XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中生
壳聚糖是对农业中生物和非生物压力管理的新观点：a
由于生物和非生物胁迫及其意外的组合，全球植物的发展和作物生产率大大降低。迄今为止，采用的各种化学物质（农药，肥料和植物调节剂）和基因工程技术来提高农作物对多种压力的耐受性，对环境产生了负面影响，并且耗时。这加快了努力，以寻找更环保的方法来控制植物压力。壳聚糖是一种生物聚合物，在很大程度上是从几丁质的脱乙酰基中提取的，并且似乎是克服这些问题以寻找更环保的解决方案的可行工具。由于其生物相容性，生态友好和经济性，成为农业中最受欢迎的生物聚合物之一。壳聚糖还通过信号转导途径激活防御机制，并转导过氧化氢和一氧化氮的二级分子以清除活性氧。在承受诸如干旱，盐和热量等非生物胁迫之前的壳聚糖已被证明可刺激植物的生长并增强抗氧化剂酶的产生，次生代谢产物和脱甲酸。在干旱中，它有助于积累OSMO - 细胞剂，以维持植物细胞的水潜力。另一方面，植物对壳聚糖的反应根据其结构，剂量，发育阶段和作物类型而变化。牢记这些事实的目的是为了更新有关壳聚糖的最新研究，其各种来源及其在不同作物中的有效浓度，针对生物性和非生物压力管理的作用机制，以改善农业的作物生产。
木粉和稻壳中生物骨骼的特征...
作为该国的主要能源，化石燃料用于满足每个人类活动（例如烹饪）的需求。人们通常使用煤油和液化石油气，即化石燃料。越来越多的化石燃料使用与地球本质上的储量成反比。目前，在几个地方，液化石油气和煤油等化石燃料稀缺。随着石油储备的减少，液化石油气和煤油也会减少。使用生物质替代能源是解决当前能量问题的一种方法。农产品中浪费的大量可用性被用作生物质可再生能源。这也是通过成为可再生燃料，环保且在经济上更有价值的可再生燃料来处理农业废物的替代方法之一。这项研究旨在利用稻壳加入替代燃料，分析稻壳和木屑的混合物的特征和质量。本研究中的Biopelets由稻壳和木屑制成，有3种配方，即KS-1果壳含量低于KS-2，KS-2果壳含量低于KS-3。测试结果的最佳生物骨骼是具有KS-3配方的Biopelet，水分含量为7.27％，密度为1.322 g/cm3，热量为3983.39 CAL/G。
统计组织中生成式人工智能的使用
调查结果显示，生成式人工智能在组织中的应用领域多种多样。最常见的用途是代码和 IT 开发 (29)，这对应于预计会产生最大影响的领域 ( Q5 )，其次是用于数据处理的文本生成 (19)，人工智能还广泛用于创建文本通信材料 (19) 和分析 (16)。行政任务和数据传播/信息搜索也受益于人工智能。此外，人工智能还有各种其他用途，例如文献综述、非敏感主题的简介、翻译和头脑风暴，展示了该技术在增强组织功能方面的多功能性和广泛适用性。
侦察兵与狙击手：结合技巧在 LSCO 中生存
现代技术已引领了向低风险无人机器人的转变，以完成狙击手的核心任务。狙击手有时常常被视为昨日战争的遗物，他们用破布和植物在树林中伪装自己。然而，正如历史所证明的那样，在军事冲突中正确使用狙击手的重要性不容小觑，今天的狙击手继续不断寻找机会执行他们擅长的任务，以提高部队在战场上的杀伤力。现代狙击手遇到的困难由四个主要因素加剧：狙击手训练、狙击手经验、部队结构以及营级作战规划人员和指挥官的有效使用。这四个因素结合起来在阻碍下一代狙击手的发展进步方面发挥了很大的作用。如果不对机构力量进行改变以创造和培养狙击手，陆军可能会失去大规模作战行动 (LSCO) 所必需的最有效的力量倍增器之一。
Josephson辐射的隆期检测 - 知识uchicago的补充信息 系统发育结构在实验生态群落中的相互作用 RNA氨基酰化在其在肽合成中的作用之前的潜在作用 支持信息富含硫的纳米多孔 自下而上的多尺度方法估算具有高玻璃过渡温度的纠缠聚合物融化的粘弹性特性 在金属中生成和稳定dinickel催化剂
大规模量子计算的最有前途的方法之一使用了基于许多约瑟夫森连接的设备。，即使在今天，有关单个连接点的开放问题仍然尚未解决，例如对量子相变的详细理解，约瑟夫森连接到环境的耦合或如何改善超导量子的相干性。在这里，我们设计并建立了连接到约瑟夫森连接处的芯片储层的设计和建造，该芯片连接起了一个有效的钢计，用于检测在非均衡性下，即有偏见的条件下的约瑟夫森辐射。验证仪转换A.C. Josephson电流在微波频率下，高达约100 GHz的温度升高，该温度升高。温度法。基于现实参数值的电路模型同时捕获当前 - 电压特性和测量功率。本实验证明了微波光子的有效，宽，热检测方案，并提供了超出标准电导测量值之外的约瑟夫森动力学的敏感检测器。
菲律宾学生中生成人工智能（AI）利用的看法和范围
1。引言学术沟通的领域取决于学术写作，充当学术界思想，批判性话语和智力参与的渠道。这涵盖了各种各样的书面格式，研究论文，文学评论和跨越无数学科的论文。但是，掌握学术写作的技巧给学生带来了无数的挑战（Lopres等，2023； Tocalo等，2022）。从浏览复杂的引文风格到与纪律惯例保持一致的连贯论点，学生在学术写作旅程中遇到了多方面的障碍（Saavedra，2020年）。因此，要促进学术上的成功，教育工作者和学生必须理解学术写作本质上的固有障碍。这种理解构成了制定有效策略来应对和克服这些挑战的基石，从而促进了有意义的参与学术性话语并促进学术社区中的知识（Bond＆Bedenlier，2019; Fabro等，2023）。
