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启发式：我们在压力下解决问题时使用的思维捷径
当我们在时间压力下或存在很多不确定性的情况下解决问题时，我们往往不会使用严格的逻辑推理。相反，我们倾向于求助于一种或多种思维捷径，也称为启发式方法来解决问题。使用启发式方法的好处是，它们可以让我们快速做出决策，而经历严格的逻辑推理的所有步骤可能会令人精疲力竭且耗时。缺点是启发式推理会导致我们在决策中出现特定类型的错误。研究表明，专家和非专家都使用启发式方法解决各行各业的问题，包括医学、商业、政治、执法，甚至科学。研究人员还发现了多种不同的启发式方法。在本文中，我们将重点介绍三种研究最广泛的启发式方法，并展示它们如何影响现实生活，甚至是生死攸关的决策。
利用 EnCITE Fra 解决问题和抓住机遇
从新冠疫情引发的 P-12 教育中数字工具的激增，到生成式人工智能工具的引入，再到蓬勃发展的 CSforAll 运动，以及对教育技术数据收集和侵犯隐私的担忧日益加剧，近年来，美国的教育技术格局变得越来越复杂。为新手教师做好准备以应对这些现实以及未来的现实，同样复杂。该领域已经认识到，传统的 3 学分教育技术课程不足以提供充分的准备（Foulger 等人，2017 年），而是呼吁机构让利益相关者参与协作重新设计，以将与技术相关的知识和技能连贯地融入整个教师培训课程中（Foulger 等人，2023 年；Warr 等人，2023 年）。本文作者隶属于计算综合教师教育 (CITE)，这是一项旨在有意义、公平和连贯地将计算和数字素养整合到纽约市立大学教师教育课程中的计划，纽约市立大学是美国东北部的一个大型城市大学系统。除了应对疫情后入学人数下降带来的资源紧缩之外，像我们这样的教师培训机构还被要求响应国家计划（美国教育部，2017 年）和州标准，这些计划强调需要让所有学习者不仅要学会使用数字工具，还要成为能够使用这些工具并研究计算技术对我们世界的影响的创造者、计算思考者和程序员。最近的学术研究强调了建设像我们这样的教师培训机构实施有意义的教育的能力的重要性。
通过经验，工程和参与来解决问题
RPG集团是一个全球多元化的业务集团，在信息技术，基础设施，轮胎，药品，能源和农业综合企业领域拥有运营。由传奇的工业家R. P. Goenka博士创立，该小组的血统可以追溯到19世纪初。今天，RPG拥有几家经济核心领域的公司：Zensar Technologies，Kec International，Ceat，RPG生命科学，Harrisons Malayalam，Raychem RPG和Spencer International Hotels。印度最多样化的集团之一，RPG名称是稳定，持续增长，高标准公司治理的代名词，以及对人们和环境的尊重文化。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
急性有氧运动是否会增强阿尔茨海默氏病患者的选择性关注，工作记忆和解决问题的能力？基于性别的比较研究
1 Research Laboratory, Exercise Physiology and Physiopathology: from Integrated to Molecular “ Biology, Medicine and Health ” , LR19ES09, Faculty of Medicine of Sousse, Sousse University, Sousse, Tunisia, 2 Laboratory of Human and Arti fi cial Cognition (EA 4004), Psychology UFR, University of Vincennes/ Saint-Denis, Saint-Denis, France, 3 Research实验室，教育，运动，体育与健康（EM2S），LR15JS01，SFAX高地体育与体育研究所，SFAX大学，SFAX大学，SFAX，SFAX，突尼斯，突尼斯4培训与运动科学系，体育科学研究所，约翰内斯·古滕伯格 - 企业家Mainz，Mainz，Mainz，5 of Sfax, University of Sfax, Sfax, Tunisia, 6 High Institute of Sport and Physical Education of Sfax, University of Sfax, Sfax, Tunisia, 7 High Institute of Sport and Physical Education of Ksar Saïd, University of Manouba, Cité Nasr, Tunisia, 8 Department of Sport Sciences, College of Education, Taif University, Taif, Saudi Arabia, 9 Neurology Department, University Hospital Sahloul Sousse，Sousse，突尼斯，10学院医学与医学学院，阿拉伯海湾大学，麦纳马，巴林
解决问题的策略单元1
模块1：解决问题的策略单元1：解决问题的路线图：典型策略………………………………………………………………………………………………4单元2：解决问题的过程………………………………。13单元3：解决问题的计算方法………………………………………………………………………………25模块2：算法在解决问题单元中的作用1：抽象作为解决问题的工具………………………………。34单元2：算法…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………56 UNIT 4: PSEUDOCODE………………………………………………….. 69 MODULE 3: IMPLEMENTATION STRATEGIES UNIT 1: RECURSION……………………………………………….…… 78 UNIT 2: CONTROL STRUCTURES: SELECTION AND ITERATION 90 UNIT 3: DECOMPOSITION AND MODULARISATION…………..….. 105 UNIT 4: TESTING AND调试……………………………………。114
策略作为解决问题的手段 - USAWC 出版社
冷战期间，美国战略家如乔治·凯南和安德鲁·马歇尔经常使用解决问题的语言。在凯南著名的《长电报》中，他解释说，“如何应对”苏联的问题需要“与解决战争中重大战略问题一样的彻底性和细心性”。他将战略家的任务比作“医生”分析难缠的病人。2 马歇尔同样将他的战略方法描述为“诊断”，以“思考事物的方式、问题的结构，这非常重要”为中心。3 与马歇尔共事的米·奥吉尔评价说，他的“愿景和工作在于问题驱动研究的理念：对来自许多不同学科的思想元素的兴趣和使用它们的能力，以理解特定问题。”4
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。