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World File Search System批判性
免疫巡逻：创新学习，批判性思维，...
免疫巡逻队提供教室内的任务和在线游戏，旨在帮助学童建立对免疫背后科学的基本了解。它还为他们提供了批判性评估在线资源的信誉的技能。这种知识是基础，使他们将来有能力做出与健康相关的选择。
生成式人工智能增强教学策略，赋能学生，激发批判性思维、团队合作和创造力
描述 探索将生成式人工智能融入科学课程的挑战和机遇——这对许多学生来说都是一次关键体验。学习培养批判性思维和解决问题能力的教学方法，利用 ChatGPT 来补充内容。使用 Adobe Firefly 和 Express 通过快速工程技术激发创造力，使学生能够在同行评审小组项目中直观地呈现复杂的天文学主题。加入我们，探索学生的反馈，并讨论生成式人工智能如何增强学习体验并为学生未来的职业生涯做好准备。学习成果/收获
授权混合批判性工业核心
是将工作负载分配给P-还是E-Core。至关重要的是要强调，混合微体系结构中的许多挑战起源于这些实时计算的历史问题。设计理念和进化在Intel®Core™处理器领域，英特尔一直在追求优先考虑高性能计算的设计理念。内核已针对要求实质性处理能力的任务进行了优化，这使其非常适合资源密集型计算。在频谱的另一端，Intel®Atom™体系结构反映了不同的设计理念，强调了低功率设备的功率效率和可扩展性。intel®Atom™处理器是针对移动设备，物联网（IoT）应用程序以及能源效率是关键要求的其他场景量身定制的。IntelAtom®处理器的演变已经关注最小化功耗，同时保持轻量级计算任务的适当性能。第12代Intel®Core™处理器标志着实现了一个长期存在的概念，并将两种设计理念融合在一起。混合体系结构将P核与电子核集成在一起，结合了Intel®Core™和IntelAtom®设计的优势。这种方法旨在在绩效和能源效率之间找到平衡，以满足现代计算环境中的各种工作量。现在，我们已经建立了混合微体系结构的历史背景和基础，我们将在处理DFS和对Intel®PersiveHybrid Architecture的DFS和实时工作负载时，将重点转移到具体考虑方面。在即将到来的部分中，我们将首先检查DFS和混合批判性实时工作负载的高级体系结构。然后，我们将研究由于DFS功能增强而引起的新用例。最后，我们将提出一些初始测量结果，以证明这些用例的实用性。
引用本文：Alan Bond、Dirk Cilliers、Francois Retief、Reece Alberts、Claudine Roos 和 Jurie Moolman（2024 年 3 月 5 日）：使用人工智能聊天机器人批判性地审查关于人工智能在环境影响评估、影响评估和项目评估中的应用的科学文献，DOI：10.1080/14615517.2024.2320591
摘要 人们对人工智能 (AI) 在环境影响评估 (EIA) 中可能发挥的作用存在相当大的不确定性，包括在研究中。AI 大型语言模型 (LLM) 聊天机器人有可能提高 EIA 研究的效率，但它们的输出可能会引起担忧。本文探讨了使用 LLM 聊天机器人进行关于 AI 在 EIA 中的使用的文献批判性审查可以节省的潜在时间。使用 ChatGPT 和 Elicit 的组合，审查了文献以确定与在 EIA 中使用 AI 相关的 12 个关键问题，本文从最初构思到准备仅用了三天半的时间。开发了一个协议来帮助研究人员对通过 Elicit（或其他机器学习工具）提供的证据进行事实核查，这是本研究的一个新成果。使用三位同行评审员的评论可以更客观地反思 LLM 聊天机器人得出的输出的可信度、节省时间的适当性以及在这种背景下应用 LLM 聊天机器人所需的未来研究。
辩论聊天机器人，以促进YouTube上的批判性思考
暴露于各种观点有助于在线公共视频平台中破坏过滤器泡沫。最新的大语模型（LLMS）的进步阐明了创建辩论聊天机器人的潜力，该聊天机器人促使用户严格检查他们对观看视频形成的主题的立场。但是，观众是否受聊天机器人的影响可能取决于其角色。在本文中，我们研究了两个相关角色属性的影响 - 社会认同和修辞风格 - 对批判性思维。在一项混合方法研究（n = 36）中，我们发现聊天机器人具有外部（vs. ingroup）身份（t（33）= -2.33，p = 0.03）和有说服力的（vs. eristic）修辞（t（44）= 1.98，p = 0.05）引起了最有效地思考最有效的参与者，他们的参与者是有效的，他们的参与者是他们的参与者。但是，参与者的立场在很大程度上不受影响，这可能是由于聊天机器人缺乏上下文知识和人类的触觉。我们的论文为设计聊天机器人角色提供了用于补救在线社区中的过滤泡沫的经验基础。
