1- 要求学生在最终提交之前提交几份草稿,检查风格、形式、角度是否有变化。 2- 口头讨论他们的作业(5 分钟) 3- 在几位学生的提交中寻找相似的结构;当使用人工智能时,你可以找到一种模式 4- 检查参考文献,人工智能通常会把很多参考文献弄错
接收涉及接收和处理输入:激活被认为是适当的图式,以建立所表达含义的表征和关于其背后交流意图的假设。检查传入的文本间和上下文线索,看它们是否“符合”激活的图式——或者表明需要另一种假设。在“口头接收”中,语言使用者接收和处理由一个或多个其他人提供的现场或录制的输入。在“视觉接收”(阅读和观看)活动中,用户接收和处理由一个或多个人提供的书面和签名文本作为输入。在“视听理解”中,提供了一个量表(看电视和电影),用户观看电视、视频或电影并使用多媒体,带或不带字幕、画外音或手语。
From meter firmware 1.08 1P + N (100…277 V AC) 3P (173…480 V AC) 3P + N (173…480 V AC) 0.5…63 A Active power: Class B as per EN 50470-3 Active power: Class 1 as per IEC 61557-12 Active power: Class 1 as per IEC 62053-21 63 A 173...480 V 100...277 V 50 Hz / 60 Hz I Ref = 10 A,I Max = 63 A I ST = 0.04 A,I min = 0.5 a <10 a <10 va在63 A 32 A 32 A 32 A 32 A CATIRAFFS/4 CATIRIFFS RS485,MODBUS RTU 9,600、19,200和38,400 Baud Odd/偶数/偶数/偶数/偶数1个数字输入0 ... 5 V DC/11 40 VC/11 40 V DC(R) (静态)5 ... 40 V DC <50 mA LCD显示8 + 1位数最高99999,999.9 [kWh]
Acuvim-L系列仪表利用数字信号处理(DSP)技术来提供高精度的功率质量分析,并通过以太网模块支持远程监视。仪表连续更新计量测量值,并允许用户在线访问仪表以监视参数,例如电压和当前THD,谐波,电压波峰因子,电流K因子,电流K因子以及电压和当前的不平衡因子以及其他参数。
在开发SARNA-LNP COVID-19疫苗时,精密纳米系统证明了对下游过程参数进行早期测试的重要性。这种治疗性的重要步骤是内线稀释和缓冲液交换,以从配方中去除乙醇并准备在最终冷冻器中存储。在TFF处理LNP1之后,两种配方(LNP1和LNP2)最初在不同的流速和尺度(IGNITE,BLAZE,GMP)下产生了相似的CQA(粒径,多分散性和包封效率),而LNP2的大小显着增加,而LNP2则保持了这些特征。这项研究表明,某些配方对下游过程敏感,并且通过较小规模测试配方尽早确定这些CPP可以节省时间,材料,并降低规模上的危险。
心理测量特征和临床判断。我们首先评估了 CDI 中每个项目与临床状态测量的 Spearman 相关性:K6 总分和情绪温度计套件中的痛苦温度计。然后我们从 8 个子量表中分别选取了相关性最高的两个项目。如果该项目在两个测量中的相关性最高,则该项目无需进一步检查即可纳入。如果该项目仅在其中一个“黄金标准”上相关性最高,或者存在边缘项目,我们将根据 Rasch 模型检查其他心理测量特征。
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证,该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途,共享,分发和复制,只要您与原始作者提供适当的信誉,并为您提供了符合创造性共识许可的链接,并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问h t p p://c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
美国加利福尼亚州弗朗西斯科。 *通讯作者:Michael Angyus;电子邮件:michaelangyus@gmail.com抽象背景访问迷幻药物的访问是自由化的,但反应是无法预测的。 因此,必须提高预测急性迷幻体验的性质以提高安全性并优化潜在的治疗结果的能力。 这项研究试图验证“帝国迷幻预测量表”(IPP),这是一种简短的,广泛适用的,前瞻性的措施,旨在预测迷幻体验的显着维度。 使用四个独立数据集进行了前瞻性完成IPP的方法 - 两项在线调查“自然主义”使用(n = 741,n = 836)和两个受控的管理数据集(n = 30,n = 28) - 我们进行了因子分析,回归和相关分析,以评估结构,预测性,预测性和iPP的收敛性。 结果我们的方法产生了9个项目量表,具有良好的内部一致性(Cronbach'sα= 0.8),其中包含三个因素:设置,融洽和意图。 IPP可以显着预测“神秘”,“挑战”和“情感突破”的经历。 在受控的管理数据集(n = 28)中,发现和融洽的多个回归解释了神秘经验中40%的差异,而发现简单的回归集合解释了挑战性经验的16%差异。 在另一个(n = 30)中,融洽关系与情感突破有关,解释了9%的差异。 结论在一起,这些数据表明,IPP可以预测在广泛的环境中迷幻体验的急性特征。美国加利福尼亚州弗朗西斯科。*通讯作者:Michael Angyus;电子邮件:michaelangyus@gmail.com抽象背景访问迷幻药物的访问是自由化的,但反应是无法预测的。因此,必须提高预测急性迷幻体验的性质以提高安全性并优化潜在的治疗结果的能力。这项研究试图验证“帝国迷幻预测量表”(IPP),这是一种简短的,广泛适用的,前瞻性的措施,旨在预测迷幻体验的显着维度。使用四个独立数据集进行了前瞻性完成IPP的方法 - 两项在线调查“自然主义”使用(n = 741,n = 836)和两个受控的管理数据集(n = 30,n = 28) - 我们进行了因子分析,回归和相关分析,以评估结构,预测性,预测性和iPP的收敛性。结果我们的方法产生了9个项目量表,具有良好的内部一致性(Cronbach'sα= 0.8),其中包含三个因素:设置,融洽和意图。IPP可以显着预测“神秘”,“挑战”和“情感突破”的经历。在受控的管理数据集(n = 28)中,发现和融洽的多个回归解释了神秘经验中40%的差异,而发现简单的回归集合解释了挑战性经验的16%差异。在另一个(n = 30)中,融洽关系与情感突破有关,解释了9%的差异。结论在一起,这些数据表明,IPP可以预测在广泛的环境中迷幻体验的急性特征。我们希望这个简短的9个项目量表将被广泛采用,以改善受控环境及其他地区的迷幻准备知识。
关于爱丁堡产后抑郁量表 研究表明,至少有 10% 的女性患有产后抑郁症 (PPD),并且许多患有抑郁症的母亲得不到适当的治疗。这些母亲也许能照顾好婴儿并完成家务,但她们的生活乐趣会受到严重影响,并且可能对家庭产生长期影响。 爱丁堡产后抑郁量表 (EPDS) 旨在帮助医护人员发现患有产后抑郁症的母亲;产后抑郁症是一种比“忧郁症”(可能在产后第一周发生)持续时间更长的令人痛苦的疾病。该量表由 10 个简短的陈述组成。母亲从四个可能的答案中勾选最接近她过去一周感受的一个。大多数母亲可以在五分钟内轻松完成量表。根据症状的严重程度,答案得分为 0、1、2 和 3。第 3、5 至 10 项为反向计分(即 3、2、1 和 0)。总分是将 10 个项目的分数相加而得出的。