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在这项工作中，我们使用强子共振气体（HRG）和排除体积的强子共振气体（EV-）研究了等温压缩率（κT）与温度，重子化学势和质心能量（sNN）的关系。 HRG）模型。 对于物理共振气体，已经研究了等温可压缩性的质量截止关系。 此外，我们通过考虑Hagedorn质谱ρ（m）〜exp（bm）/（m2 + m02）5/4研究了大共振（> 2GeV）对等温可压缩性的影响。 这里，在比较最近的点阵QCD模拟在有限重子化学势下的结果之后，提取参数b和m0。 我们发现在较高温度下在EV-HRG和HRG模型中获得的结果之间存在显着差异。 在强子气体的分配函数中包含哈格多恩质谱在较高温度下具有很大的影响。 Hagedorn质谱图中更高的质量截止值将等温压缩率降低到最小值，这在Hagedorn温度（TH）附近发生。 我们明确表明，在未来的低能耗加速器设施中，如FAIR（CBM），达姆施塔特和NICA，杜布纳，与相对论重离子对撞机和大型强子对撞机等高能量设施相比，所产生的物质将具有更高的可压缩性。

模式识别问题的自动化解决方案的开发在科学研究和人类努力的许多领域都很重要。 本文介绍了Pandora软件开发套件的实现，该套件可帮助设计，实现和运行模式识别算法的过程。 Pandora应用程序编程接口可确保对定义模式识别问题的构件进行简单说明。 解决问题所需的逻辑在算法中实现。 该算法请求创建或修改数据结构的操作，并且该操作由Pandora框架执行。 这种设计促进了使用许多解耦算法的方法，每种算法都针对特定的拓扑。 提出了解决高能物理中两个模式识别问题的算法细节：在高能e + e-线性对撞机上重建事件以及在液态氩时间投影室内重建宇宙射线或中微子事件。

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背景：员工的不满是由于两种不同观点的冲突，遵守集体劳资协议和公司的盈利能力要求的结果。 但是，有关内部和外部环境对员工的影响的文档很少。 我们的目标是研究工人对Fludor Benin SA内部和外部环境的负面影响所产生的不满。 人口和方法：这是一项针对Fludor Benin SA员工的于2013年9月11日至2014年1月8日进行的横断面研究。 数据收集是通过管理焦点小组讨论模块以及心理剧（FGD-psychodrama）进行的，为期十（10）次，每两周进行一次。 该模块旨在每届会议由十二名员工组成。 持续了2个小时，最后以包含十六（16）张纸牌的游戏结束。 每个参与者的16张卡片组都允许“玩家”识别出他对工作不满意的可能根源。 结果：预期有一百二十（120）名员工，但只有九十九（99）名员工参加了FGD-Psychodrama。 参与率为82.5％。 雇员的平均年龄是35.4±7.4岁，而性别比是23.75。 平均资历为9.3±3.2年。 员工的机器人档案是：39名（39.39％）被动员工，18名（18.19％）失望员工，17名（17.17％）无动力的员工，14名（14.14％）

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