神经科学的量子物理学通过人类神经功能应用：中央情报机构解释的网关过程的批判性分析
Quantum Physics of Neuroscience Contextualized Through Human Neurological Applications: A Critical Analysis of the Central Intelligence Agency's Declassified Gateway Process Ali-Rashad Richey University of Pacific Abstract: The article presents a critical evaluation of the Gateway Process, a neurological training system developed in 1983 by the Central Intelligence Agency (CIA) and the United States Army to harness human brainwave output and measure altered states of consciousness using innovative audio technologies.最初被分类的是，Gateway Process培训系统旨在通过诸如先验冥想之类的实践来增强认知。因此，本文通过声波频率，暗示性的演说以及对量子物理学和神经科学的含义进行了探索理论基础的探索，该理论基础的探索是针对半球同步的理论基础。讨论有关大脑解剖学，化学和与声音频率相互作用的最新研究发展提供了证据，证明了门户过程如何激发公众对研究人类意识的兴趣。此外，本文还评估了网关过程是否在方法上有效且可靠。正如这个以前由政府资助的项目促进了人类意识研究中的科学发展的那样，其主要发现为研究人员提供了量子物理学和神经科学观点的明显原因。例如，研究人员获得了有关半球同步或半同步技术的新见解，表明脑频率比对以影响认知。关键字：网关过程，半球同步，人类意识，量子物理，神经科学的神经科学物理神经科学的量子物理学通过人类神经系统应用上下文：中央情报机构对网关的批判性分析。成功招募的测试对象的渐进心理技术。二十年后解密，该项目被称为门户过程的分析和评估，需要发布一份长达29页的报告，描述了测试受试者如何经历了不限于体外经验（OOBES）和外观感知（ESP）（ESP）（ESP）（全球建筑学院，2021; 2021;美国陆军运营小组，1983年）的高级认知能力。虽然在国防部（DOD）进行实验之前，关于据称缺少第25页的争议，但用于产生结果的程序被证明在开发理论论证方面非常有用，以评估大脑两个半球的意识。最初由罗伯特·梦露（Robert Monroe，1971）提出，在他广泛出版的旅程中，hemi-sync从创建研究与发展（R＆D）单位发展以研究人类意识。梦露开发的音频技术在开发有关先验冥想等实践的好处的理论论点方面变得关键（Avvenuti等，2020; Dillbeck＆Bronson，1981; Mosini等，2019）。毫不奇怪，其中一些论点来自公众对嬉皮亚文化中迷幻使用的好奇心。
批判性定量：测量调查中的社区文化财富
摘要本研究探讨了社区文化财富（CCW）的定量衡量，这是一种基于资产的方法，用于理解来自系统边缘化的种族/族裔群体的学生的经验。基于批判种族理论，CCW专注于边缘化人群使用的资本形式，这些形式通常不被传统的社会科学研究所识别/低估。大多数关于CCW的研究都依赖定性方法。我们认为，定量批判性种族理论或“量化”可以通过统计学上指定来自边缘化人群的学生提供的资产来补充这些研究，这是朝着重新构想提高其重要性的机构的一步。本文旨在开发CCW量表，以定量探讨该概念，同时承认概念化强调的资本形式之间的重叠和动态性质。探索性因素分析的发现在很大程度上与原始CCW框架一致，但提出了一些可以进一步开发该框架的重要方法。
对气候变化对地下水资源的影响的批判性审查：关注当前状态，未来可能性和模拟模型的作用
