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教育中的AI：对学校环境实施辅助的教学和道德分析
教育中人工智能的框架是技术，组织和环境的（联合国教科文组织，2023A，2023b）。技术环境（联合国教科文组织，2023a，2023d，2023e）包括正在使用或在市场上使用的技术。组织环境（Francesc等，2019; Xu＆Ouyang，2022; Unesco，2023a）与组织的可用资源和特征（例如其结构，沟通过程，组织准备及其规模）有关。也重要的是组织的人力资源，员工之间的连接结构，组织内的通信过程以及未使用的资源数量。环境环境（Francesc等，2019；牛津大学出版社，2023;联合国教科文组织，2023a）提供了可以领导或限制创新的因素，例如对工业的支持，对技术创新的支持，政府规则，文化因素，文化因素，利益相关者的影响力。
神经形态计算辅助的互动电容耦合触觉传感器阵列用于无线混合现实互动
摘要：灵活的触觉传感器由于其生物适应性和快速信号感知而显示出对人工智能应用的希望。Triboeelectric传感器可实现主动动态触觉传感，同时整合静态压力传感和实时多通道信号传输是进一步开发的关键。在这里，我们提出了一个集成结构，该结构结合了一个用于静态时空映射的电容传感器和一个用于动态触觉识别的摩擦电传感器。4×4像素的液态金属柔性双模式互动耦合触觉传感器（TCTS）阵列可实现7毫米的空间分辨率，表现为0.8 PA的压力检测极限，快速响应6 ms。此外，使用基于MXENE的突触晶体管使用的神经形态计算在90个时期内通过TCTS阵列收集的动态互动信号在90个时期内实现了100％的识别精度，并实现了来自TCTS阵列的动态互动信号，以及从多键盘触觉数据中的交叉空间信息通信中实现了多型触觉数据的交流。结果阐明了在人界面和高级机器人技术中双模式触觉技术的相当大的应用可能性。关键字：互联网耦合，触觉传感器阵列，神经形态计算，人类 - 机器接口，混合现实
大步：战略辅助的LLM代理框架...
大型语言模型（LLMS）之类的GPT-4已彻底改变了自然语言处理，表现出了显着的语言水平和推理能力。然而，它们在战略多代理决策环境中的应用受到严重限制的阻碍，包括数学推理不佳，遵循说明的困难以及产生错误信息的趋势。这些缺陷阻碍了他们在战略和互动任务中的表现，这些任务需要遵守细微的游戏规则，长期计划，未知环境中的探索以及对对手的举动的预期。为了克服这些障碍，本文介绍了一个新型的LLM代理框架，该框架配备了内存和专业工具，以增强其战略决策能力。我们将工具部署在许多经济上重要的环境中，尤其是双边谈判和多机构和动态机制设计。我们采用定量指标来评估框架在各种策略决策问题中的表现。我们的发现表明，我们的增强框架显着提高了LLM的战略决策能力。当我们强调当前LLM模型的固有限制时，我们通过有针对性的增强功能来证明改进的进步，这表明在LLM应用程序中，在LLM应用程序中，互动式环境的未来发展有前途的方向。
朝着AI辅助的标准化框架，图像...
与隔离发生的危害相比，风和降雨极端的同时出现会产生更大的影响。这项研究评估了从两个角度来看，冬季，在冬季，热带气旋（ETC）产生的化合物极端。首先，我们用极端的风和降雨进行评估；使用风严重程度指数（WSI）和降雨严重程度指数（RSI）来测量占地面积的严重程度，该指数（RSI）占了这两种危险的强度，持续时间和面积。其次，我们评估了6小时的风和降雨量的局部共发生。我们从这两个角度量化了复合极端的可能性，并在控制（1981 - 2000年）和Future（2060 - 2081，RCP8.5）中的许多驱动程序（喷气流，旋风轨道和前线）中进行了表征，来自当地对流的2.2 KM Crimate Promimate Proimate Proime jections and Futor and Future（2060 - 2081，RCP8.5）。模拟表明，将来在同一风暴中产生极为严重的WSI和RSI的ETC的可能性增加，发生的频率高3.6倍（与对照中的18年相比，每5年一次）。这种频率的增加主要是由降雨强度增加驱动的，这主要是热力学驱动因素。但是，未来的风也随着强度增强的喷射流而增加，而这些事件中向南的流离失所的喷气和旋风轨道会导致温度的动态增强。这与Clausius-Clapeyron一致，这加剧了降雨，并且由于额外的潜热能而可能导致风速。未来的模拟还表明，在当地相互发生的风和极端降雨时，土地面积有所增加；尽管相对增加在冷锋附近最高，这在很大程度上解释了降雨量增加，这表明对流活动增加。在严重的WSI和RSI的暴风雨中，这些本地共同发生的极端情况更有可能，但不仅仅是局部共发生的，因此需要在ETC内部单独的驱动因素的巧合。总的来说，我们的兴趣揭示了许多促成复合风和降雨极端及其未来变化的因素。需要进一步的工作来通过对其他气候模型进行抽样来了解将来响应中的不确定性。
大语言模型开辟人工智能辅助的新途径...
图 3：ChatChemTS 在设计发色团中的应用。此演示旨在设计吸收波长为 600 nm 的分子。在步骤 1 中，根据观察到的用户请求，ChatChemTS 创建了一个预测模型来预测输入分子的吸收波长。通过预测模型构建器，使用 50000 种具有 B3LYP/6-31G* 级别 42 的 DFT 计算吸收波长的化合物准备训练数据集。该预测模型用于奖励函数。在步骤 2 中，ChatChemTS 根据用户提供的规范设置 ChemTSv2 的配置。在步骤 3 中，ChatChemTS 使用准备好的配置文件执行 ChemTSv2。在步骤 4 中，用户分析了分子生成结果。右侧面板显示了吸收波长约为 600 nm 的分子示例和分子生成任务的优化过程。
由Ross Gyre的扩张延长了南极海洋变暖 N537246JA.PDF- NERC OPEN REANDER ARCHISE ARCHIVE 模拟地质复杂含水层系统中国家规模的地下水动力学：exippl 风暴潮和极端海平面 知识差距在量化海洋中碳生物存储的气候变化响应 朝着AI辅助的标准化框架，图像... 复合风和降雨极端 气候服务 - NERC开放研究档案 对全球海洋生物碳泵的观察和数值建模约束
Cyclonic Ross Gyre（RG）占据了南大洋的西南太平洋地区（图1A）。水文数据（Gouretski，1999），卫星高度测定（Dotto等，2018）和建模（Rickard等，2010）的证据表明，RG在海面以下3,000 m以上，延伸了约20 sv，运输于约20 sv，占据了约20 sv的运输，占主导地位的大型热热结构。水平RG范围受到南部的大陆架断裂和北部和西部的太平洋 - 北极山脊（PAR）的限制（图1A）。RG的向南流动的东部肢体受地形的强烈约束（Patmore等，2019），其位置更可变（Dotto等，2018； Sokolov＆Rintoul，2009）。东部RG肢体和邻近的南极圆极电流（ACC），向Amundsen Sea（AS）架子供应温暖的圆形深水（CDW）（Jenkins等，2016; Nakayama等，2018），在到达冰架腔时，它可以快速融化。这种海洋驱动熔化的增加会导致附近的Amundsen-Bellingshausen海洋中的冰盖变薄（Depoorter等，2013； Jenkins等，2016）。
在运动试图神经居住期间，开发和评估具有实时脑电图检测和电刺激辅助的BCI NEUROFEACKACK SYSTEM，以进行脑瘫儿童的神经康复
在运动康复领域，脑部计算机界面神经反馈训练（BCI-NFT）是一种有前途的策略。这旨在利用个人的大脑活动来刺激或协助运动，从而增强感觉运动途径并促进运动恢复。采用各种方法学，BCI-NFT已被证明可有效增强中风上肢的运动功能，而在脑瘫（CP）中很少有研究报告。我们的主要目标是开发脑电图（EEG）的BCI-NFT系统，采用关联学习范式，以改善对CP和可能其他神经系统种群中踝背屈的选择性控制。首先，在八名健康志愿者组成的队列中，我们成功地实施了一个BCI-NFT系统，基于对运动相关的缓慢运动相关皮层电位（MRCP）的检测，而EEG试图同时激活Neuromuscular刺激，从而帮助感官反馈对Sensory Reppordex cornexex，从而激活神经肌肉电刺激。参与者还查看了计算机显示，该显示器提供了踝关节运动范围的实时视觉反馈，并显示了一个个性化的目标区域，以鼓励最大程度的努力。评估了几种潜在策略后，我们采用了长期的短期记忆（LSTM）神经网络，一种深度学习算法，在运动开始前检测电动机意图。然后，我们通过CP儿童的10条踝背屈训练方案评估了系统。通过在会议上采用转移学习，我们可以显着将校准试验的数量从50减少到20，而不会损害检测准确性，平均为80.8％。参与者能够完成所需的校准试验和所有10次课程的每次课程100次培训试验，训练后表明踝关节背屈速度，步行速度和步长的长度增加。基于CP儿童的出色系统性能，可行性和初步效果，我们现在正在较大的CP儿童中进行临床试验。
针对机器人辅助的细胞治疗产品的制造 通过脉冲激光沉积在石墨烯上的远程外氧化物远程外观上的生长动力学控制 数字病理中人工智能的未来 达到LFP电池的强大状态估计 商业车队中的电池电动汽车 人脑活动的时空复杂性结构 碳纳米功能化的大孔镍泡沫 内质网应激和过敏性接触性皮炎的炎症反应 整个生命周期的皮层卷 - RWTH出版物
通过2D材料的远程外观远处为研究和应用打开了新的机会，克服了经典外观的某些局限性，并允许创建独立层。然而，将石墨烯作为金属氧化物远程外观的2D中间剂具有挑战性，尤其是当通过脉冲激光沉积（PLD）进行时。石墨烯层可以很容易地在通常施加的高氧气压力下氧化，并且血浆羽流的高度动力学颗粒的影响会导致严重的损害。在这项研究中，解决了这两个方面：氩气被作为惰性背景气体引入，以避免氧化并减少血浆物种对石墨烯的动力学影响。激光斑点尺寸被最小化以控制等离子体的羽流和颗粒通量。作为模型系统，钛酸锶（Sto）是在石墨烯缓冲的STO单晶上生长的准同性恋。拉曼光谱法以评估石墨烯层的2 d，g和d带指纹，并评估沉积后层中层的缺陷结构。我们的结果证明，通过降低激光斑点大小和使用高氩增压提供了对生长动力学的控制，这提供了一种关键策略，以保存PLD期间缺陷密度低的石墨烯，同时允许结构相干氧化物层的一层生长。该策略可能会概括为许多复杂氧化物的PLD远程外延，为使用广泛可访问的PLD工艺将2D材料与复杂氧化物集成开辟了道路。
配体辅助的直接光刻和非线性光子学的雪崩纳米颗粒
