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在过去的二十年中（2001- 2022年）对自闭症儿童的务实障碍的研究：热点和边界 - 基于Citespace Bibliementric分析
务实的障碍已成为自闭症儿童语言发展的关键方面，并在过去二十年中获得了极大的学术关注。这项研究利用文献计量方法对源自科学数据库的文献进行了详尽的分析。利用Citespace软件，我们构建了一个知识图，以剖析与自闭症儿童务实障碍有关的研究中的学术热点。这使我们能够描述该研究领域的进化轨迹，分析现行研究维度并预测潜在的未来维度。我们的发现表明，在过去的二十年中，该领域的研究热点主要集中于评估和诊断自闭症儿童，干预策略和心理理论的实用障碍。自闭症儿童务实障碍的研究范围已逐渐扩大和加深。研究已经从对自闭症的最初描述和解释发展为探索高功能，学龄儿童的心理理论。当前的重点是检查这些孩子所拥有的特定技能。
边界碳调节机制和对越南的影响
边境碳调整（BCA）已成为贸易和环境政策界的热门话题。直接原因是欧盟（欧盟）的碳边界调整机制（CBAM）于2023年5月成为法律。，但根本的原因更为根本。随着气候变化的科学变得更加明确，气候变化的影响越来越多，低碳技术的成本降低了，政府的行动压力越来越大。作为这些趋势的一个指标，在2019年，在任何国家，这些账簿上实际上没有净零保证金，而今天，国家净零零售保证金在国家 /地区占全球温室气体（GHG）排放的88％，占全球GDP的92％（Net Zero Tracker，2023）。这些国家中有40个已将其承诺纳入有约束力的法律。
将公司集成到行星边界
SBTN框架是一个自愿框架，可通过考虑到整个价值链中与其业务相关的各种压力，以及在不同领域的各个领域的状态，在这些压力中施加了这些压力。此详细的分析应作为设定基于科学目标的基础，然后产生强大的行动计划，以确保公司在其价值链中存在的领域的生态完整性。目标成就将必须受到监控并共享进度。
B3年度报告-2023-更好的边界生物安全
行业，为了开发工具和分享学习，一种例证了我们的协作模型。我们的合作模型还看到了B3项目团队与我们的澳大利亚谅解备忘录合作伙伴合作的植物生物安全研究计划（PBRI）和生物安全风险分析卓越中心（CEBRA）。坎特伯雷大学（University of Canterbury）拥有生物安全群集的新谅解备忘录是一种发展的关系，也是长期合作的机会。我们的政府机构利益相关者MPI，DOC，EPA，MFE和MBIE与我们的谅解备忘录合作伙伴一起为我们的工作和双年展B3会议做出了贡献。我们在整个系统中的联系确保我们的研究集中在最终用户需求以及正确的影响上
采用边界元法和 Aifantis 梯度弹性理论进行弹性静力学分析
摘要：微纳结构的应用日益广泛，这引起了人们对包含尺度效应的理论的兴趣，因为经典连续体理论在捕捉依赖于尺寸的效应方面存在局限性。出于这样的动机，本文使用边界元法 (BEM) 进行三维弹性静力学微结构建模。为了解释微结构效应，采用了 Aifantis 提出的简化梯度理论，这是 Mindlin 一般理论的具体化。建立了变分论证来确定问题的控制方程和边界条件。该论证解释了梯度弹性的基本解，并借助倒数恒等式构建了积分轮廓表示。Proriol 谱函数的弯曲三角元素用于近似 BEM 离散化的几何和物理参数。所提出的公式得出的结果与文献中的其他分析一致。
思维理论：直接测试与 无人驾驶汽车：刑事责任的新边界 分析基于标记Aruco和Optitrack查看系统估算安装方法的方法 帕多亚大学研究 帕多亚大学生物学系... 方形运动训练（QMT）和认知功能 体育锻炼对脑健康的影响：审查... 通过比特币和区块链安全VPN身份验证 基于机器学习算法的心脏病检测 实施制造执行系统以驾驶... POORDIC安慰剂效应 量子的单粒探测器的表征...
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粒子物理学中的机器学习 - 能量和强度边界
f q / a（x q），f q / b（x q）：Parton分布函数（PDFS）表示概率密度，以在Hasdron b中找到具有动量分数x q的夸克q，而具有动量分数x q，具有动量分数x。
FPAS系统：洪水预测的新边界和容易洪水的救生员
洪水事件的发生和世界上的频率对世界的居民特别是联合国（联合国）引起了极大的担忧，因为它影响了一个国家经济的稳定以及民众的安全。洪水在近几十年来对人们的生活和财产造成了严重破坏，在这方面，未来并不明亮，因为事件表明现象正在增加。迅速逃离洪水屠杀取决于预见到洪水的预警和咨询系统。能够准确预测和传播有关洪水发生和严重性的建议的能力，可以帮助减轻其影响。传统的洪水预测和警告系统有局限性，包括数据操纵，信息传播缺乏透明度以及对目标人群缺乏说服力的技术。本文使用嵌入有说服力技术的洪水预测和咨询系统（FPA）提出了洪水预测的新领域。在这项工作中应用了一种混合研究方法，即面向对象的分析和设计方法（OOADM）和数据挖掘的跨行业标准过程（CRISP-DM）的组合。ooadm用于开发移动应用程序，而Crisp-DM用于为该应用程序创建数据驱动洪水预测模型。这种混合方法允许采用全面而强大的方法。我们使用机器学习技术来解决该问题以及测试系统的Nimet数据集。ml算法，例如SVM，随机森林和XGBoost，用于在Nimet数据集上执行预测。随机森林和XGBOOST的准确性为100％，而SVM获得91.67％。在尼日利亚的Cross River State（CRS）进行了调查，以评估洪水受害者关于使用说服力技术的洪水受害者的反应，其中76.56％的受访者说有说服力的技术未使用过过去的洪水受害者。91.15％的受访者用有说服力的技术来支持FPAS系统。关键字：洪水预测和咨询系统（FPA），机器学习，区块链，OOADM，CRISP-DM，NIMET
