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World File Search System集群分析
柠檬多样性的研究（柑橘柠檬（L.）burm。）...
在西孟加拉邦的12个地区进行了一项调查，以识别精英柠檬基因型，从而鉴定了52个加入的鉴定，这些加入进一步通过使用22个定量特征进行描述性分析，层次群集分析，鉴别分析，相关性分析和主要成分分析和主要成分分析和Biplot分析和Biplot和Biplot分析。在12个定量字符中观察到了广泛的变化，即果实体重，果皮厚度，果汁重量，果汁量，果汁百分比，每种水果的种子数量，种子重量，种子长度，种子宽度，TSS：酸比，总糖和非还原糖导致层次聚类分析这些集群分析到20个集群。通过规范判别分析负责这种聚类的主要特征是水果长度，果汁量，果汁百分比，种子长度和TSS：酸。主成分分析（PCA）解释了七个组件，累积方差为77.432％。然而，双层分析揭示了评分图不同象限中存在的基因型具有较高的定量特征值，保留在相应的载荷图中。从这项研究中可以得出结论，可以利用柠檬基因型中发现的可变性，以选择精英材料，以进一步保守，详细的评估和作物改进计划中的利用率。
通过PDA设计教育SAR
通过参与式设计方法为教育设计具有社会辅助机器人：开发人员为教育目的摘要设计社会辅助机器人（SARS）的关键原则可能是开发人员的一项艰巨任务。开发人员需要确定一组特定功能的组合，以在SAR的设计中包括。参与式设计方法（PDA）可以是一个有前途的解决方案，因为利益相关者可以通过参与来建议满足他们的需求和期望的要求。仍然，设计用于教育的SAR的方法散落和困惑，重点关注机器人的各个方面，例如角色或外观。目前的研究旨在绘制利益相关者对用于教育目的的SAR设计的要求，并为开发人员提供一套指导设计原则。进行了定性的焦点小组讨论，参与者是来自五个欧洲国家的127名（65名女性）利益相关者，代表了教育领域的各种隶属关系。一种演绎的定性内容分析方法揭示了121个分析主题，这些主题符合11个理论驱动的类别，这些类别涉及在班级设置，外观和声音命令中使用SARS。此外，在归纳方法下，将46个分析主题分类为五个新类别。在两个两步集群分析中进一步利用了演绎和感应含量分析的结果。讨论了当前研究的结果，为SARS的开发商提供了关键的指导原则。分析揭示了利用教育利益相关者素描的SAR设计的尺寸的五个初步组合。
了解影响尼泊尔扩展代理中数字工具采用的因素
抽象目的 - 尼泊尔的扩展系统遭受高交易成本，覆盖范围有限和资金不足。解决方案在于集成数字扩展工具，但它们通过扩展代理的采用非常低。这项研究探讨了影响这些工具在尼泊尔的Bagmati和Gandaki省的扩展代理中采用的因素。设计/方法/方法 - 本研究采用了定量调查来收集128名参与者的数据。首先，使用因子和聚类分析将参与者分为三个部分。其次，logit模型用于确定采用决策的决定因素。调查结果 - 三个确定的部分被称为“爱好者”，保守派和“实用主义者”。“爱好者”部分（基线）表现出浓厚的兴趣，“保守派”表示保留，而“实用主义者”对数字扩展工具表现出平衡的看法。logit回归分析表明，较高的层次排名，移动应用的使用和男性大大增加了采用的可能性。相反，“保守派”部分，经验，通过互联网接收办公空间和培训支持大大降低了采用的可能性。研究局限性/含义 - 从培训和办公室支持的惊人结果中，是负面影响者的负面影响者，我们可以暗示当前针对培训计划和办公设施的资源分配是无效的。关键字数字扩展工具，因子分析，集群分析，logit模型，采用纸张类型研究论文政策制定者应重新审视资源分配策略，并探索有助于整合数字扩展工具的新方法。独创性/价值 - 参与者细分的方法论方法通过根据采用者的态度，信念和预尊态对创新理论的扩散来补充创新理论的传播。
经验主义和务实的分类
