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模拟生活：对当代青少年使用社交媒体的心理和哲学考察
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使用以下方法考察尼日利亚财政赤字与经济增长之间的关系：
摘要 本研究考察了 1981 年至 2021 年财政赤字对尼日利亚经济增长的影响及其之间的因果关系。采用自回归分布滞后 (ARDL) 模型来检验短期和长期关系的性质，并进行格兰杰因果关系检验以确定尼日利亚财政赤字 (FD) 和经济增长 (RGDP) 之间存在因果关系。结果表明，财政赤字 (FD) 对短期和长期经济增长都有积极影响，与凯恩斯主义主张一致。至于模型中包含的其他变量，资本形成总额 (GCF) 和贸易开放度 (TOP) 对长期和短期经济增长 (RGDP) 都有积极而显着的影响。失业率 (UNR)、利率 (INT) 和通货膨胀率 (INF) 对长期和短期经济增长都有负面影响。汇率（EXR）对长期经济增长产生了积极影响，尽管其影响并不显著，但从短期来看，它产生了负面影响。格兰杰因果关系检验结果显示，实际国内生产总值（RGDP）与财政赤字（FD）之间存在单向因果关系；因果关系从实际GDP流向财政赤字（FD）。研究建议，应妥善管理赤字支出，并审慎使用赤字支出来提供关键的经济和社会间接资本，以扩大经济的生产能力，促进私人投资和其他生产活动。为了最大限度地减少财政赤字的不利后果，不应过度利用任何赤字融资来源。政府应采取有意识的行动，提高国家生产力，以抑制通胀压力。关键词：财政赤字、经济增长、尼日利亚简介世界上许多国家的政府支出都在稳步增长。 Hall（2010）承认政府支出稳步上升，并强调，OECD国家的政府支出增幅已达到历史最高水平，占国内生产总值（GDP）的40%，发展中国家的政府支出也呈上升趋势。政府支出的增加归因于政府在经济中的活动和职能的增加，正如瓦格纳公共支出定律所假设的那样。在许多国家，尽管政府收入有所增长，但并没有跟上政府支出的步伐。在大多数情况下，政府支出超过收入，导致财政赤字。
通过教学法-空间-技术框架考察主动学习课堂中的社会学习
人们对设计技术增强的主动学习教室 (ALC) 以提高学生学习的兴趣日益浓厚 (Kim & Hannafin, 2010)。通常，ALC 包括可移动的圆桌、教室周围的白板、教师使用的计算机和大屏幕 Beichner 等人，2007 年；Parsons，2016 年；Walker、Brooks 和 Baepler，2011 年；Whiteside、Brooks 和 Walker，2010 年)。ALC 的设计促进了以学生为中心的学习的互动学习环境，其中教师的角色从传递信息转变为促进课堂活动 (Ge、Yang、Liao 和 Wolfe，2015 年)。空间设计影响学生的学习和教师的教学。 ALC 对学习成果 (Brooks, 2011; McArthur, 2015; Walker et al., 2011; Whiteside et al., 2010)、学习态度 (Baepler, Walker, & Driessen, 2014)、满意度 (Yang, Becerik‐Gerber, & Mino, 2013)、学习者的动机 (Beichner et al., 2007; Dori et al., 2003) 以及空间设计支持的创新实践的使用 (Baepler & Walker, 2014; Walker et al., 2011; Whiteside et al., 2010) 产生积极影响。例如，Beichner (2014) 和 Freeman et al. (2014) 发现，在被动讲座环境中学习不如在主动学习环境中学习有效。
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经
争取21世纪的变革：社会行动主义的考察以及社交媒体在美国和法国的作用
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考察生物技术作物种植与全球粮食安全可持续指数之间的关系：2012 年至 2018 年的比较分析
摘要。本研究考察了 2012 年至 2018 年全球范围内转基因植物种植与粮食安全之间的动态关系，以确保粮食的可持续性。利用全球粮食安全指数 (GFSI) 和转基因作物种植区域的数据，我们分析了粮食安全指标的变化以及各国转基因作物采用的发展情况。我们的研究结果揭示了有趣的模式，包括巴西和美国的转基因作物种植大幅增加，与此同时，智利、乌拉圭和阿根廷等国的 GFSI 评分也大幅提高。相反，尽管转基因作物种植停滞不前，但布基纳法索和缅甸等一些国家的 GFSI 却出现了显著的变化。此外，在一些国家，转基因作物种植和 GFSI 评分同时增加或减少，突显了转基因作物采用与粮食安全影响之间的复杂相互作用。此外，我们讨论了在每个国家和家庭阶段考虑粮食安全的重要性，强调需要对生物技术作物对总体粮食安全的贡献进行细致的分析。
玉川大学 2023 财年涉及人类受试者的研究伦理审查...
新快评 TRE23-0018 昆西龟田教育研究生院 昆西龟田教育研究生院副教授 国际文凭课程学生学习困难研究 - 聚焦MYP“个人与社会”和DP“地理学” - 2023/8/1 2023/8/1 2024/1/31
检查法规电气和电子设备...
教师保留确定在重点 /选举领域创建受试者的最少参与者的权利，以及最大数量的参与者。从深化领域达到规定的信用点的可能性仍然不受影响。遵守所需的信用点数量的可能性仍然不受影响。也可以根据技术和生物学学院的同意选择选举区，总范围为5个学分的总范围为5个学分的总范围为5个学分 /作为选择性的5 CP，可以在教职员工和考察委员会和考察委员会和考察委员会和考察委员会的同意下选择5 CP。莱茵 - 与应用科学大学的任何学士学位课程的仿生学。
引用：Quinn, Charles Andrew (2012)。考察安全管理对个人航天行业的影响。（未发表的博士论文，伦敦城市大学）
其次，本研究的主要重要发现是，当前航空设计组织安全指南与运营商安全风险管理指南之间存在差距（字面意思）。缺乏沟通意味着运营商无法尽可能有效地管理其安全风险。论文认为亚轨道领域应该注意，因为大多数飞行器都是基于飞机设计的，因此亚轨道运营商无疑将应用航空或商业空间领域的“最佳实践”。两者都不合适或有效。
投标前询问回复 - 维杰亚瓦达地区办事处
ii) 广泛活动：j. 顾问应根据商定的计划，根据需要对 ESIC/ESIS 下各个地点的各个主要办事处、医院、学院、药房、服务提供中心等进行实地考察。k. 考察限制：为评估而进行的实地考察次数限制为在同一城市内进行两次考察，每个阶段在 5 个区域（印度北部、东部、南部、西部和中部）最多由三人进行，每次考察时间不超过 3 个工作日。签订合同时应确定详细的分区。考察应涵盖医院、药房、分支机构、区域/次区域办事处、IMP 诊所、教学机构、数据中心和培训中心。应涵盖上述 ESIC 和 ESISo 控制的办事处。