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知识模块一 光的历史 光现象-直线传播、反射 探寻光的旅程从两千五百年前的西西里岛开始，希 腊哲学家安比杜勒斯提出人的眼睛就像灯塔般发出光 线使得眼睛看到东西，人之所以能看到东西是因为人 眼发出无数触角来感知周围世界。

Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述① 陈　丽1,  黄　晋2,  王　锐3 1(广东交通职业技术学院 信息学院, 广州 510650) 2(华南师范大学 计算机学院, 广州 510631)

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DeepMind 研究总结 DeepMind 这个团队于 2010 年在英国伦敦大学学院成立(UCL)，虽然现在 DeepMind 和他们发 明的 AlphaGo 已经是名声赫赫，可这个团队还相当年轻，成立也仅仅只有五年时间。一打开

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硬化病误诊分析及文献复习 丁祥利，杨轶涵，彭海丽，廖旺娣 （南昌大学第一附属医院 消化内科，江西 南昌 ３３０００６） 关键词：硬皮病，系统性；呕吐；诊断 中图分类号：Ｒ５９３．２ 文献标志码：Ａ 文章

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2019年7月                                現貨市場交易研究調查 2018 （報告全文） 目錄 頁次 引言 .............................

Journal·Vol．34·No．5·May·2013 作者简介：马冠颖（1978—），女，工程师，主要从事医疗设备、耗材管理方 面的研究工作。 0 引言 随着医疗技术的发展，医疗行为对医用耗材的依赖性也 逐步增强，医用耗材采购质量管理也成为医院管理工作中的

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Assuming that data in empirical studies are homogeneous andrepresent a single population is often unrealistic in the socialand behavioral sciences, such as information systems, management,and marketing (Rust and Verhoef 2005; Wedel andKamakura 2000). There may be significant heterogeneity inthe data across unobserved groups, and it can bias parameterestimates, lead to Type I and Type II errors, and result ininvalid conclusions (Jedidi et al. 1997). Consider the followingtechnology acceptance model (TAM) example: Aresearcher is interested in individuals’ intention to use an ITsystem or service (Davis et al. 1989; Venkatesh 2000;Venkatesh and Davis 2000; Venkatesh et al. 2003). Informedby existing theory, the researcher proposes a model in whichperceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU)of the IT system explain intention to use the system (IU)(Figure 1). The empirical results reveal that PU and PEOUare equally important in explaining IU. However, the theoryand model overlook the two underlying groups: experiencedIT users (Figure 1a, segment 1) and inexperienced IT users(Figure 1a, segment 2). Experienced users show a strongpositive relationship between PU and IU and a weak, or nonsignificant,relationship between PEOU and IU. In contrast,inexperienced users show a strong positive relationshipbetween PEOU and IU and a weak, or nonsignificant, relationshipbetween PU and IU (Figure 1a). In this scenario,drawing inferences based on results from the overall samplewould lead to Type I errors as we would be overgeneralizingthe significant findings from the overall sample to theunderlying user groups, one with a nonsignificant estimate forPEOUIU and the other with a nonsignificant estimate forPUIU. If the model is not refined to accommodate thisunobserved heterogeneity, a system that is unsuitable foreither user group (i.e., one with average usefulness andaverage ease of use) may be provided to all users.