图1。发现MSI方程和预测。(a)开发可衍生的MSI方程,包括数据收集,功能工程,描述符识别和物理推导。(b)收集|𝐸adh |文献中的金属支持系统(金属作为X轴,作为Y轴支撑)。x轴(y轴)中金属(氧化物)的排列是根据其|𝐸adh |进行的。 。(c)(b)恢复的图像通过|𝐸adh |填充白点|由等式预测。1。(d)在| 𝛽2·Mm̅|跨越二维空间内的金属氧化物系统的分布和| 𝛽1·𝑄mo |对于所有考虑的实验金属氧化物系统。轮廓线表示|𝐸adh |的增量在60 mev/Å2。选定的感兴趣的催化系统以不同的颜色突出显示。
执行摘要在教育中访问和与自然的互动对于应对和适应生物多样性和自然危机以及促进健康和福祉以及儿童和年轻人的成功至关重要。政府已经认识到自然在教育中的重要性,包括在环境改善计划和教育部的气候变化和可持续性战略中。但是,目前的计划不足以保证英格兰的每个孩子都具有实现EIP和DFE策略所需的自然联系的访问,接触和联系质量的水平。在本政策文件中,我们阐明了政府当前方法的差距,并为英格兰所有教育环境中的自然要求提供法定要求,以提供和定期与自然的高质量互动;确保所有儿童都有平等的机会从与自然的经验联系和互动中受益。
通过多机构增强学习训练的自动驾驶汽车(MARL)在许多驾驶场景中都表现出了令人印象深刻的结果。,当面对各种驾驶风格和个性时,尤其是在高度相互挑战的情况下,这些训练有素的政策的表现会受到影响。这是因为常规MARL算法通常在所有代理商之间完全合作的行为下运行,并专注于在培训期间最大化团队奖励。为了解决此问题,我们介绍了人格建模网络(PENN),其中包括合作价值功能和个性参数,以模拟高度交互式场景中的各种交互。PENN还可以通过各种行为来培训背景交通流量,从而改善了自我车辆的性能和概括。我们的广泛的实验研究,该研究将不同的人格参数纳入高度交互式驾驶场景,证明了人格参数
研讨会是由Eucarpia工作组组织的,该小组在有机和低投入农业的植物 - 微生物相互作用方面组织,并将继续讨论实施其在植物育种方面不断增长的知识的潜力和局限性。以前的研讨会输出是在一篇有关新兴研究重点的观点文章中合成的(Hohmann等人。2020,FEMS micr ecol)。
Klaus Bengler,慕尼黑技术大学Werner Damm,德国Ossietzky University Oldenburg的Carl,DLR,德国Andreas Luedtke,DLR-未来移动性系统工程研究所,Oldenburg Reiger Jochem,Ossietzky Oldenburg Benedikt,DLR,DLR - DLR - dlr -Institute future Mosmitility- Bianca Biebl,慕尼黑马丁·弗里布尔(Mumich MartinFränzle)莱恩·福雷斯特(Laine Forrest),范德比尔特大学塞巴斯蒂安·莱恩霍夫(Sebastian Lehnhoff),奥塞兹基大学奥尔登堡的卡尔·亚历山大·普特茨纳(Alexander Pretschner),慕尼黑大学阿斯特里德·拉科夫(Astrid Rakow),奥斯蒂兹基大学奥尔登堡·丹尼尔·桑塔格(Ossietzky University)的卡尔·奥斯顿堡·桑塔(Carl) Janos Sztipano VI TS,范德比尔特大学Maike Schwammberger,Mark Schweda和Anirudh Unni,来自Ossietzky University Oldenburg Eric Veith的Carl,Offis e。 V.,OldenburgKlaus Bengler,慕尼黑技术大学Werner Damm,德国Ossietzky University Oldenburg的Carl,DLR,德国Andreas Luedtke,DLR-未来移动性系统工程研究所,Oldenburg Reiger Jochem,Ossietzky Oldenburg Benedikt,DLR,DLR - DLR - dlr -Institute future Mosmitility- Bianca Biebl,慕尼黑马丁·弗里布尔(Mumich MartinFränzle)莱恩·福雷斯特(Laine Forrest),范德比尔特大学塞巴斯蒂安·莱恩霍夫(Sebastian Lehnhoff),奥塞兹基大学奥尔登堡的卡尔·亚历山大·普特茨纳(Alexander Pretschner),慕尼黑大学阿斯特里德·拉科夫(Astrid Rakow),奥斯蒂兹基大学奥尔登堡·丹尼尔·桑塔格(Ossietzky University)的卡尔·奥斯顿堡·桑塔(Carl)Janos Sztipano VI TS,范德比尔特大学Maike Schwammberger,Mark Schweda和Anirudh Unni,来自Ossietzky University Oldenburg Eric Veith的Carl,Offis e。 V.,Oldenburg
