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可编程植物机会种子 - 征集提案
4 作为审核的一部分，我们可能会邀请申请人与项目主任会面，讨论最终选拔之前的任何关键问题/疑虑——此讨论可以以虚拟方式进行，或者我们可能会通过电子邮件就您的提案的某些方面寻求澄清。
并发与并行，编程与现实生活之间 Marius BÎTCĂ 1*、Darinela ANDRONOVICI 1、Dumitraș MĂMĂLIGĂ 1
摘要。本科生或新手程序员经常在编程课程中受到高级和抽象概念的挑战。与构建顺序程序相比，并行和并发编程需要不同的、更复杂的控制流思维模型。现在，多核处理器已成为计算机和移动设备的标准，开发软件以利用这种额外的计算能力的责任现在落在了现代软件开发人员身上。关键词：性能、编程、线程、顺序程序、计算机体系结构。简介本文的目的是通过不仅提供定义和解释，还提供来自现实生活的例子，帮助读者理解什么是并行性和并发性，因为这样会更容易理解。有很多解释，但只有少数能让你对它们有一个很好的认识，其余的都让你感到困惑，然后你放弃理解这两个术语。你甚至不知道你不仅在编程时看到并发和并行性，而且在任何地方、任何时候都看到它。现实生活中的实现想象一下，一个人在图书馆工作，一堆新书到了。他的任务是按作者选择合适的书，然后将它们放到书架上。他完成这项任务的方式是遵循正确的步骤。他会从所有书中挑选出由同一作者写的书。将它们带到相应的位置后，他会将它们排列在书架上。为了使这个过程更有效率，他可以实施并行技术，使用两名工人并让他们同时工作。这样，他将减少两倍的时间。当然，如果他想使这项工作更有效率，他可以使用更多的工人。关于并行性，需要了解的一件重要事情是，有时您无法获得预期的性能提升，因为您可能会遇到瓶颈，这种情况发生在资源（书籍）繁忙且第二名工人无法选择所需书籍时，这就是为什么您可能会浪费与使用一名工人时相同的时间。现在，如果您想更好地优化，可以使用并发方法。因此，在进入这个主题之前，先定义什么是并发，因为很容易将并发与并行混淆，我们必须从一开始就尝试明确两者的区别： - 并行是指同时做很多事情。 - 并发是指同时处理很多事情。 并行 并行意味着在多个硬件（核心、机器等）上执行多个任务，这就是为什么这些任务并行运行并且尽可能快地执行。 并行计算机是一种在协作中使用同时处理元素的计算机或系统
引用：Hall, L. & Clapton, W. (2021)。机器编程：性别、种族、性取向、人工智能以及边界可信度和欺骗的构建。《互联网政策评论》，10 (4)。https://doi.org/10.14763/2021.4.1601
摘要：人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为，人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟，人工智能是由人类编程的，因此，谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目，该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术（包括面部识别和欺骗检测）来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、（不）安全与人工智能等领域的文献，探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响，概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为，iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险，不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者，还会强化现有的非入境做法和政策。
人工智能聊天机器人在编程教学中的机遇与挑战：中部和中部高地地区的案例研究
摘要 近年来，人工智能技术的发展对教育产生了巨大的影响。特别是人工智能聊天机器人，如ChatGPT、Gemini、Bing chat、GitHub Copilot……为学习者和教师提供了有趣的机会和挑战。因此，决定可以和应该利用哪些机会，以及如何克服或减少这些工具可能给教学带来的挑战，是一个值得关注的问题。本文采用文献综述和半结构化访谈的方法，调查了中部和西部高地地区一些教授编程相关科目的IT教师和讲师对人工智能聊天机器人为编程教学带来的潜在机遇和挑战的看法，以及他们对在人工智能聊天机器人变得突出和普遍时，教学中需要做出哪些调整以应对机遇和挑战的看法。在当今快速变化的数字化转型格局中，从人工智能聊天机器人工具中获取优势至关重要且紧迫。 1. 课程
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
利用现代生物技术工具对植物进行智能重编程以抵抗盐胁迫
a 作物遗传育种与综合利用教育部重点实验室，油料作物研究所，豆科作物遗传与系统生物学中心，福建农林大学农学院，福州，中国；b 水稻生物学国家重点实验室，中国农业科学院，中国水稻研究所，浙江，中国；c 国家生物技术和基因工程研究所 (NIBGE)，巴基斯坦费萨拉巴德；d 扬州大学园艺与植物保护学院园艺系，扬州，中国；e 塞浦路斯理工大学农业科学、生物技术与食品科学系，塞浦路斯莱梅索斯；f 西澳大利亚大学 UWA 农业研究所，澳大利亚珀斯克劳利；g 作物多样化与遗传学，国际生物盐渍农业中心，阿拉伯联合酋长国迪拜； h 印度海得拉巴国际半干旱热带作物研究所 (ICRISAT) 基因组学和系统生物学卓越中心；i 澳大利亚默多克大学国家农业生物技术中心默多克作物和食品创新中心
代谢重编程在肾癌中的作用
代谢重编程是一种细胞过程，在此过程中，细胞会改变其代谢模式以满足能量需求、促进增殖并增强对外部压力源的抵抗力。此过程还为细胞引入了新功能。“瓦博格效应”是肿瘤发生过程中观察到的代谢重编程的一个研究得很好的例子。最近的研究表明，肾细胞在受伤后会经历各种形式的代谢重编程。此外，代谢重编程在肾癌的进展、预后和治疗中起着至关重要的作用。本综述全面介绍了肾癌、代谢重编程及其在肾癌中的意义。它还讨论了肾癌诊断和治疗的最新进展。
Notifier编程指南
1。将迷你USB插入充电底座的后部，然后将USB插入电源，然后将USB电源插入电气插座中。充电基地中的琥珀色LED将亮起，不久后三遍灰烬，然后熄灭。2。将Notifier放入充电基础中。在几秒钟内，将听到哔哔声，并且充电状态将从“准备就绪”变为“充电”，然后，如果打开Notifier，则屏幕将进入待机。3。当电池较低时，Notifier将需要长达2.5小时才能充分充电。如果关闭了Notifier，则不会有通知，尽管它会充电。第8页提供了有关电池充电过程的更多信息。4。充电底座应放置在通风空间中，远离可易光的材料或热源，例如散热器，直射阳光，加热器和电气设备。要确保最佳的无线电覆盖范围，请避免将充电底座放在由金属或设备制成的物体上或附近，这些物体或设备可能导致无线电干扰，例如填充柜，电视，无线电，Wi-Fi路由器，手机和计算机。5。遵循本指南，以获取有关如何将设备与Notifier配对的信息，并根据所需的首选项自定义设置。
