XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成倍增长
应用学习与教学杂志
在过去的十年中，与AI在教育中的破坏性效应相关，该效应已成倍增长。AI将自己作为一种新兴技术，除了促进有关世界各地教育机构的教育实践的辩论外，还促进了学习的个性化。与IUPAC化学术语纲要中所述的定义相比，本研究旨在探索三个聊天机器人（Chatgpt，Gemini和Copilot）的性能和准确性（Chatgpt，Gemini和Copilot）。为此，这项描述性定性研究是在三个阶段进行的。结果表明，聊天机器人对所研究的科学概念提出了连贯的反应，除了被配置为可用于化学教学和协助教学过程的资源。但是，尽管聊天机器人作为化学教学中的数字教学资源表现出了潜力，但应仔细监控其实施。在不久的将来，预计AI聊天机器人将成为教育方面的宝贵资源，帮助学生进行学习旅行并积极和批判性地使用聊天机器人。文章信息
重量片刻！我们可以采取哪些预防措施来最大程度地减少老年人群中的肌肉减少症？
肌肉减少症主要在老龄化人群中观察到，主要影响70至80岁的年龄之间的肌肉减少症，并影响男性和女性性别相等的比例。（Legrand等人2013）证明，肌肉减少症影响了≥80岁的人中有12.5％的人在某些特定的患者组中尤其重要，即糖尿病患者，在该糖尿病患者中会影响多达18％的患者（Yuan and Larsson 2023）。预计这些数字将继续成倍增长，因为英国的老龄化人口的规模将翻一番，从2020年的170万个人到2045年的310万个人（ONS 2023）。此外，肌肉减少症的财务影响是巨大的，每年的NHS损失超过25亿英镑（NIHR 2023）。因此，作为未来的临床医生，肌肉减少症必须是一种不被忽视的疾病，作为医疗保健提供者，我们必须采取积极的立场来提高人们对及时识别，准确诊断和及时耐用治疗的认识。
Frederick County Public Schools Regulation TECHNOLOGY USE, STAFF Regulation 301-03 (formerly 300-45) _________________________________________________
Frederick County Public Schools Regulation TECHNOLOGY USE, STAFF Regulation 301-03 (formerly 300-45) ______________________________________________________________________________ A.目的弗雷德里克县公立学校（FCPS）使工作人员可以使用各种技术，以协助他们执行与职务和任务相关的任务。该法规的目的是建立指导方针，以帮助最大程度地利用技术的负责使用，并最大程度地减少对可能损害FCP，学生或其员工的技术的非法，不道德或不适当使用的可能性。B.背景FCP在几乎每个方面都利用技术代表教育委员会（董事会），父母和弗雷德里克县的纳税人来完成任务。FCPS努力适当利用技术，每天为员工和学生创造一个安全的环境。技术的使用继续在整个组织中成倍增长。随着FCPS对技术的越来越多的依赖，所有员工都必须知道，他们有责任在数字环境中适当地进行自己的责任，并有责任在使用技术资源的同时保护FCP，学生和员工。C.定义
在...
eDical文学和知识一直在成倍增长。技术进步在大数据和人工智能时代都引起了努力。技术已经使信息几乎可以传播，从而使所有人都能获得。但是，这不是几十年前的情况。了解这些用于传播知识的技术是至关重要的，因为它允许人们对当前的世界更有意义并使我们能够行使批判性思维。写作和插图最初是在粘土盆上的洞穴墙雕刻和符号开始。语言和字母的起源导致了各种媒介的开花，包括纸莎草纸，羊皮纸和纸。，但这些仅适用于少数文字，被认为是权力的标志。与语言一起，人们意识到插图在交流知识中的重要性。随着文艺复兴时期的人文主义方法，书籍的结合扩大了，解剖学的例证是一种破坏性的技术。印刷技术和后来的摄影的出现使书籍和插图易于重现，从而使许多人快速流通和访问。进一步的技术革命使可能的解剖结构进行了三维（3D）的观察，这为虚拟现实（VR）和模拟铺平了道路。在这里，
使用功能近红外光谱研究研究早期发展的大脑：未来的方向和新挑战
功能性磁共振成像（fMRI）通常太限制或侵入性，以至于与婴儿和幼儿一起使用。fnirs也易于使用，并且相对耐受运动。因此，它是发展种群的特别合适的方法论选择。尽管有这些优势，但婴儿和幼儿都在挑战研究参与者，他们的注意力范围很短，不了解和/或一定遵守说明，不要轻易保持静止或不愿意接受FNIRS上限。在两十年半的时间里，自从它首次与婴儿，FNIRS技术，实验方法和数据分析技术使用以来，技术已经发展了2 - 4，以满足发育神经影像的特殊需求和挑战。因此，发展性FNIRS研究正在成倍增长5（图1）。的确，自2010年以来，增长一直特别快，可能与增强发展社区的FNIRS专业知识以及在更易于使用的价格范围内出现更多的市售系统。相对于fMRI和电掌位图（EEG），自2017年以来，新婴儿发育出版物的分布（具有0-2岁）的分布表明，FNIRS的增加表明，婴儿研究方法选择的潜在变化。6