一段时间以来，刘易斯的论文主导了英国精神病学。然而，在1950年代后期（几乎是在原始论文发表发表之后的四分之一世纪）的争议，无论所有抑郁症都是同一内源性疾病还是构成在连续体上分发的不同疾病，再次爆发（Ban，1981）。由此产生的研究导致了一些经验分类，这些分类基于从抑郁症患者中收集的广泛描述性数据，并提交了多元统计技术，例如因子分析，集群分析或多个歧视分析。采用这种方法Kiloh and Garside（1963）确定了将观测值分裂为正载和负负载。内源性抑郁症（年龄超过30岁，早晨抑郁症恶化，体重减轻7磅。或更多）和神经性抑郁症（对环境变化，自怜，初始失眠）有所区分。同样，肯德尔（Kendell，1968）在第四个分析顺序上确定了两极因素对比精神病性抑郁症和神经质抑郁症。通过采用主成分分析，他发现神经抑郁症的三个主要症状是焦虑，紧张和短暂的疾病持续时间。在同一框架参考中，汉密尔顿和怀特（1959）发现抑郁症患者与抑郁症患者的不同人群组成。Grinker等。（1961）分开了四种类型的抑郁症：智障，焦虑，下软骨和愤怒。总体等。（1966）区分了三类抑郁：智障，焦虑和敌对。Paykel（1972）描述了四类抑郁症：精神病，焦虑，敌对和“人格障碍年轻人的抑郁症”。Klein（1974a，b）提出了三组抑郁：内生态，慢性吞咽和反应性。Raskin和Crook（1976）确定了四类抑郁症：搅动，神经质，内源性和“抑郁症患者的性格差”（表X）。
国际汽车科学技术杂志
üzeyirpala 1*，taseer salahuddin 2 1。工程工程系，工程与自然科学学院，伊斯坦布尔Sabahattin Zaim University，Istanbul，34303，Türkiye2。经济学系商业与管理科学系，政府萨迪克学院女子大学，巴哈瓦尔布尔，63100年，巴基斯坦摘要，汽车部门是全球经济的第四大贡献者，占世界上大约5％的全球国内产品（GDP）。此外，汽车行业的就业对其他领域的就业创造产生了五倍的乘数效应。本研究的重点是与Türkiye的汽车行业相关的可持续科学，技术和创新指标，该指标在其对该国GDP的贡献方面是第七位。借鉴了先前的研究和33年的数据，这些数据反映了Türkiye的汽车行业及其科学和技术景观的状态，该研究确定了10个影响该行业技术发展和创新能力的关键指标。为了分析这些指标之间的相似性和差异，最初采用了分层聚类分析（HCA）方法。随后，进行了非层次群集分析（NHCA）以验证HCA发现。此外，还利用多维标度（MDS）来评估经济，科学和技术指标之间的相似性和距离。随后通过相关分析和因子分析验证了2个簇的形成。研究结果表明，Türkiye中的R＆D和科学相关参数以预期的凝聚力方式运行。汽车，商用车和国内产量总产量的百分比变化显示出相似的趋势，形成了一个独特的群体。相比之下，高科技出口和汽车出口的指标受不同动态的影响，显示了单独的独特模式。基于这些结果，该研究以针对特定部门的改进计划的建议结束。关键单词：相关分析；因素分析；分层群集分析（HCA）；多维缩放（MDS）；非层次集群分析（NHCA）；科学，技术和创新指标； Türkiye的汽车
资金问题
• 过度依赖石油和天然气行业是主要的经济逆风，而多元化是经济发展政策的首要任务。• 产业集群框架可以帮助政策制定者和从业者不再只关注特定公司，而是优先考虑对长期经济增长影响最大的行动。• 本简报中详述的分析表明需要更好地协调投资和潜在的行业增长。教育和知识创造是该州表现最好的集群之一。• 作为该框架的扩展，经济发展部打算对某些行业的优势和劣势进行自己的分析。摘要 新墨西哥州最大的经济挑战可以通过多元化来缓解。该州的工业结构长期以来一直由石油和天然气、零售业和政府决定。虽然这些行业是重要的基础，但该州需要实现产业多元化，为居民创造更多机会，稳定政府收入，提高人均收入。本报告通过研究现有的产业集群分析了新墨西哥州的产业构成，并为政策制定者提供了一个框架，让他们可以战略性地思考经济发展政策。新墨西哥州的经济逆风 2023 年，新墨西哥州的人均收入在美国排名倒数第 46 位，与十年前该州排名第 48 位时相比变化不大。在不增加福利支付的情况下，该州增加人均收入的一种方法是促进健康的经济，创造更高工资和薪水的就业机会。在这方面，新墨西哥州的表现也不佳。在过去十年中，新墨西哥州私营就业增长了 6.8%，比西部地区平均水平低 6.4 个百分点。在此期间，新墨西哥州的州生产总值（即所有成品和服务的价值）也落后于西南地区平均增长 7 个百分点。新墨西哥州经济增长滞后的原因有很多，但其中一个驱动因素是该州过度依赖几乎没有就业增长机会的行业。衡量这种过度依赖的一个指标是
森林火灾管理的创新概念模型...