1全球环境补救中心（GCER），工程，科学与环境学院，ATC大楼，纽卡斯尔大学，卡拉汉大学，新南威尔士州2308，澳大利亚； davamani@tnau.ac.in或davamani.veeraswamy@newcastle.edu.au（V.D.）; anandhi.santhosh@newcastle.edu.au（A.S。）; srinivasulu.asadi@newcastle.edu.au（A.S。）2环境科学系，泰米尔纳德邦农业大学自然资源管理局，印度哥印拜陀641003，印度641003； parameswari.e@tnau.ac.in 3印度泰米尔纳德邦政府环境与气候变化部3号，印度600015； ezrajohn4@gmail.com 4印度哥印拜陀641003，泰米尔纳德邦农业大学环境科学系； poorna155c@gmail.com 5印度Baramati 413115 ICAR-National National Ressigic Management Institute; gopalakrishnan.b@icar.gov.in 6化学系，Bannari Amman理工学院，Erode 638401，印度； arulmani@bitsathy.ac.in *通信：alvin.lal@newcastle.edu.au（A.L.）; ravi.naidu@newcastle.edu.au（R.N.）
生成式人工智能教育时代的批判性思维与伦理
想象一下这样的课堂环境：人工智能不会取代老师，而是帮助老师根据学业成绩和个人兴趣为每个学生制定个性化的学习计划。已有证据表明，生成式人工智能可用于设计新的方式，让老师与学生合作并为他们提供支持，同时让他们能够与世界各地的同事分享想法。通过开辟新的教学和学习方法，人工智能可以帮助学生成为知识的创造者而不仅仅是消费者，教师可以真正成为学习的促进者而不是知识的传播者。想象这样一个系统：师生之间的界限变得模糊，双方都参与到由协作式增强智能（人类和人工智能）驱动的动态、不断发展的教育之旅中。
纳米结构材料中计算振动光谱的批判性评估
摘要：振动光谱是一种无处不在的光谱技术，可表征功能性纳米结构材料，例如沸石，金属 - 有机框架（MOF）和金属 - 卤化物 - 卤化物perov-Skyites（MHP）。所得的实验光谱通常很复杂，具有低频框架模式和高频功能组振动。因此，理论上计算的光谱通常是阐明振动指纹的重要元素。原则上，有两种可能的方法来计算振动光谱：（i）一种静态方法，将势能表面（PES）近似为一组独立的谐波振荡器，以及（ii）一种动态方法，通过整合牛顿运动的方程来将PES围绕PES明确采样。动态方法考虑了Anharmonic和温度效应，并在真正的工作条件下提供了更真实的材料的代表；但是，此类模拟的计算成本大大增加。在量子机械水平上执行力和能量评估时，这肯定是正确的。分子动力学（MD）技术在计算化学领域已变得更加建立。然而，为了预测纳米结构材料的红外（IR）和拉曼光谱，其用法的探索程度较低，并且仅限于一些孤立的成功。因此，目前尚不清楚哪种方法应使用哪种方法来准确预测给定系统的振动光谱。■简介迄今为止缺乏一系列广泛的纳米结构材料的各种理论方法与实验光谱之间的全面比较研究。为了填补这一空白，我们在本文中提出了一个简洁的概述，该方法适用于准确预测各种纳米结构材料的振动光谱，并为此目的制定一系列理论指南。为此，考虑了四个不同的案例研究，每个案例研究都治疗了特定的物质方面，即柔性MOF的呼吸，刚性MOF UIO-66中缺陷的表征，金属 - 卤化物 - 卤化物perovskite CSPBBR 3中的Anharmonic振动以及对访客的吸附以及对Zeolite H-Ssz-ssz-13的孔的吸附。对于所有四种材料，在其宾客和无缺陷状态以及在足够低温下的所有四种材料中，静态和动态方法在定性上与实验结果一致。当温度升高时，由于存在Anharmonic语音子模式，CSPBBR 3的谐波近似开始失败。此外，缺陷和来宾物种的光谱指纹通过简单的谐波模型很好地预测。两种现象都弄平了势能表面（PES），这促进了亚稳态状态之间的过渡，因此需要动态采样。（ii）当材料在较高的温度下评估或额外的复杂性进入系统时，例如，强烈的非谐度，缺陷或客人物种，谐波制度分解，并且需要动态抽样才能正确预测声子频谱。在本综述中处理的四个案例研究的基础上，我们可以提出以下理论指南，以模拟功能固态材料的准确振动光谱：（i）对于低温下的纳米结构的晶体框架材料，可以使用静态方法在低温下的洞察力，可以使用几个点依靠point of the points of points of point of point of points of point of points points points and points and points and points and points and pote。这些准则及其针对原型材料类别的插图可以帮助实验和理论研究人员增强从晶格动力学研究中获得的知识。