商业港口飞船和海洋船只是一个运输部门,历史上很难脱碳。为了推进零排放港口飞船的商业化,加利福尼亚能源委员会资助了零排放拖船项目。项目团队为氢燃料电池拖船开发了一种设计,该设计的评级为最多90吨bollard Pull(通常以吨为吨定义的容器的拉或拖曳能力)。该容器旨在提供辅助服务,并使用燃料电池,电池和液体氢储罐。项目小组调查了该船必须满足的船只的经济可行性以及该船只必须满足的技术,安全和监管要求。项目团队还研究了向容器和液体氢层技术提供氢的途径。项目团队发现拖船在技术上是可行的。
总共包括248个具有完整DDS-17数据的人(平均[SD]年龄,67.4 [8.3]年; 235 [94.76%]男性),EPICC组的123名参与者和EUC组的125名参与者。DDS-17的MCID值为0.25,情绪和人际关系遇险的4个遇险子量表的MCID值为0.38,医师和治疗方案的MCID值为0.39。与EUC相比,更多的EPICC参与者属于DDS-17的MCID改进类别(63名参与者[51.22%] vs 40名参与者[32.00%]; P = .003),而EPICC参与者的参与者较少,而参与者则处于较差的类别中(20名参与者[16.26%] [16.26%]与39名参与者[31.20.20%];没有DDS-17 MCID改善的直接关联(β= -0.25; 95%CI,-0.59至0.10; p = .17)或恶化(β= 0.18; 95%CI,-0.22至0.59; p = .38; p = .38),所有参与者水平都有HBA水平。
摘要尽管因果关系在叙述中至关重要,但是第二语言(L2)读者通常难以监测其连贯性(因果关系),尤其是当这些关系跨越文本的遥远部分(全球连贯性)时。这项研究检查了L2读者对全球因果关系的监测是否以阅读目标促进。日本大学学生首先阅读叙事文本以进行一般理解,然后在大声思考时了解文本中的因果关系(因果目标)。结果表明,因果目标并没有增加参与者在连贯监测中的成功。但是,此目标定性地改变了导致连贯监视的阅读过程类型。具体来说,推理产生比在理解条件下更强烈地有助于因果目标中的连贯监测。基于这些发现,我们提出了一个新的L2阅读理论模型,即连贯性的两阶段模型,解释了阅读目标对L2过程的定量和定性影响。调查结果表明,教育工作者需要认识到阅读目标并不总是会立即改善学习者的阅读;但是,这是连贯监视和改变阅读行为的第一步。
讨论了抽象的二氧化碳去除(CDR),以抵消残留的温室气体排放,甚至逆转气候变化。符合巴黎协定的“远低于2℃”的升温目标的政府间跨政府间小组的所有排放场景包括CDR。海洋碱度增强(OAE)可能是一种可能的CDR,其中人造碱度增加了海洋的碳吸收。在这里,我们研究了OAE对两个观察到的大型扰动参数集合中建模的碳储层和通量的影响。oae在技术上是成功的,并将其作为SSP5-3.4温度过冲场景中的额外CDR部署。涉及大气CO 2反馈的权衡导致碱度驱动的大气CO 2降低-0.35 [ - 0.37至-0.37至-0.33]摩尔碱度添加(技能加权平均值和68%C.I.)。已实现的大气CO 2降低以及相应的效率,比直接碱度驱动的海洋吸收的增强小两倍以上。碱度驱动的海洋碳吸收部分被从陆地生物圈中释放出来的碳和降低的海洋碳汇所抵消,以响应OAE下的大气中降低的大气CO 2。在第二步中,我们使用CO 2峰模拟中的Bern3D-LPX模型在理想化的情况下解决表面空气温度变化(∆ SAT)的滞后和时间滞后,其中∆ SAT增加到〜2°C,然后根据CDR的结果下降至〜1.5℃。∆ SAT滞后于18 [14-22]年的CO 2降低,这取决于各个集合成员的平衡气候灵敏度。这些折衷和滞后是地球系统对大气CO 2变化的响应的固有特征,因此对于其他CDR方法同样重要。
这项护理实践医生最终手稿由Digital of Digital Cusd的护理与健康科学学院免费提供给您。已被数字USD的授权管理人纳入护理医生的最终手稿。有关更多信息,请联系digital@sandiego.edu。
抽象的全局耦合气候模型在不断地需要评估独立观察结果以揭示系统的模型缺陷和不确定性。通过卫星重量表任务测量的陆生储水(TWS)的变化宽限期和Grace -fo提供了有关大陆润湿和干燥趋势的宝贵信息。是由观察到的水存储趋势比较引起的挑战与重力观察有关,包括非水相关的变化,例如冰川等静态调整(GIA)。因此,纠正持续GIA引起的地球重力场的世俗变化对于监测陆地水的长期变化,尤其是在以前被冰覆盖的地区的长期变化。通过利用基于地幔粘度和冰历史的扰动的56个单独的GIA信号的新集合,我们发现许多替代的GIA校正都会改变宽限期的水存储趋势的方向,例如,从质量进入质量,尤其是加拿大东部的干燥条件。TWS趋势的迹象的变化随后影响了从使用宽限期作为评估气候模型的观察基础得出的结论,因为它影响了观察到的润湿/干燥趋势之间的分歧/一致性。修改后的GIA校正,延长了二十年的宽敞宽限/宽限期数据记录,以及新一代的气候模型实验导致大陆区域实质上更大的大陆区域,卫星任务当前观察到的润湿/干燥趋势与从气候模型实验中获得的长期预测一致。
生成式人工智能 (GenAI) 是人工智能的一个子领域,指的是能够基于学习到的统计模式生成文本、图像和音频等数据的模型(Vaswani 等人,2017 年)。OpenAI 的 ChatGPT 于 2022 年 11 月发布,标志着 GenAI 被公众采用的转折点,在短短几个月内就吸引了超过 1 亿用户(Milmo,2023 年)。微软和谷歌等实体开发的 GenAI 应用程序涵盖多种模式——文本、视觉和音频——并集成到熟悉的教育平台中,这凸显了了解这项技术在教育中的影响的必要性。GenAI 技术在教育领域的日益普及为重新思考和彻底改变现有的教学实践提供了机会。GenAI 正日益成为高等教育 (HE) 话语的一部分,提供教授、评估和吸引学生的新方法。采用这项技术意味着未来的学习者将能够使用全新的工具,以及学习期望的显著差异。
ISSN 1330-3651(印刷版),ISSN 1848-6339(在线版) https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*,齐大陆,刘爽 摘要:近年来,体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明,新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上,提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务,这些产品和服务对公民来说是基本的,考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型(SMSEM)来评估城市公共体育服务的运动心理需求,目的是紧密围绕群众的体育需求,提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率,推动城市体育休闲城市建设,让更多人享受城市公共体育,保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域,丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中,从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词:人工智能;多媒体数据分析;语义;运动心理;城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为,通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员,报告了成功运动员的理想心理特征,包括:焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明,运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性,多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6],即“自然或既定的心理优势”。一般来说,体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外,还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性,这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态,以方便进一步咨询[10]。此外,问卷还测量了特定领域的因素,例如焦虑和PSIS(运动心理技能清单)团队因素、ACSI-28(运动应对技能量表-28)、APSI(运动心理技能清单)应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面: