最近,数字技术教育(在线学习)资源的令人震惊的增长及其广泛接受导致尼日利亚网络犯罪的增加。在尼日利亚,数字技术教育辅助网络犯罪是在每日基础上以各种形式进行的,例如欺诈性邮件,窃,身份盗窃,黑客,垃圾邮件等。该论文能够讨论并详细讨论网络犯罪和数字技术教育,用于国家发展的数字技术,各种类型的网络犯罪,网络犯罪的原因以及不同的方式打击网络犯罪的方式。因此,该论文建议,除其他外,学校当局以及网络安全意识和培训都可以使学习者意识到在学校和学院中的网络犯罪或网络攻击的危险,以实现成功的教学和学习,以实现对有效国民发展的网络犯罪影响,以最大程度地减少Niger在Niger中的影响。关键字:数字技术,教育,网络犯罪,尼日利亚,国家发展。简介
技术彻底改变了我们的驾驶,骑行和导航方式,从而显着提高了所有用户的道路安全性。高级车辆功能和创新的基础设施设计减少了崩溃并挽救生命。但是,这些进步并不能取代人类做出安全决定的责任。道路安全仍然是共同的责任,需要所有道路使用者的技术支持和安全行为。
• 天文学 • 生物医学光学与医学成像 • 通信与信息技术 • 国防与安全 • 电子成像与信号处理 • 能源 • 激光 • 光源与照明 • 光刻与微电子 • 计量学 • 纳米技术 • 光学 • 遥感 • 传感器
摘要:干细胞研究进展迅速,由于其独特的自我更新和多能分化能力,为难治性疾病提供了有希望的治疗方法。干细胞在治疗遗传疾病、神经退行性疾病 (NDD)、心血管疾病和癌症方面发挥着关键作用。在遗传疾病中,将干细胞与 CRISPR-Cas9 等基因编辑工具相结合,可以精确纠正致病基因,而健康的干细胞则通过替换患病细胞来修复组织。对于 NDD,iPSC 可以分化为多巴胺能神经元,以取代受损的脑细胞并增强神经再生。在心血管疾病中,它们促进心肌和血管修复。在癌症中,干细胞增强抗肿瘤免疫力并将药物直接输送到肿瘤部位,从而提高治疗效果。尽管取得了这些突破,但挑战依然存在。高质量干细胞的生产有限,控制分化以防止肿瘤发生仍然至关重要。同种异体移植存在免疫排斥的风险,而使用胚胎干细胞则引发了伦理问题。需要制定监管框架和临床标准来确保安全性和有效性,同时解决道德和患者权利问题。随着不断创新,干细胞疗法将彻底改变医学,为复杂疾病提供新方法并改善全球健康。
COVID-19 疫情改变了全球的市场、组织、个人、行业、行为和技术发展(Breier 等人,2021 年)。各种类型和规模的公司都被迫以非常快速和敏捷的方式适应,以在巨变的时代生存下来。值得注意的是,这种变化被认为是暂时的。然而,事实并非如此。这场疫情彻底改变了许多方面,并将在未来几年和几十年影响更多方面。这与文献一致,文献表明,充满挑战的时代和巨大的挑战可以刺激新的增长道路(Bertello 等人,2022a、2022b)。因此,企业必须适应并在充满挑战的时代创造生存条件。这不是开发新产品或新工艺的问题(Sukumar 等人,2020 年)。相反,这种根本性的变化需要重新思考商业模式(Piccolo 等人,2022 年)。商业模式创新通常涉及数字化流程
近年来,随着硬件和软件技术的进步,高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高,但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能,因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别,并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论,并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布,比较了它们之间的特征差异。同时,我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币,这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中,我们准备了四种情况,作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下,都已看到量子行走的成功实现,这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后,我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中,就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言,准备了三种情况,从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比,问题设置的复杂性大大增加,但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到,量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后,我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
这项研究探讨了积极的社交媒体使用者的Z穆斯林学生中的恐惧症与无聊不容忍之间的关系。智能手机依赖性的越来越多的患病率与焦虑症(如定罪恐惧症)相关,同时也加剧了无法忍受无聊的耐受性,尤其是在数字环境中。这项研究使用了一种定量方法,采用了调查方法的定量方法,该方法利用了标准恐惧症问卷(NMP-Q)和无聊的倾斜度量表(BPS)来测量47位随机选择的参与者之间的这些变量。使用简单的线性回归对数据进行了分析,揭示了恐惧症和无聊不耐受之间的显着正相关:随着定位恐惧症水平的增加,无聊的耐受性降低。这项研究强调了人们对智能手机过分依赖及其对Z世代的心理影响的关注。鉴于社交媒体在这些学生的日常生活中的至关重要的作用,了解游戏中的心理动态为开发有针对性的干预措施提供了洞察力,以减少智能手机依赖并改善情绪调节。这些发现有助于在数字时代更广泛的关于心理健康的论述,强调了提高对与智能手机过度使用相关的心理风险的更高认识的重要性,并提出了增强学生情感韧性的策略。未来的研究应调查影响这些行为的文化和社会因素,以制定更有效的干预措施。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是,在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在:语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作,其中大规模,数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中,我们在此处报告工作,这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语(通用20)和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域,我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
引言 生命系统中的生理过程受制于有规律的周期性波动——生物节律 [1]。生命组织各个层面的生物功能的周期性是生物系统的主要特性之一 [2]。昼夜节律似乎是所有生物节律中最具价值的 [3],属于自由发展的内源性节律 [4],大约持续 24 小时 [3]。昼夜节律与昼夜节律变化有关,即地球绕地轴旋转 [5]。如今,运动活动、体温与皮肤温度、脉搏和呼吸频率、血压、利尿等都有昼夜节律 [4]。24 小时昼夜睡眠-觉醒周期是人类所特有的 [6],尽管睡眠不仅仅是昼夜节律系统的一部分 [7]。睡眠约占人类生命的三分之一,睡眠质量决定了总体健康水平 [8]。睡眠是一个复杂的生理过程,需要大脑各个区域的相互作用 [9]。睡眠包括两个阶段:慢波睡眠和快速眼动睡眠 [8]。夜间睡眠由 4-5 个这样的周期组成,持续约 90-100 分钟 [4]。调节睡眠-觉醒周期的一个重要组成部分是位于下丘脑前部的结构,