摘要：向上转换纳米颗粒（UCNP）具有独特的非线性光学特性，可以在显微镜，传感和光子学中利用。然而，形成具有较大填充分数的UCNP的高分辨率纳米和微分简单仍然具有挑战性。此外，人们对纳米颗粒模式化学的形式如何受粒径影响有限。在这里，我们使用形成新离子链接的配体或在UCNP之间（uviolet（uv），eleton- beam（e -elethir）（e -beam）（e -beam）（e -beam）和附近（nir）和附近（nir -nir）和附近（nir -nir）（nir）和附近（nir -extrare）（extrife）（ybem extruared（e -beam），我们探索了6-18 nm tm 3+ - ，yb 3+ /tm 3+ - 和yb 3+ /er 3+基于yb 3+ /er 3+的UCNP。 我们研究UCNP大小对这些图案方法的影响，发现6 nm UCNP可以用紧凑的离子配体进行图案化。 相比之下，对较大的UCNP进行构图需要长链，可交叉的配体，这些配体可提供足够的颗粒间距，以防止在膜铸造时进行不可逆的聚集。 与使用可交联液体单体的方法相比，我们的图案方法限制了与沉积在薄膜中沉积的UCNP上的配体的交联反应。 这种高度局部的照片 - /电子引发的化学能力可以制造具有高分辨率的密集包装的UCNP图案（约为1μm，紫外线和NIR暴露； <100 nm，具有E型束）。 我们的上转换nir光刻方法证明了将廉价连续波激光器用于胶体材料的高分辨率2D和3D光刻的潜力。我们探索了6-18 nm tm 3+ - ，yb 3+ /tm 3+ - 和yb 3+ /er 3+基于yb 3+ /er 3+的UCNP。我们研究UCNP大小对这些图案方法的影响，发现6 nm UCNP可以用紧凑的离子配体进行图案化。相比之下，对较大的UCNP进行构图需要长链，可交叉的配体，这些配体可提供足够的颗粒间距，以防止在膜铸造时进行不可逆的聚集。与使用可交联液体单体的方法相比，我们的图案方法限制了与沉积在薄膜中沉积的UCNP上的配体的交联反应。这种高度局部的照片 - /电子引发的化学能力可以制造具有高分辨率的密集包装的UCNP图案（约为1μm，紫外线和NIR暴露； <100 nm，具有E型束）。我们的上转换nir光刻方法证明了将廉价连续波激光器用于胶体材料的高分辨率2D和3D光刻的潜力。沉积的UCNP模式保留了它们的上转换，雪崩和照片处理行为，可以在模式的光学设备中利用这些行为，以用于下一代UCNP应用程序。
量化锂离子电池中膨胀的方法：审查 在线监测96深的微量滴定板中的呼吸活动中国仓鼠卵巢培养物的流线杀死曲线实验 主动脉瓣的生物启发的纤维增强：脚手架生产过程和表征 针对机器人辅助的细胞治疗产品的制造 通过脉冲激光沉积在石墨烯上的远程外氧化物远程外观上的生长动力学控制 数字病理中人工智能的未来 达到LFP电池的强大状态估计 商业车队中的电池电动汽车 人脑活动的时空复杂性结构 碳纳米功能化的大孔镍泡沫 内质网应激和过敏性接触性皮炎的炎症反应 整个生命周期的皮层卷 - RWTH出版物
摘要：在学术界和行业中都在做出重大努力，以更好地将锂离子电池电池描述为依赖于从绿色能源存储到电动迁移率增加的应用的技术。锂离子电池中短期和长期体积扩张的测量与多种原因有关。例如，它提供了有关电池和放电周期中电池电池质量和同质性的信息，以及寿命的老化。扩展测量值可用于评估新材料和在细胞生产过程中的终结质量测试的改进。这些测量值还可以通过帮助预测电池的电荷状态和健康状况来表明电池电池的安全性。的扩展测量还可以评估电极和缺陷（例如气体积累和锂电池）的不均匀性。在这篇综述中，我们首先建立了已知的机制，通过这些机制，锂离子电池电池中的短期和长期体积膨胀。然后，我们探讨了触点扩展的接触和非接触量测量的当前最新设备。本评论汇编了现有的文献，概述了旨在通过对单个组件和整个电池电池进行操作的验尸分析来进行现场量扩展测量的各种选项。最后，我们在选择适当的测量技术时讨论了不同的考虑。还考虑了测量设备的成本和所需的空间。选择用于测量电池电池膨胀的最佳方法取决于表征，持续时间，所需分辨率和结果的重复性的目标。