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World File Search System随机抽样
：民意调查，马铃薯坦泽利亚，大卫·苏吉米尼，戴维·苏吉蒂（2025年）。高地liv
摘要可能引起阻碍的健康问题之一是贫血，在这种情况下，红细胞（RBC）功能受损的情况，导致氧气传输减少并导致并发症。研究表明，高地地区，尤其是老年或高风险妇女的孕妇中的铁缺乏症和贫血率很高。本研究旨在了解高地和低地地区的青少年女孩之间行为，饮食和饮酒习惯的差异，并探索这些习惯与贫血的关系，这可能会引起发育迟缓。该研究使用了描述性分析，横截面设计，以及来自观察，访谈，问卷和血红蛋白测试的数据。随机抽样用于收集来自253名受访者，105名高地地区的105名和低地地区的158个数据。SEM-PLS 4.0用于分析茶和咖啡消耗对血红蛋白水平的影响。结果表明，地形会影响印度尼西亚的贫血率，每天吃蔬菜，水果和喝茶或咖啡
不确定的供应链管理
这项研究调查了供应商一体化与客户整合在运营绩效方面的关系，通过调解印度尼西亚中小企业的供应链灵活性。本研究中使用的方法使用了使用概念框架和研究数据分析的定量方法，使用SMRTPLS 3.0软件工具进行了结构方程模型（SEM）。这项研究的受访者是印度尼西亚的650名中小型企业所有者，他们使用简单的随机抽样方法确定。这项研究中的数据收集是在主要数据上以受访者的陈述的形式进行的这项研究的结果表明，供应商整合对供应链灵活性具有积极而显着的影响。客户集成对供应链的灵活性产生了积极而显着的影响。供应链灵活性对操作绩效产生积极而显着的影响。供应商集成对运营绩效产生积极而显着的影响。客户集成对运营绩效产生积极而显着的影响。
放射技术专业学生学业压力测量与管理
菲律宾伊利甘市放射技术专业学生的学业压力对他们的幸福感和学业成功产生了重大影响。本研究旨在通过制定量身定制的压力管理活动来衡量和解决这种压力。本研究采用探索性顺序混合方法设计，结合定性和定量方法。对放射技术专业学生的定性访谈确定了主要的压力源，包括学业要求、人际冲突和社会期望。根据定性研究结果，制定了一项压力管理计划，该计划结合了自我意识、自我照顾和目标设定。在参加压力管理活动之前和之后，使用问卷测量压力水平。参与者包括已完成至少一个学期的放射技术课程的二年级、三年级和四年级放射技术专业学生。抽样方法包括简单随机抽样和有目的抽样。主题分析确定
绿色技术政策对马来西亚沙巴青年气候变化意识的影响
减轻气候变化问题的角色应在青年中发表。本研究研究了绿色技术政策对马来西亚沙巴青年气候变化意识的影响。使用随机抽样方法，这项研究涉及来自沙巴四个地区的254名受访者，即塔沃（Tawau），拉哈德（Lahad Datu），桑达坎（Sandakan）和柯达（Kota Kinabalu）。本研究使用了两种i）概率模型和ii）两阶段最小二乘法的方法。我们发现青年对绿色技术政策的积极看法对他们的气候变化意识之间的积极影响。此外，当我们使用基于前景理论的两阶段最小二乘方法和识别策略解决模型估计中的内生性问题时，效果将增加五倍。这项研究强调了青年在实施绿色技术方面的巨大影响，以减少马来西亚的气候变化问题。
使用人工智能技术的效果和...