国际森林火灾新闻 (IFFN) No.37 (2008 年 1 月 - 12 月)，第 88-102 页 ISSN 1029-0864 (网络) 德国勃兰登堡州森林火灾管理信息和决策支持系统的创新概念模型 摘要 德国自然灾害研究网络森林火灾集群内进行的研究和开发建立在一系列单独发展的概念之上，这些概念整合在一个合作研究项目中。森林火灾集群负责三个主要组成部分。第一个组成部分包括一个创新的概念模型，用于火灾信息系统和决策支持，用于德国勃兰登堡州松树林野火的预警、监测、信息管理和模拟。第二个组成部分提供了本地适用系统与全球火灾监测中心 (GFMC) 提供的全球火灾信息系统之间的链接。第三部分包括对区域气候变化导致的火灾发生的历史和未来趋势进行建模，由波茨坦气候影响研究所 (PIK) 的相关项目实施，并单独发布。第一部分由许多不同的模块组成。首先，它包括由火灾生态学研究小组实施的已建立的火灾行为模拟模型 (BEHAVE、FARSITE)。首次将火灾行为模型应用于德国东部大陆松树林的具体条件，包括散布的荒地，这些荒地在景观层面上构成了野火的重要载体。这些森林的特征对于欧亚大陆温带半北半球松树林来说非常典型。其次，它包括由德国航空航天中心 (DLR) 实施的火灾探测组件 (自动火灾探测系统 - AWFS)。AWFS 的开发满足了快速、经济高效和可靠的火灾探测系统的要求。第三，它包括由德国气象局 (DWD) 实施的火灾危险评级和预报系统。国家火灾危险评级系统在项目生命周期内得到了巩固。在研究项目期间，全球火灾监测中心 (GFMC) 的工作构成了从国家到国际层面的纽带。研究项目的附加值是各个研究项目的相互支持，并最终合并为一个全面的火灾管理决策支持工具。1.该研究项目获得的有关在活跃野火管理中卫星遥感信息的操作应用的见解将有助于开发急需的操作空间火灾系统。关键词：森林火灾、野火、决策支持、燃料分类、火灾行为、火灾天气、火灾探测、火灾建模、调度、遥感。简介 目前，德国勃兰登堡发生森林火灾的可能性很高，部分原因是降水量低、沙质土壤持水能力低以及普遍易燃的松树林的火灾危险，由于气候变化，这种可能性可能会进一步增加（Thonicke 和 Cramer，2006 年）。德国自然灾害研究网络 (DFNK) 内的“森林火灾”集群分析当前的火灾危险，并提供用于野火响应的高级操作决策支持所需的工具。该集群研究有三个主要组成部分。第一部分包括一个创新的概念模型，用于火灾信息系统和决策支持，用于德国勃兰登堡州松树林野火的预警、监测、信息管理和模拟。该组件包括由火灾生态学研究小组实施的已建立的火灾行为模拟模型 (BEHAVE、FARSITE)、由德国航空航天中心 (DLR) 实施的火灾探测组件 (自动火灾探测系统 - AWFS) 以及由德国气象局 (DWD) 实施的火灾危险评级和预报系统。第二部分提供本地