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教育中的CHATGPT：它会改善学习或影响教育质量吗？
摘要 - 哥斯达黎加的教育必须思考并利用新的数字工具，例如聊天机器人，同时考虑相关的挑战和关注点以及它们的影响。哥斯达黎加教育部门的发展及其局限性可以反映出在该主题中拉丁美洲国家的限制，局限性和机会的模型。很少有关于CHATGPT及其在拉丁美洲的使用的研究，这是一项开创性的研究，可以导致许多未来关于生成人工智能的研究（AI）。对大学的关注提供了分析Chatgpt在教育领域的实际影响的机会。这项研究采用了定性探索方法，作为数据收集的方法是对教育和生成人工智能领域的学术数据库的文献计量学回顾，从而确定了代表研究现象的三个案例研究的识别，通过数据三角剖分，通过数据三角剖分，解释了研究对象的主要因素。结果支持Chatgpt，该研究通过改进学习过程，提供快速和个性化的答案并鼓励学生参与，对哥斯达黎加的教育产生积极影响。此外，我们提出了所有机构在教育体系的合作和执行之间的紧密结合：教育部长，中央政府，地方政府，大学，创新，非政府组织（NGOS），智囊团和国际组织。
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
机器学习在生物学...
在生物科学中，机器学习（ML）已成为一项基本技术，它正在彻底改变研究方法并加快各种领域的发现。在本文中讨论了ML在生物科学中的各种用途的详细概述，包括药物开发，蛋白质科学，疫苗，生物系统和计算生物学。ML模型促进了副作用降低和疗效提高的创新药物候选物的快速发现，因此通过使用大规模的生物学数据来加快药物开发管道。mL技术正在改善蛋白质科学领域蛋白质相互作用，结构和功能的预测。ML技术极大地帮助了疫苗，表位预测和抗原选择的设计。ML模型基于个体免疫反应评估遗传和蛋白质组学数据，促进了对免疫原性和疫苗功效最佳的个性化免疫发电的产生。此外，通过复制细胞过程，建模复杂的生物网络和预测基因调节机制，ML技术正在彻底改变生物系统的研究。在计算生物学中，ML用于表型预测，基因表达分析和序列分析。ML模型促进了精确医学技术的发展，药物反应模式的表征以及通过组合多摩学数据来鉴定疾病生物标志物。充分探索ML在解决医疗保健，计算机科学家，生物学家和生物信息学家中的重大问题的潜力
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
可解释的脑时代预测的原型学习
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测，但是这些预测主要是为分类任务而设计的，尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此，在这项工作中，我们介绍了专家：专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值，我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异，并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的，其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此，这提供了一个基于示例的解释，并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型：成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能，同时洞悉模型的推理过程。
B.Sc的课程心脏护理技术 共同的自定向学习指南 硕士课程心脏护理技术 硕士课程分子生物学
修订的历史记录1。根据BOM -52/2018批准[第3.10.1号决议。]，日期为2018年1月13日。2。根据BOM-53/2018批准[第4.4.4.2号决议。]，日期为2018年5月19日。3。在BOM -53/2018中修订[第4.5.1号决议。 ]，日期为2018年5月19日。 4。 在BOM -55/2018中修改了[第4.13号决议]，日期为2018年11月27日。 5。 在BOM中修改-57/2019 [第3.1.4.2号决议]，日期为26/04/2019。 6。 在BOM中修改了-59/2019 [第3.2.3.3.8号决议。 ]，日期为2019年11月11日。 7。 在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议。 ]，[决议号4.3.1.3。] 日期为17/02/2021。 8。 在AC-41/2021中进行了修订[决议号 3.5];日期为27/08/2021。 9。 AC-42/2022中的修订[决议号 4.1]，[决议号 10.4.i＆ii]。在BOM -53/2018中修订[第4.5.1号决议。]，日期为2018年5月19日。4。在BOM -55/2018中修改了[第4.13号决议]，日期为2018年11月27日。5。在BOM中修改-57/2019 [第3.1.4.2号决议]，日期为26/04/2019。6。在BOM中修改了-59/2019 [第3.2.3.3.8号决议。]，日期为2019年11月11日。7。在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议。]，[决议号4.3.1.3。]日期为17/02/2021。8。在AC-41/2021中进行了修订[决议号3.5];日期为27/08/2021。9。AC-42/2022中的修订[决议号4.1]，[决议号10.4.i＆ii]。
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
角色描述：学习与参与主管，V＆A
●从战略上监督和建立在V＆A East的雄心勃勃的多元化社区参与和学习愿景和计划的基础上●领导我们实现V＆A East的目标，以通过咨询和协作计划特别关注年轻人和创意部门的当地社区的利益和需求。监督社区和本地利益相关者的关系，以与V＆A East的未来用户和合作者建立生产性的双向对话。●建立了在V＆A East参与和参与的框架，该框架传达了独特且协作的方法，这使各种年轻的声音成为所有计划的核心。●促进内部关系，使学习和参与计划和团队成员能够与V＆A East和更广泛组织的同事以整合的方式工作，包括与访客体验，策展和收藏的关怀和访问的密切合作。
CIS 5190 TA BIOS 应用机器学习 深Q学习，Alphago和Alphazero Dinesh Jayaraman -Penn Engineering
描述：我是计算机和信息科学（CIS）的二年级硕士。这将是我第二次参加此课程。我有基于NLP的项目的实习经验，并从理论和数学的角度享受解决机器学习问题。对机器学习的基本方面的这种兴趣使我对我来说既有趣又有趣。我期待一个很棒的学期！随时通过hyadav@seas.upenn.edu