摘要 本研究采用关联定量方法，通过分发基于 Google Form 的问卷调查来确定人工智能技术和数字素养的使用对 11 年级 Office 专业学生学习兴趣的部分和同时的影响。 SMKN 1 棉兰。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术采用多元线性回归分析技术和描述性分析进行计算。推论分析结果显示，AI使用量变量计算t值=0.3460.05），意味着AI使用量没有部分影响关于学习兴趣。识字变量的 t-count 值为 4.892，t-table 值为 2.048（t-count > t-table）。则重要性水平 t 为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著影响。F 检验结果显示，计算得到的 F 值 = 27.876，F 表 = 3.37（计算得到的 F > F 表）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan 摘要 本研究采用关联定量方法和调查方法，通过分发基于 Google 表单的问卷来确定人工智能技术和数字素养的使用对学习者的影响。识字。在棉兰 SMKN 1 办公室 11 年级的学习兴趣中，部分和同时进行识字。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术是使用多元线性回归分析技术和描述性分析通过计算进行的。推论分析结果显示，使用人工智能的变量的值为 t = 0.346 < t 表 = 2.048，则 t 的显著性水平为（0.732 > 0.05），即使用人工智能对变量没有部分影响人工智能对学习兴趣的影响。识字变量的 tcount 为 4,892，ttable 为 2,048（t count > t table）。则 t 的显著性水平为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著的部分影响。F 检验结果显示，F count = 27.876，F table = 3.37（F count > F table ）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan PENDAHULUAN
2024 年英国正规武装部队持续态度调查结果
2024 年武装部队持续态度调查 (AFCAS) 于 2023 年 9 月至 2024 年 2 月期间通过在线和纸质问卷分发给 31,449 名受过训练的英国正规武装部队人员。参与者采用（不成比例）分层简单随机抽样的方式选出，旨在确保每个军种以及每个军种内的每个军衔组都有足够的回应，同时最大限度地减轻受访者的负担。回复率总体而言，收到了 9,320 份回复，回复率为 30%。这比去年的回复率（31%）低了一个百分点。皇家海军、皇家海军陆战队和陆军 2024 年的回复率与去年相同。皇家空军的回复率从 2023 年的 43% 下降到今年的 40%。参考表 参考表、背景质量报告 (BQR) 和 AFCAS 2024 问卷作为单独文件发布，可在 AFCAS 网页上找到。BQR 详细介绍了调查方法、分析和数据质量考虑因素。
飞行员和飞机事故失误的航空医学原因
专家认为航空业的失误是导致事故和事件的主要因素。本文探讨了导致尼日利亚飞行员和飞机工程师发生事件或事故失误的航空医学因素。本文利用了通过向随机抽样的受访者发放问卷收集的数据。飞行员和飞机工程师共发放了 300 份问卷。使用因子分析和多元回归分析相结合的方法分析数据。因子旋转后提取的变量表明，一般健康状况（78.20%）是导致飞机工程师失误的最重要原因。对于飞行员来说，迷失方向（79.20%）被发现是导致失误的最关键的航空医学原因。多元回归分析的结果显示，飞机工程师的 R = 0.651，飞行员的 R = 0.607。这些发现表明，由失误引起的航空事故和事件可以追溯到这些航空医学因素。该文件建议，在航空专业人员的许可和重新认证指南中增加对航空医学条件的严格执行，以便将尼日利亚航空业中因错误而导致的事故和事件减少到最低限度。
飞行员和飞行员事故错误的航空医学原因
专家认为航空业的失误是导致事故和事件的主要因素。本文研究了导致尼日利亚飞行员和飞机工程师发生事件或事故的航空医学因素。本文利用了对随机抽样受访者进行问卷调查收集的数据。总共向飞行员和飞机工程师发放了 300 份问卷。使用因子分析和多元回归分析相结合的方式分析数据。因子旋转后提取的变量表明，一般健康状况（78.20%）是导致飞机工程师发生错误的最重要原因。对于飞行员而言，迷失方向（79.20%）被发现是导致错误的最关键的航空医学原因。多元回归分析结果显示，航空工程师的 R = 0.651，飞行员的 R = 0.607。这些发现表明，航空事故和由错误引起的事件可以追溯到这些航空医学因素。本文建议在航空专业人员的许可和重新认证指南中增加对航空医学条件的严格执行，以便将尼日利亚航空业中可追溯到错误的事故和事件减少到最低限度。
浏览新的正常A1C分析
这提出了几个问题：实验室需要什么？多样性患者人群的实验室可以忽略此准则吗？什么多样性阈值足够低？许多研究记录了不适当患者的HBA1C测试，尽管率差异很大。10-11一个人对实验室的HBA1C订单进行了随机抽样，发现足够的S/S/S/C和S/Beta-Thalassya患者每年投射2,000至3,000个不当订购的样品。10这些准则建议检查国家Glyemoglobin标准化项目（NGSP）干扰网站和制造商产品指令中的阅读限制。实验室可能会对他们发现的警告感到惊讶：一些免疫测定警告HB F（> 10％）人为地降低测量的HBA1C，并且必须使用变体的状态“注意”； 12-15其他版本警告镰状特质患者的诊断或监测。16其他酶方法警告不要在高HBF干扰的情况下定义“高”和谨慎不要在特征患者中使用，除非被证明对结果没有影响。17
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。