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人工智能探索在线课程大纲
课程描述人工智能探索及其在学校的实际应用通过演示、实际使用示例、实施工具和资源以及互动活动向您介绍人工智能 (AI) 领域及其在 K-12 环境中的应用。本课程重点介绍人工智能技术的各个方面，这些技术有可能促进和利用学习，并解决学校和社区中的实际问题。作为教育工作者，您还将学习向学生揭示人工智能技术如何融入我们生活的许多不同方面。您将积极参与课程内容，参与在线活动并完成动手作业以应用您的学习。在整个课程中，您将获得可供借鉴的策略，因为您将开发一个基于项目的单元，学生可以在其中应用人工智能来解决问题。
引用本文：Owolabi Paul Adelana，Musa Adekunle Ayanwale和Ismaila Temitayo Sanusi（2024）探索服务前生物学老师的意图
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战，该主题尤其具有挑战性。利用人工智能（AI）在教育中的重要性越来越重要，该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点，指标和行为意图。正如这些职前教师（通常称为数字本地人）被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中，因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人，专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论，使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明，感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标，主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是，感知到的行为控制并不能显着预测意图，这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范，尤其是在女性职前教师中，而在其他变量中没有观察到显着的性别差异，这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义，局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
探索大语模型中生成精度的神经梯度体系结构
摘要 - 将神经梯度体系结构（NGA）集成到大语言模型（LLMS）中，导致了自然语言处理的明显进步，从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算，NGA根据上下文提示动态调整内部途径，从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下，诸如机器翻译，摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题（例如重复性或无关的产出），从而提高了生成内容的总体质量。此外，NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调，从而促进了其在专业领域的应用，而无需大量的重新培训。经验结果表明，NGA在完善LLM的生成过程中的功效，强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此，NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展，为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
神经元的反向迁移：探索大脑的进化体系结构
早期的研究主要集中在神经发生（大脑中神经元的产生）和快速的神经元迁移均在胚胎发育的早期朝着一个方向移动。但研究人员发现，神经元在出生后慢慢移动以调整其最终位置，而神经元的产后反向运动导致了从三层皮层到六层新皮层的进化过渡。他们认为，如果没有反向运动，只有紧凑的三层皮层才能发展出来，而稀疏的六层新皮层的正确形成是不可能的。
探索网络的定量弹性分析 -
摘要 - 随着技术进步，网络物理系统（CPSS），特别是关键基础设施，已经与之紧密相连。他们对网络对手的接触比以往任何时候都高。针对批判基础设施进行的网络攻击的数量在数量和复杂性中增长。对这种复杂系统的保护至关重要。适用于关键基础设施的弹性旨在保护这些重要系统免受网络攻击，并使它们继续提供一定水平的性能，即使发生攻击也是如此。在这项工作中，我们探讨了与CPSS应用的网络耐药性有关的新进步。我们还使用度量标准来探索关键基础设施的弹性。作为用例，我们考虑使用水处理系统。索引术语 - 环境富度，关键基础设施，网络物理系统，弹性，光谱半径。
探索热力学中能量和温度之间的关系
强度和温度之间的关系对于信息各种身体过程至关重要。随着电力被转移到系统中或从系统中传递，它会影响小工具的温度，从而改变其国家。这种相互作用对于诸如热发动机和制冷等知识程序并不是最关键的，但是在知识现象以及截面过渡，化学反应和气体的行为以及这种探索中，我们将在探索中表现出重要的功能。我们将主要研究能源，主要在热的形式内影响控制这些相互作用的温度和原理的能量。将探索包括独特的温暖能力，潜在的温暖和热力学定律，从而提供有关功率如何影响温度变化和系统达到热平衡的方式的洞察力。通过研究这些原则，我们可以更高地绘制关闭驱动数量在众多热条件下的计数数字的基本机制。
探索基于同行反馈的博客对前服务EFL教师的学术写作表现