到大脑或不脑官
自2013年脑器官成立以来，有关该主题的研究和讨论成倍增长。他们概括人脑解剖和功能特征的能力引起了全球兴趣。在2013年至2022年之间，平均每月发表了10篇以上文章（1826），其中1/3超过1/3不是原始研究，而是评论（587，Source PubMed）。科学家将脑器官剥削为基础研究，毒性和药物测试的脑模拟工具，并考虑了其潜在的发音和意识。虽然尚未检测到这些脑官的争论特征，但对当前可能的高级应用程序的猜测是令人兴奋的前景。Smionerova等。（1）就其计算和认知能力以及功耗非常低的作用而言，为人脑的至高无上提出了令人信服的案例。将这些参数与最佳计算机进行比较，这些计算机已知具有实质性的碳足迹。他们还为利用脑器官作为生物计算的下一代机械而提出了令人信服的论点。由于这些3D构造可能是人脑的一部分，因此他们认为，与我们的大脑一样，与众不同的不同构造可能会像我们的大脑一样有效。因此，设想了一项跨学科研究计划用于利用–
表观遗传重编程塑造Schwannoma的细胞景观
摘要：阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，影响了美国九名老年人中的近一个。该数字预计将成倍增长，从而增加护理人员和卫生系统的压力。虽然某些开发AD的危险因素是遗传因素，但估计1/3的AD病例归因于生活方式。在检测到AD的临床症状之前几十年出现了许多这些危险因素，并且针对它们可能会提供更有效的策略来减缓或预防疾病进展。本综述将侧重于AD，代谢功能障碍和睡眠障碍的两个常见风险因素，并讨论其与AD病理生理学关系的潜在机制。睡眠和代谢都可以改变与AD相关的蛋白质的产生和清除率，从而导致驱动AD进展的失衡。此外，这些危险因素与AD具有双向关系，其中与AD相关的病理的存在可以进一步破坏睡眠并恶化代谢功能。睡眠和新陈代谢似乎也与彼此之间的双重关系，间接加剧了AD病理生理学。了解这些关系所涉及的机制对于确定新策略以减慢广告级联的影响至关重要。
科学出版的压力
科学家越来越不知所措，被发表的文章数量所淹没。近年来，Scopus和Web Science索引的文章总数已成倍增长。在2022年，该文章的总数比2016年高约47％，在执业科学家的数量上，增长率有限（如果有的话）。因此，每个科学家的出版工作量已经大大增加。我们将这个问题定义为“科学出版的压力。”为了分析这种菌株，我们提出了五个数据驱动的指标，显示了发布者的增长，处理时间和引文行为。我们从Web刮擦中绘制这些数据，并通过其网站或根据要求从发布者那里绘制这些数据。特定的群体在每年发表的文章中成长不成比例，这导致了这种菌株。一些出版商通过托管“特殊问题”的周转时间来启用了这一增长。鉴于研究人员要“出版或灭亡”以争夺资金的压力，因此这些报价可能会放大这种压力，以发表更多文章。我们还观察到期刊影响因素与这种菌株一致，这可能会使质量信号混淆。这种指数增长无法维持。我们在这里定义的指标应该使这种不断发展的对话能够达到可行的解决方案，以解决科学出版的压力。
在资源约束设备上部署机器学习模型：案例研究
在现代，机器学习和人工智能系统在执行各种任务的能力方面成倍增长，但是在开发训练阶段和最终设备上的推理阶段的能源需求中。这引起了人们对它们对全球温室气体排放的影响的严重关注。期望ML的新时代停止解决这些环境问题是不现实的，因此，有必要探索提高这些ML模型以减少资源的效率的方法。本文探讨了此过程的一些潜在改进，即在资源受限的物联网设备上部署机器学习模型，减少训练这些模型所需的数据量，并最大程度地减少开发它们所需的神经元数量。对于研究的实际方面，我们将探索使用Edge Impulse在云上开发机器学习以在云上进行运动分类的最有效的方式，并在Thing thing thaty 52上部署了该模型，这是北欧半导体的小物联网设备。，我们将探讨减少所需训练数据的量，训练时期的数量，隐藏层和神经元的数量，尽管培训因素减少了，并且随着Thing the Things 52的限制资源，并讨论了遇到的各种问题和潜在的未来改进，以汇聚在可接受的模型上。
在两个仿射矢量函数的b-diventient上的b-差异上
摘要本文重点介绍了两个副词函数的b-di efient的描述和计算。这个问题是在最小c功能的线性互补问题的重新重新制作中出现的。这个问题具有许多等效的伪造，我们在线性代数，凸分析和离散几何形状中识别其中的一些。这些公式用于陈述B差异的某些属性，例如其对称性，其完整性，连接性，其基数界限等。要指定的集合具有有限数量的元素，这些元素可能会在函数的范围空间维度上成倍增长，因此其描述通常是算法。与以前的几种方法不同，我们首先提出了一种避免解决任何优化子问题的增量回收方法。它基于Matroid电路的概念和相关的STEM载体概念。接下来，我们提出了适应Rada andčerný在2018年引入的算法的修改，以适应问题所在的问题，以确定超平面平面空间中具有共同点的排列细胞。在考虑到的测试问题上以CPU时间测量，相对于Rada和聚摄氏度之一，所提出的算法的平均加速度比率在15..31范围内，并且根据问题，接近和所选的线性优化和Matroid ofvers，这种加速可能会超过100。