子显微镜和纳米力学研究来丰富多尺度的生化研究。关键发现是纤维素特征，结晶度指数和古代纤维和现代纤维之间的局部机械性能的相似性。从生物化学上讲，单糖肛门，深紫外和NMR的研究表明，古代纤维表现出较少的果胶，但类似的半纤维素含量，尤其是通过尿酸和半乳糖，表明这些非晶体成分的敏感性。
HDANOVA：方差的高维分析 HIMA：高维中介分析 pqrbayes：贝叶斯惩罚分位数回归 rmonocypher：使用强现代密码学易于加密R对象 Photobiology.pdf 素食主义者：生态多样性 GDM：广义差异建模
apca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 ASCA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 ASCA_FIT 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 ASCA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 ASCA_FIT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 ASCA_PLOTS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 ASCA_RESULTS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9块。data.frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10热。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11蜡烛。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12个dummyCode。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。10热。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11蜡烛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个dummyCode。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Extended.Model.Frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 limmpca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Model.Frame.asca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 MSCA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 PCANOVA 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17个pcanova_plots。 。 。16 PCANOVA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个pcanova_plots。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 pcananova_ sensults。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20个永久性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21中心。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22时图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 UPDATE_WITHOUT_FACTOR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
KENAF纤维中耐火比率对火力阻力和声学性能的影响
如今，人们对环境问题的认识大大提高，人们已经学会了保护环境的重要未来的重要意识。因此，本研究调查了嵌入的KENAF纤维作为一种天然材料，具有不同的阻燃含量，以抗火力耐火特性，并在未来的建筑物组件中使用绝缘体的声音性能。基于对制备尺寸的200 mm x 2000 mm x 40 mm固定kenaf组成的研究，各种阻燃剂乘以5 wt。％，逐渐增加到25 wt。％，这项研究发现，导热率的最高值为0.4472 w/mk，S1的温度不同，温度不同。此外，这项研究发现，S6的非燃烧纤维的百分比较高，最高峰为98.103％，在1259 Hz时为0.9104系数，在1600 Hz时为0.9104系数，S3的系数为0.9091。这项研究表明，嵌入不同耐火的装载含量的KENAF纤维有可能替代当前用于行业中使用的绝缘体。
超快速退火改善了SNR和长期稳定性的长期逐线FBG阵列，该阵列刻在无固定纤维中，用于极度温度应用
摘要 - 这项研究报告了在高度多模型无芯光纤中使用飞秒激光铭文制造的4阶逐行线纤维Bragg Gragg Gragg（FBG）阵列，特别着重于实现实质性的多重功能。采用了超快速退火程序，从而使FBG传感器的边缘可见性的令人印象深刻的增强大约13 dB，这意味着显着改善了约4 dB。这种实质性的增强有助于在极端温度条件下多路复用FBG阵列的长期稳定性和性能。用于多路复用FBG阵列采用的系统制造方法可以保证阵列内每个单独的FBG的高信号效率比（SNR）。此FBG阵列旨在用于极端温度应用，以基于掺杂的光纤（包括SNR降解和温度诱导的边缘漂移）的传统FBG相关的限制。在高达1120°C的温度下进行测试证明了FBG阵列的稳定性，而不会在读数中发生波动。此外，它忍受了七个热周期，从500°C到1120°C，超过60小时，表现出出色的热稳定性。具有超快速退火方法的高度多路复用的FBG阵列对极端温度环境（例如钢制造）有希望，例如，精确且可靠的分布式温度监测必须进行。索引条款 - 超快速退火；无木纤维bragg graging;按线方法； Femto秒激光制造；高度多模波导。
知识产权在设计思维中的作用
https://www.businessinsider.in/retail/news/starbucks-filed-a-fresh-patent-for-a-machine-which-c ould-create-the-highly-personalized-super-complex-drinks-staff-are-so-sick-of-making-for-custo
在大学生的插电计算思维中基于问题的学习的有效性
摘要：计算思维被认为是当代教育中的关键能力，使个人准备在数字上普遍存在的世界中应对复杂的挑战。在这项具有预测试和测试后措施的准实验设计研究中，研究了高等教育学生中数学教学学领域发展计算思维的可能性。这是通过基于问题的学习（PBL）方法使用实验组中的问题解决的，或者以对照组中解决问题的分析进行分析。干预后，对照组在测试后措施中获得的得分有了统计学上的显着改善。因此，PBL和解决问题并没有导致学生的计算思维的改善，而对已解决的概率方法的分析确实如此。因此，结果表明了后一种方法对教学计算思维的潜在好处。