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作者：Gessica Hollweg。顾问：Paulo Cezar Bastianello Campagnol研究教授研究项目，到2050年，世界人口可以达到90亿人口。在这种情况下，全球粮食产量得到加强至关重要。粮食生产需要增加30％才能为不断增长的人口服务。这一增加是由饮食偏爱减少或防止动物起源产物的偏爱，这是由环境，道德和健康原因所激发的。用蔬菜成分组合制成的蔬菜汉堡包试图再现肉类产品的味道和质地，重点关注营养和感官体验以吸引消费者。这项研究旨在开发植物汉堡包，部分替代大豆纹理蛋白（PTS），其比例为5％，10％，15％和20％的Aguicus Bisporus蘑菇。替代对其对汉堡包的化学成分，纹理，颜色，烹饪性能和感觉特性的影响进行了评估。化学分析显示，水分含量从10％的替代水平显着增加，导致了更好的多汁性。蛋白质含量仍然与对照到15％的替代水平相似，而脂肪含量在治疗之间没有显着差异。纹理曲线表明汉堡浓缩剂（尤其是5％和10％）的硬度降低，导致产品较软。颜色分析表明，在每种蘑菇中5％PTs代替的处理中，亮度（L*）和红色（A*）的强度降低。感官分析表明，汉堡包最多可替换15％的汉堡与对照相当，具有“柔软”，“宜人的色彩”和“良好外观”等属性与消费者的偏好呈正相关。的发现表明，蘑菇agricus bisporus可以有效地用作基于植物的汉堡包中PTS的部分替代品，从而改善了不损害质量的感觉特性。此替代品提供了一种有希望的方法，可以在基于植物的产品上多样化成分，从而为消费者提供了理想的特征。关键字：基于植物的替代方案；感官评估；纹理分析；水分含量；烹饪产量；消费者接受；
凝结物理学中的现场理论
在此类中，我将通过示例表明现场理论如何描述凝结物理学中的某些重要现象。在经典和量子力学中，用一维谐波链说明了从离散到连续描述的过渡。自发对称性破裂是用弱相互作用的玻色气体的超流体现象引入的。这是对经典非线性sigma模型的研究，以及如何使用重新归一化的方法来治疗。还详细讨论了kosterlitz-无尽的相位过渡。通过在随机相近似级别的电子模型中引入筛选概念。超导性在平均场和随机相近似中描述。在约瑟夫森交界处的背景下，用于耗散的Caldeira-Leggett模型用于说明Instantons在量子力学中所起的作用。如果时间允许，则琼脂化将以（1+1）维空间覆盖。
大西洋鲑鱼功能基因组学中的研究人员
基因组结构变体，包括缺失，重复，反演和遗传序列的易位，是遗传多样性的丰富资源。特别是，大西洋鲑鱼基因组显示出基因组结构变异的极端水平，这可能是由于它们最近的全基因组重复的独特历史所致。大西洋鲑鱼基因组中的结构变异是进化基因组学和水产养殖基因组学中最有希望的边界之一。然而，由于其复杂的性质，以及结构变体如何以功能优势驱动适应性进化，这尚待澄清。
细胞和分子生物学中的社会隐喻
与概念隐喻理论 (CMT) 一致，生物学中的隐喻使用具有三个总体隐喻主题：符号隐喻、目的论和涌现/随附性。这些主题用于分析细胞系统研究中的隐喻使用。来自社会领域的隐喻的使用是广泛而系统的。在科学教学中，应注意科学家如何获取和评估新知识，以及如何传达新发现。溯因推理作为得出最佳解释的一种手段具有重要的教学价值。溯因推理依赖于基于具体和社会概念框架的隐喻。明确承认科学教学中的隐喻使用照亮了从科学观察到稳健理论的道路。
人工智能聊天机器人在编程教学中的机遇与挑战：中部和中部高地地区的案例研究
摘要 近年来，人工智能技术的发展对教育产生了巨大的影响。特别是人工智能聊天机器人，如ChatGPT、Gemini、Bing chat、GitHub Copilot……为学习者和教师提供了有趣的机会和挑战。因此，决定可以和应该利用哪些机会，以及如何克服或减少这些工具可能给教学带来的挑战，是一个值得关注的问题。本文采用文献综述和半结构化访谈的方法，调查了中部和西部高地地区一些教授编程相关科目的IT教师和讲师对人工智能聊天机器人为编程教学带来的潜在机遇和挑战的看法，以及他们对在人工智能聊天机器人变得突出和普遍时，教学中需要做出哪些调整以应对机遇和挑战的看法。在当今快速变化的数字化转型格局中，从人工智能聊天机器人工具中获取优势至关重要且紧迫。 1. 课程
在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。
人工智能（和大数据）在学习科学中的地位 - ERIC
学习科学本质上涉及跨学科研究，其总体目标是推进学习理论，并为有效的教学方法和学习技术的设计和实施提供信息。在这些努力中，学习科学涵盖了与学习、动机和社会互动相关的各种结构、措施、过程和结果。这些复杂的目标还受到来自学习环境、学习任务和个人学习者特征的大量因素的影响。学习发生在众多相互作用的背景因素中，这些因素涵盖学校、教师、课堂、同龄人和可用技术之间的差异。这些背景在各种因素方面也存在很大差异，例如学生获得的社会支持、教师参与度、人口和意识形态多样性，以及教育技术提供的教学设计策略和可供性（Anderson & Dron，2011）。学习者本身在年龄、年级、种族和文化背景等一系列固定因素以及参与度、兴趣、学习策略、阅读技巧和先前知识等可塑的个人差异上存在差异（Cantor 等人，2019 年；Jonassen 和 Grabowski，2012 年；Winne，1996 年）。
数学中的认知进入特征-Earnia
学生的特征。但是，似乎没有研究将这些特征与学生在定量化学方面的成就相关。因此，这项研究研究了数学和教学效率的认知进入特征与学生在定量化学方面的成就相关的程度。该研究采用了描述性研究设计。简单的随机抽样用于在河流州选择3个地方政府区域（LGA），每所LGA的10所学校以及一个由每所学校的所有化学学生组成的科学课程。共有1652名学生参加了这项研究。数据收集工具包括：数学测试中的CEC，学生的TE等级和定量化学成就测试。使用多重回归分析数据。CEC在数学和TE中对学生在