摘要本研究旨在揭示基于同行反馈的博客是否影响州立大学的EFL教师的写作能力。这项研究还打算揭示EFL写作博客的优势和缺点，以及在使用博客来提高其写作能力的Service EFL教师态度。该研究使用混合方法方法结合了定量和定性研究设计。一种准实验方法（测试前，测试后）用于涉及集体内时间序列设计的定量研究，其中个人参加了单一治疗，但没有对照组。揭示了参与者对使用博客来提高其写作技巧的态度，以及使用问卷调查表，研究人员与参与者进行了一对一的访谈，以在此过程结束时与参与者进行有关EFL教师对博客的看法的数据。调查结果表明，基于同行的基于反馈的博客对EFL前教师的整体写作成就以及写作绩效的子技能（例如焦点，内容，词汇，惯例，惯例和组织）具有重大影响。此外，根据调查结果，参与者对博客写作表达了有利的看法，因为它可以提高创造力，自信心，社会互动，动机和学术成就。此外，调查结果表明，评论，缺乏词汇以及使用网站的不适感是基于同行反馈的博客的挑战。这项研究强调了教学上的显着意义。博客，因为很明显，通过博客写作，学生的写作成就已经大大发展。关键字：博客写作，学术写作，服务前EFL教师，同行反馈，数字扫盲
使用神经元起源的细胞外囊泡探索躁郁症抑郁症的成年人脑胰岛素抵抗
通讯作者：Dimitrios Kapogiannis，医学博士，美国国家卫生研究院国家老化研究所，美国国家卫生研究院，251 Bayview Blvd，Ste 8C228，Baltimore，MD 21224，Kapogiannisnisd@mail.nih.nih.nih.nih.gov。*这些作者共享第一作者。±这些作者分享了高级作者资格作者声明Drs。Mansur和Kapogiannis可以完全访问研究中的所有数据，并负责数据的完整性和数据分析的准确性。Concept and design: Mansur, Lee, Rosenblat, Brietzke, Suppes, McIntyre, Kapogiannis Acquisition, analysis, or interpretation of clinical data: Mansur, Subramaniapillai, Lee, Iacobucci, Rodrigues, Cosgrove, Kramer, Suppes, McIntyre Acquisition, analysis, or interpretation of biomarker data: Mansur, Delgado-Peraza, Chawla, Nogueras-Ortiz, McIntyre, Kapogiannis Drafting of the manuscript: Mansur, Delgado-Peraza, McIntyre, Kapogiannis Critical revision of the manuscript for important intellectual content: Rosenblat, Brietzke, Suppes, Raison, Fagiolini, Rasgon Statistical analysis: Mansur Obtained funding: Mansur，McIntyre，Kapogiannis行政，技术或物质支持：Subramaniaiaiapillai，Lee，Cosgrove，McIntyre，Kapogiannis，Kapogiannis监督：McIntyre，Kapogiannis
信任人工智能：对公众看法的定性探索和对风险和福利的接受
本文旨在研究民众对人工智能（AI）的危险和优势的看法，以及这些看法对AI的信任和接受的影响。对来自加利福尼亚州旧金山的90名参与者进行了采访，并对他们的反应进行了定性分析，从而引起了积极和负面影响的有趣组合。虽然新机会被认为是有帮助的，尤其有助于使生活更加方便并帮助一方面解决世界的问题，但AI被认为会带来一些负面后果。大约有60％的人担心AI取代工作人员的可能性，有47％的人关心其偏见的可能性，而52％的人关心其侵犯Peo-Ple的隐私的可能性。关于特定素质，信托被确定为重要措施。58％的参与者质疑AI行动及其目标的开放性。此外，有62％的参与者在AI开发和使用方面的治理和披露方面表现出很高的兴趣。这项工作提供了有关以下事实的见解：有必要通过建立较高水平的透明度，道德标准来提高公众对AI的信任。所有这些见解都必须扩展有关AI治理的讨论，并强调我们必须在该领域中实现创新，同时考虑到某些关键价值观。
使用神经元起源的细胞外囊泡探索躁郁症抑郁症的成年人脑胰岛素抵抗
通讯作者：Dimitrios Kapogiannis，医学博士，美国国家卫生研究院国家老化研究所，美国国家卫生研究院，251 Bayview Blvd，Ste 8C228，Baltimore，MD 21224，Kapogiannisnisd@mail.nih.nih.nih.nih.gov。*这些作者共享第一作者。±这些作者分享了高级作者资格作者声明Drs。Mansur和Kapogiannis可以完全访问研究中的所有数据，并负责数据的完整性和数据分析的准确性。Concept and design: Mansur, Lee, Rosenblat, Brietzke, Suppes, McIntyre, Kapogiannis Acquisition, analysis, or interpretation of clinical data: Mansur, Subramaniapillai, Lee, Iacobucci, Rodrigues, Cosgrove, Kramer, Suppes, McIntyre Acquisition, analysis, or interpretation of biomarker data: Mansur, Delgado-Peraza, Chawla, Nogueras-Ortiz, McIntyre, Kapogiannis Drafting of the manuscript: Mansur, Delgado-Peraza, McIntyre, Kapogiannis Critical revision of the manuscript for important intellectual content: Rosenblat, Brietzke, Suppes, Raison, Fagiolini, Rasgon Statistical analysis: Mansur Obtained funding: Mansur，McIntyre，Kapogiannis行政，技术或物质支持：Subramaniaiaiapillai，Lee，Cosgrove，McIntyre，Kapogiannis，Kapogiannis监督：McIntyre，Kapogiannis