XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System喜欢
引用本文：Jihyun Kim、Kelly Merrill Jr.、Kun Xu 和 Deanna D. Sellnow（2021 年）：我喜欢我的关系机器老师：在线教育中 AI 讲师的沟通风格和社交存在感，国际人机交互杂志，DOI：10.1080/10447318.2021.1908671
摘要 技术的新进步使得机器教师或技术驱动的机器人或人工智能成为可能，以协助整体学习体验。尽管目前采用率较低，但在可预见的未来，高校可能会将机器教师的某些方面（例如人工智能、机器人）纳入其课程。然而，人们对如何创建有效的机器教师教育知之甚少。作为第一步，本研究检查了人工智能教师的沟通风格是否会影响学生对人工智能教师教育的看法。为了测试这一探究，该研究进行了一项在线实验，采用 2（沟通风格：功能性与关系性）x 2（课程主题：自然科学与社会科学）学科间设计。主要结果表明，当人工智能教师是关系性而非功能性时，学生对人工智能教师教育的看法更为有利。在听社会科学讲座时，这种倾向尤为强烈。此外，人工智能导师的社交存在感也起到了中介作用，这解释了为什么关系型人工智能导师会让人们对基于人工智能导师的教育产生更积极的看法，这是因为人工智能导师的社交存在感。总的来说，这项研究的结果表明了人工智能导师的沟通方式和社交存在感的重要性。
与人类提供者相比，患者更喜欢人工智能，......
Longoni、Bonezzi 和 Morewedge (2019) 最近报告了一系列十项巧妙的实验，表明人们更喜欢从人类提供者那里接受医疗服务（即诊断、筛查和治疗），而不是从同样有能力的人工智能计算机（AI 提供者）那里接受医疗服务。特别有趣的是，他们发现 AI 提供者感知到的“独特性忽视”可以解释这种偏好。然而，我们认为有一个重要的信息在其他有趣的发现中被忽视了：只要 AI 提供者的表现优于人类提供者，人们实际上会更喜欢它。在他们的十项研究中，有七项无法测试准确性的影响，要么是因为参与者收到的准确性信息不完整，无法直接比较人与计算机（研究 1 和 4），要么是因为参与者被明确告知人和计算机的准确率相同（研究 2、5、6、7 和 8）。然而，我们认为，研究 3A 至 3C 的结果有力地证明了人们有时确实会接受人工智能。研究 3A 至 3C 在设计上是相同的，只是在提供的服务类型上有所不同（皮肤癌筛查、潜在紧急情况的分类、起搏器手术植入）。参与者在 7 分制上对提供者 X（人类）和 Y（人类或计算机）进行评分，其中高于量表中点的分数表示偏好 Y，即
与人类提供者相比，患者更喜欢人工智能，......
Longoni、Bonezzi 和 Morewedge (2019) 最近报告了一系列十项巧妙的实验，表明人们更喜欢从人类提供者那里接受医疗服务（即诊断、筛查和治疗），而不是从同样有能力的人工智能计算机（AI 提供者）那里接受医疗服务。特别有趣的是，他们发现 AI 提供者感知到的“独特性忽视”可以解释这种偏好。然而，我们认为有一个重要的信息在其他有趣的发现中被忽视了：只要 AI 提供者的表现优于人类提供者，人们实际上会更喜欢它。在他们的十项研究中，有七项无法测试准确性的影响，要么是因为参与者收到的准确性信息不完整，无法直接比较人与计算机（研究 1 和 4），要么是因为参与者被明确告知人和计算机的准确率相同（研究 2、5、6、7 和 8）。然而，我们认为，研究 3A 至 3C 的结果有力地证明了人们有时确实会接受人工智能。研究 3A 至 3C 在设计上是相同的，只是在提供的服务类型上有所不同（皮肤癌筛查、潜在紧急情况的分类、起搏器手术植入）。参与者在 7 分制上对提供者 X（人类）和 Y（人类或计算机）进行评分，其中高于量表中点的分数表示偏好 Y，即
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学，CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。 背景与目标：该研究项目是圣埃蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气力输送、筒仓卸料……）中发现了它们，其中含有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下一个领域拥有理学硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学、CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。背景和目标：该研究项目是圣艾蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气动输送、筒仓排放……）中发现它们，其中有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下领域获得硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力，当然还有对科学和技术的热情，这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请：文件包括四项：求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他：最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
使用您喜欢的向量克隆有毒靶标和不稳定的DNA
图1。有毒基因产物成功克隆在CopyCut ER™Epi400™电用量细胞中。大肠杆菌ACP（酰基载体蛋白，抑制细胞生长）和噬菌体T4 regb（分别裂解细菌RNA，对大肠杆菌剧毒的RNA内核酸酶）分别将其克隆到高拷贝矢量PUC18或PET11中。transformax™EC100™细胞中的全长ACP克隆在测序时包含多个点突变。
工程师们喜欢工作的地方
为了找到答案，我们启动了一个“品牌项目”。在接下来的几个月里，这个项目将帮助我们揭示我们文化中蕴含的积极“无形资产”；我们认为理所当然的事情，必须得到认可并变得有形。这些正是我们与竞争对手区别开来的东西。一旦我们了解了竞争优势的本质，我们将能够更好地将其传达给我们的每个利益相关者：客户、分包商和整个社会。最重要的是，这一努力将使我们每个人都能理解这些关键的增值，内化它们，为它们感到自豪，并与每个人产生共鸣。我要感谢你们每一个人加入我们，试图捕捉我们的独特之处，最重要的是，感谢你们每天所做的帮助 CT 脱颖而出的工作。
b'对于刚才描述的情况，我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因，我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如，考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2，其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ，另一个（空间上分离的）粒子 2 处于状态 ，其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性，即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ，那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ，反之亦然。尽管如此，在进行任何测量之前，每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的，但我们认为，所有不可分离状态都是纠缠的并不正确（见图）。我们不想用纠缠来描述不可分离状态，因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上，没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠，即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
b'对于刚才描述的情况，我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因，我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如，考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2，其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ，另一个（空间上分离的）粒子 2 处于状态 ，其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性，即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ，那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ，反之亦然。尽管如此，在进行任何测量之前，每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的，但我们认为，所有不可分离状态都是纠缠的并不正确（见图）。我们不想用纠缠来描述不可分离状态，因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上，没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠，即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'