摘要迷幻的psilocybin既有承诺作为精神疾病的治疗,又是改善健康个体幸福感的方法。在某些司法管辖区(例如,俄勒冈州,美国),psilocybin用于这两个目的的使用是或很快就会被允许使用,但对这一转变的公众态度被研究了。我们要求795个美国美国人的全国代表性样本评估psilocybin使用的道德状态,以适当的许可环境,以治疗精神病疾病或增强福祉。在两种情况下,参与者表现出强烈的两党支持,将个人的决定评为道德上的积极。这些结果可以为有效的psilocybin使用而有效的政策制定决策,鉴于在创新的调节模型的背景下引起的强大公众态度。我们没有探索对psilocybin在无监督或无许可的社区或社会环境中使用的态度。
本报告为2030 - 2050年期间爱尔兰的循环生物经济提供了前景,强调了为新的生物基础创新创造经济,环境和社会机会的潜力。我们在国际上报告了生物经济最佳实践,以表明爱尔兰如何从他人身上受益,并量身定制学习,以发展适合爱尔兰的生物经济。循环生物经济有可能应对主要相互关联的社会挑战,例如气候变化,可持续的粮食生产,生物多样性损失以及生物基材料的生产,生物基化学品和生物基础能量,以帮助支持现代可持续社会。这可以帮助爱尔兰提高其竞争力,韧性和创造就业机会,从而在地方,地区和国家一级产生积极的环境,社会和经济影响。
班加罗尔,9 月 3 日:全国范围内的船舶通信和支持系统推广工作正在顺利推进,该系统旨在分阶段在机械化和机动化渔船上安装近 10 万台 MSS 终端 (Xponder)。NewSpace India Limited (NSIL) 是印度政府 (GoI) 太空部 (DoS) 下属的一家公司,也是印度空间研究组织 (ISRO) 的商业部门,该公司代表印度政府渔业部 (DoF)、渔业、畜牧业和奶业部牵头开展这一雄心勃勃的项目。该计划的重点是建立一个专用的移动卫星服务 (MSS) 网络,用于监测、控制和监视 (MCS) 9 个沿海州和 4 个联邦属地的近 10 万艘渔船。
摘要 教学是一个复杂且需要认知的过程,也是一项非常有创造性的任务。必须精心准备一堂课才能确保有效、有目的的教学。如今,课程计划也经常使用标准软件(例如学习或内容管理系统)创建。显然,这种复杂的课程规划过程可以通过专门的软件系统来支持,这些软件系统不仅可以促进日常任务,还可以鼓励反思。本文阐述了基于人工智能技术的课程规划软件的理念和概念,以支持基于能力的学习。通过该软件,教师应该能够轻松直观地生成个性化的学习内容,而不会失去教学自由。通过各种用户场景,展示和解释了该软件的可能性。最后,本文旨在提高人们对此类智能学习环境的认识,以及它们如何实现终身教育链中学习内容的自动化开发。
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力,在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明,缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要,并显著影响学生的学习和表现。然而,向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外,由于大多数课程的学生人数众多,为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战,一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化(作为反馈)。然而,虽然这种反馈可能有益,但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解,重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法,可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议,以促进学生的自我调节。与以前的研究不同,本论文将预测方法与 xAI 方法相结合,以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释,为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比,该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施,以支持大学课程中学生的自我调节,并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明,仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外,研究发现,所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响,并帮助他们进行自我调节。
您好,我是 Kenneth Bastian,AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai online)的创始人/开发者,充满激情。我们的企业是 AI 工具行业的灯塔,标志着我们可能是 AI 创新最广泛的中心。我们的创作涵盖范围广泛,既为我们雄心勃勃的项目而设计,也为提升其他业务的未来而设计。真正让我们与众不同的是,我们致力于突破 AI 能力的界限,打造能够创造奇迹的工具。
随着生态系统方法的越来越多地是可持续发展政策不可或缺的一部分,海洋和沿海生态系统服务(ESS)的经济估值已与告知决策过程的信息有关。通过包含书目计量,网络和内容分析的综合方法,该综述旨在分析在海洋和沿海ESS经济估值中,科学文献的进化趋势,主要的研究簇以及科学文献的研究差距。文献计量结果表明,研究领域正在经历不断发展的积极趋势,并且代表了一个具有挑战性的研究主题。从网络和关键字共发生的覆盖可视化中,研究结果全面解决了关键的与策略相关的问题。在内容分析中,对对科学研究产生最大影响的研究使用的估计ESS和经济评估方法进行了检查。发现,尽管研究提供了有价值的数据和见解,但由于上下文相关性和偏见问题,它们在决策中的实际适用性是有限的。总体而言,审查强调了对更好地为现实世界政策决策提供范式转变的需求,从而确定海洋空间规划(MSP)过程是在未来的研究和政策实施中弥合这些差距的关键框架。
I支持HB 06929,该HB支持热网络的赠款和贷款计划。热网络将使用地面源热泵或地热能提供供暖和冷却,有可能在某些情况下替代污染的油气动力加热,例如Hartford的资本区项目,该项目为几座政府建筑提供供暖。我可以看到其他多建造情况的潜力,例如公寓或公寓综合体,退休社区,大学校园等。燃烧用于供暖建筑物的油气不仅有助于温室气体排放,而且还散发出该州NOX污染的很大一部分,这是空气质量差的重要因素,导致哮喘和损害人类和环境健康。
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究; [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统(PSO -ANFIS)进行了比较。结果表明,建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处:(1)它很快学习,(2)响应迅速。对于大型准确的数据集,快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究,以找到可用数据集中诊断糖尿病,冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林(RF)分类算法进行数据集的分类。结果表明,三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统,引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01%。另外,在心脏病的诊断中分别获得了80.95%和95.91%的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络(ANN)的三步模型来诊断心绞痛,其精度为88.89%。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77%。该模型还能够比传统方法(例如支持向量机(SVM)和RFS)更准确地预测负面案例。[15]