无线PHY层中生成模型的评估指标和方法
抽象生成模型通常通过直接检查其生成的样品（例如，在图像的情况下进行视觉检查）来评估。进一步的评估指标，例如FR´Echet Inception距离或最大平均差异对于解释和缺乏身体动机而错综复杂。这些观察结果使得无线phy层中的生成模型非平凡。这项工作建立了一个框架，该框架由应用于无线PHY层的生成模型的评估指标和方法组成。提出的指标和方法是由无线应用程序激励的，促进了无线社区的解释和可理解性。，我们提出了一个光谱效率分析，用于验证生成的通道规范和代码书指纹方法以验证生成的通道方向。此外，我们提出了一个跨核对应用程序，以评估相关下游任务中基于机器学习模型的生成模型的样本。我们的分析基于现实世界的测量数据，包括高斯混合模型，变化自动编码器，扩散模型和生成对抗网络作为生成模型。在模型体系结构方面，我们的结果在公平的比较下表明，仅依靠最大平均差异之类的指标会产生不足的评估结果。相比之下，提出的指标和方法表现出一致和可解释的行为。
![Marina Micari博士SNSF Ambizione Group Leader 2“机器学习捕获过程建模”中的主项目是气候变化o
增强学习
Claudio Bruschini
在Xile教授的实验室中生物催化的博士后位置...
集成非线性光学的开放博士位置：
氧化还原流量电池中的博士后位置
博士后职位
研讨会报告确保新兴技术的环境可持续性
2024-03-epfl-granisation-chart.pdf
Qiacuity®应用指南
博士和博士后职位
inkocell Therapeutics
生命科学工程硕士
博士和博士后职位
[ENG]RèglesGC Robospace
Anne-Florence Bitbol
Quantum Science and Engineering的主人
GECF价格列表，内部用户2025年3月1日
硕士/学期项目](/simg/7/77ad9b5b041175900c34785c7baf8a09473dde56.webp)
Marina Micari博士SNSF Ambizione Group Leader 2“机器学习捕获过程建模”中的主项目是气候变化o 增强学习 Claudio Bruschini 在Xile教授的实验室中生物催化的博士后位置... 集成非线性光学的开放博士位置： 氧化还原流量电池中的博士后位置 博士后职位 研讨会报告确保新兴技术的环境可持续性 2024-03-epfl-granisation-chart.pdf Qiacuity®应用指南 博士和博士后职位 inkocell Therapeutics 生命科学工程硕士 博士和博士后职位 [ENG]RèglesGC Robospace Anne-Florence Bitbol Quantum Science and Engineering的主人 GECF价格列表，内部用户2025年3月1日 硕士/学期项目
具有计算机科学背景或具有对计算方法感兴趣的化学工程背景的学生。这些项目将在由Marina Micari博士（SNSF Ambizione集团负责人）领导的研究小组内进行，由ISIC高级分离实验室主持）。研究小组致力于为可持续工业应用的气体分离过程设计和优化。主要的研究重点是从直接空气捕获到集中点源的多种应用的碳捕获过程。，当应用于大规模分离过程时，我们对了解当前在实验室规模上开发的新型材料（膜和吸附剂）的影响特别感兴趣。为此，我们使用高级数学建模工具和多目标优化算法。请通过电子邮件（marina.micari@epfl.ch）直接申请，包括简短的动机，简历和记录笔录。项目从2024年9月开始。
推荐引用 推荐引用 Johri, A., Lindsay, E., & Qadir, J. (2023)。工程教育中生成人工智能的伦理问题和负责任使用。欧洲工程教育协会 (SEFI)。DOI：10.21427/ 0T6R-FZ62
与数据相关的一个问题是数据是如何被分析和使用的。系统越来越多地使用机器学习技术来理解数据。要开发这些算法，必须对它们进行数据集训练。这些数据集主要是通过现成、方便、可用且不一定代表特定问题的数据开发的。例如，要开发面部识别算法，必须将大量面部输入算法，然后将其标记为“面部”，以便算法知道这是一张面部。如果用于执行此操作的数据主要是白人面孔（历史上的情况如此），那么该算法在其他肤色上的表现就会很差。因此，算法天生就会产生偏见，除非有意纠正，否则它们使用得越多，就越容易“训练”出错。识别先前的隐性偏见本身就存在问题。我们应该如何应对这样一个发现：我们当前实践的准确模型识别出了一种明显的偏见实践？如果我们的算法已经将同事判定为有偏见，而他们的偏见只有通过他们自愿同意参与我们的建模研究才显现出来，那么我们应该如何对待他们呢？
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3