非药品措施,例如预防隔离,远程工作,学校和工作场所关闭,锁定等。从流行病控制的角度表现出了有效性。但是,它们也对社会生活和人际关系,工作训练和社区参与产生重大负面影响。特别是,,复杂的思想,工作和学校合作,创新的发现以及弹性的规范形成和维护,通常需要开发和协同协同协调的两个或多个聚会的面对面互动。 在这项研究中,我们提出了一种替代杂种解决方案,该解决方案可以平衡流行病扩散的放缓与维护面对面相互作用的保存,我们测试了模拟疾病的模拟和知识在接触网络上同时扩散的知识。 我们的方法涉及对人口的两步分区。 首先,我们调整节点聚类的水平,创建“社交气泡”,而每个气泡内部的接触增加,外部较少,同时保持每个网络中的平均触点数。 第二,我们通过对特定社交气泡的节点进行配对来调整时间聚类的水平。 我们的结果表明,混合方法可以在流行病控制和复杂的知识扩散之间实现更好的权衡。 我们模型的多功能性使调整和精炼聚类水平可以根据疾病或知识扩散过程的可能变化的特征来最佳实现所需的权衡。,复杂的思想,工作和学校合作,创新的发现以及弹性的规范形成和维护,通常需要开发和协同协同协调的两个或多个聚会的面对面互动。在这项研究中,我们提出了一种替代杂种解决方案,该解决方案可以平衡流行病扩散的放缓与维护面对面相互作用的保存,我们测试了模拟疾病的模拟和知识在接触网络上同时扩散的知识。我们的方法涉及对人口的两步分区。首先,我们调整节点聚类的水平,创建“社交气泡”,而每个气泡内部的接触增加,外部较少,同时保持每个网络中的平均触点数。第二,我们通过对特定社交气泡的节点进行配对来调整时间聚类的水平。我们的结果表明,混合方法可以在流行病控制和复杂的知识扩散之间实现更好的权衡。我们模型的多功能性使调整和精炼聚类水平可以根据疾病或知识扩散过程的可能变化的特征来最佳实现所需的权衡。
本研究旨在探讨社交互动在学生非正式学习环境中所起的作用,为理解学生在非正式学习空间中的体验以及为政策制定者在非正式学习空间中纳入更多社交互动机会提供参考。在对 Scopus 和中国国家知识基础设施 (CNKI) 数据库进行系统搜索以确定过去十年内发表的相关研究时,遵循了 PRISMA 声明。非正式学习空间和社交互动的搜索策略包括关键词和受控词汇的组合。根据预先定义的纳入标准,选择了十二项研究进行分析,包括以英文和中文发表的文章、在同行评审期刊上发表的科学文章以及研究学生在非正式学习空间和社交互动中体验的研究。本研究的结果包括对非正式学习空间的描述、社交互动的概念化以及社交互动对学生学习和参与的积极影响。根据研究结果,教育工作者和政策制定者需要创造促进包容和参与的社交互动的环境。该研究发现了文献中的空白,并提出了未来研究的方向,包括探索更广泛的非正式学习空间和研究优化学生体验的具体设计元素。关键词:参与;非正式学习空间;自学;社交互动;学生体验;系统评价
来自英国机构的代表为这一主题的讨论做出了重大贡献。其中,阿伯丁大学的 James Johnson 博士就这一主题发表了大量文章,并因其 2023 年 2 月出版的《人工智能与炸弹》一书而闻名。这项工作考虑了人工智能如何影响核战略,特别是在决策背景下。活跃于该领域的其他学术机构或非政府组织包括伦敦国王学院的科学与安全研究中心、欧洲领导力网络和查塔姆研究所。此外,英国的其他学术机构,如剑桥大学生存风险研究中心、牛津马丁学院、人工智能治理中心,强调人工智能带来的风险和安全影响,包括其治理。
因此,在法国,人工智能被视为“国防优先事项” 1 ,这既涉及包括人工智能在内的军事工具和战略的发展,也涉及对法国竞争对手在人工智能军事项目上的进展的评估。然而,人工智能力量的崛起及其对法国国防战略的影响,在官方文件、智库团体或学术界仍然相对较少。根据稀缺的文献,有两个领域值得关注:被视为战略的工具或系统——包括核威慑——以及大国之间的战略平衡,无论是全球还是地区,或者可能影响我们伙伴关系的平衡。 2 例如,核威慑是法国国防的基石,必须能够适应“复杂多变的参数” 3 ,人工智能将在“第三个核时代” 4 黎明不可避免地破坏这些参数,特别是在决策方面。此外,虽然法国的国防战略体现了“战略自主”5、“欧洲野心”6和“全球责任”7,但理解和预测主要战略平衡的可能变化似乎也至关重要。
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