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生成型人工智能在高等教育中的前景及伦理考量
人工智能正在全球范围内掀起教育变革浪潮，各国纷纷出台战略规划，将人工智能纳入教育框架。2016年，美国发布《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能与发展战略规划》等报告。英国于2017年发布《发展英国人工智能产业》，启动人工智能奖学金计划。新加坡于2018年启动人工智能新加坡计划，致力于打造人工智能行动者和思想者社区。div>中国通过《新一代人工智能发展规划》和《教育信息化2.0行动计划》，积极推动人工智能与教育的融合。高等教育的未来与新技术的发展以及新型智能机器的计算能力有着内在的联系[1]。人工智能发展迅速，为教育、高等教育和学习提供了巨大的潜力。人工智能能够模仿人类的反应，例如推理、判断和表现出意向性 [2] 。人工智能在高等教育中的应用通过减少冗余工作、基于人工智能提供的数据进行个性化学习和教学反思，增强了教学能力，使他们能够专注于创新和启发性的教学活动 [3] 。此外，人工智能通过音频识别和自然语言处理等技术激发学生的积极性 [4]，教师机器人或“云讲师”的个性化教学可用于混合授课课程或完全在线课程 [1] 。
熔融沉积成型 (FDM) 和选择性激光烧结 (SLS) 作为
摘要 — 增材制造工艺是第四次工业革命时代先进工程制造工艺的关键之一。熔融沉积成型 (FDM) 和选择性激光烧结 (SLS) 是两种可用于快速成型的增材制造 (AM) 技术。本综述研究证明了熔融沉积成型和选择性激光烧结作为汽车和航空航天可互换零件制造中先进技术开发的可行设备的重要性。本文还讨论了这两台机器对制造技术进步的影响。研究结果证明了熔融沉积成型和选择性激光烧结在制造业中高效和成功生产的巨大益处，以及两者的应用。本文的目的是总结熔融沉积成型和选择性激光烧结作为先进制造技术进步的重要技术工具。研究强调了许多优点和应用，包括耐用性、易用性、更低的生产成本、更短的制造过程交付周期、易于处理复杂的型腔和几何形状、多种高性能、更低的工具成本、生产定制产品以及开发小批量生产、桥梁制造、工程模型、测试和高温应用，以便快速将产品推向市场。
着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
利用先前的解决方案来奖励成型和熵的钢筋学习
在加强学习（RL）中，从先前解决的任务中利用先验知识的能力可以使代理可以快速解决新问题。在某些情况下，可以通过组成先前解决的原始任务（任务组成）的解决方案来大致解决这些新问题。否则，可以使用先验知识来调整新问题的奖励功能，从而使光学策略保持不变，但可以更快地学习（奖励成型）。在这项工作中，我们开发了一个通用框架，用于奖励成型和任务组成，以熵进行的RL。为此，我们得出了一个确切的关系，该关系连接了具有不同奖励函数和动力学的两个熵调查的RL概率。我们展示了派生的关系如何导致熵调查的RL中奖励成型的一般结果。然后，我们将这种方法推广，以得出一个确切的关系，该关系连接最佳值函数，以在熵正则化的RL中组成多个任务。我们通过实验验证了这些理论贡献，表明奖励成型和任务综合会导致在各种环境中更快的学习。
通过奖励成型技术增强多跳的知识图
摘要 - 在计算知识的领域中，知识图推理（KG-R）位于促进多种领域的促进复杂的推论能力的前端。这项研究的精髓旨在实现强化学习的使用（RL）策略，尤其是增强算法，以浏览多跳kg-r中固有的内在物质。这项调查批判性地解决了知识图（kgs）固有的不完整所带来的普遍挑战，这些挑战经常导致错误的推论结果，表现为虚假负面因素和误导性的阳性。通过将大学的医学语言系统（UMLS）分区分为富且稀疏的子集，我们研究了预训练的BERT嵌入式的功效，并促使学习方法来完善奖励成型过程。这种方法不仅提高了多跳kg-r的精度，而且为该领域的未来研究树立了新的先例，旨在提高复杂KG框架内知识推断的鲁棒性和准确性。我们的作品对KG推理的论述有了新的观点，提供了一种方法上的进步，该进步与自然期刊的学术严谨和学术愿望保持一致，并有望在计算知识表示领域中进一步发展。索引术语 - 知识图推理，强化学习，奖励成型，转移学习
chemSHERPA-AI成型品数据创建支持工具输入步骤（...
LR06 (SVHC) EU REACH 规则Candidate List of SVHC for Authorisation （认可対象候补物质）およびANNEX XIV（认可対象物质） ○
生物质废弃物成型燃料作为可再生能源的生命周期评估
背景和目标：玉米和水稻种植区有大量生物质废弃物未得到充分利用。在中爪哇省的格罗博根，稻壳和玉米废弃物被用作豆腐生产的能源，从而形成稻壳炭和玉米芯炭。因此，开发创新方法将稻壳和烧玉米芯废弃物转化为有经济价值的产品至关重要。本研究旨在通过分析生物质废弃物（特别是玉米芯、烧玉米芯、烧稻壳和聚丙烯废弃物）的化学特性及其相关的环境影响，确定其理想的团块混合物。方法：选择此实验设计来确定生产高质量团块的最佳材料组合。在这个设计中，材料组合是自变量，而化学特性是因变量。本研究选择的因变量来自印度尼西亚国家标准规定的参数，包括水分含量、热值、灰分和固定碳的测量。进行了生命周期评估以评估所生产的蜂窝煤产品对环境的影响。结果：研究结果表明，根据印度尼西亚国家标准参数，玉米芯蜂窝煤的质量优于烧稻壳蜂窝煤。与回收有关的生命周期评估表明，玉米芯蜂窝煤对环境的影响较小。研究表明，在生产过程中不使用塑料的玉米芯蜂窝煤具有优异的化学性能和更有利的环境影响。不含聚丙烯的玉米芯水分含量为 11.16%，灰分含量为 20.04%，固定碳含量为 77.44%，热值为每克 5,156.93 卡路里。环境影响相当于 0.387 美元的生态成本。研究结果表明，玉米芯团块具有作为替代能源或与化石燃料在混烧过程中结合的巨大潜力。结论：研究结果将有助于地方政府指导生产符合消费者质量标准的生物质团块，同时最大限度地减少环境影响。有必要进一步研究，以分析在工业应用中，特别是在格罗博根县的水泥行业中，使用团块替代化石能源或与化石燃料结合使用时遇到的障碍和挑战。
设计，制造和评估由旋转成型制造的小型涡轮刀片
摘要可再生能源的概念已在世界上深深地根深蒂固，吸引了越来越多的研究人员和行业专业人员投入大量资源来推动更有效的系统的开发。虽然当前的大型风力涡轮机叶片达到50 m的长度，并且通常作为单个实体制造，但本研究的重点是专门针对小型涡轮机量身定制的刀片剖面的设计和评估。使用旋转成型制造刀片，采用各种聚合物（包括热塞和热塑性）的聚合物。为增强其机械性能，将泡沫掺入聚氨酯和聚乙烯叶片中。通过机械分析来评估各种配方和泡沫来评估合适的刀片。空气动力学分析是在不同的风速和俯仰角范围内进行的。结果表明功率系数（CP）接近0.5。