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Z 世代在 Discord 上区分人工智能生成的文本和人类撰写的文本的能力
ChatGPT 等生成式人工智能 (AI) 聊天机器人日益流行，对社交媒体产生了变革性的影响。随着人工智能生成内容的普及，人们对网络隐私和错误信息的担忧不断增加。在社交媒体平台中，Discord 支持人工智能集成——这使得其主要的“Z 世代”用户群特别容易接触到人工智能生成的内容。我们调查了 Z 世代的个人 (n = 335)，以评估他们在 Discord 上区分人工智能生成文本和人类撰写的文本的能力。调查采用了 ChatGPT 的一次性提示，伪装成在 Discord.com 平台上收到的短信。我们探讨了人口统计因素对能力的影响，以及参与者对 Discord 和人工智能技术的熟悉程度。我们发现 Z 世代的人无法辨别人工智能和人类编写的文本（p = 0.011），而那些自称对 Discord 熟悉程度较低的人与那些自称有人工智能使用经验的人相比，在识别人类编写文本方面表现出更高的能力（p << 0.0001）。我们的结果表明，人工智能技术与 Z 世代流行的沟通方式之间存在微妙的关系，为人机交互、数字通信和人工智能素养提供了宝贵的见解。
改良型 COVID-19 疫苗的有效性以及针对 SARS-CoV-2 的 Omicron BA.1 和 BA4-5 变体建立群体免疫的能力
摘要：新型 SARS-CoV-2 变体的出现引发了人们对 COVID-19 疫苗接种计划能否在人群中建立足够的群体免疫水平的担忧。本研究评估了改良疫苗在预防 SARS-CoV-2 感染方面的有效性以及改良疫苗对新出现的 Omicron 变体建立群体免疫的能力。进行了系统的文献综述，以估计使用针对 Omicron 变体的改良疫苗预防 SARS-CoV-2 感染的绝对疫苗有效性 (aVE)。通过考虑以下因素来评估改良疫苗建立群体免疫的能力：aVE、SARS-CoV-2 的 Ro 值和非药物干预 (NPI) 的使用。本研究发现，基于荟萃分析的 aVE 在预防重症和 SARS-CoV-2 感染方面分别为 56-60% 和 36-39%。未经非药物干预 (NPI) 处理，改良疫苗无法对 Omicron BA.1 和 BA.4-5 变体产生群体免疫。改良疫苗只有在达到 80% 以上的疫苗接种覆盖率、使用效果更好的 NPI 且人群中 20-30% 的个体已经受到 SARS-CoV-2 保护的情况下才能产生群体免疫。必须开发出效果更好的新型改良 COVID-19 疫苗，以预防 SARS-CoV-2 感染，从而提高人群中对新出现的 SARS-CoV-2 变体的群体免疫水平。
水生莴苣 (Pistia stratiotes) 的能力和......
ABS 是洗涤剂配方中使用的第一种表面活性剂，但由于其分子结构是支链的，很难生物分解，使 ABS 成为一种对环境有毒的化合物。本研究旨在去除 MBAS 表面活性剂，采用植物修复和过滤方法相结合的方式，通过优化 pH 值、接触时间、植物类型和滤料等操作因素，去除洗涤剂废水中的表面活性剂 (MBAS) 化学需氧量 (COD)。选择了水浮莲 ( Pistia stratiotes ) 和凤眼蓝 ( Eichhornia crassipes ) 作为植物种类，以硅质活性炭为滤料。将水浮莲和凤眼蓝与洗涤剂废水样品一起放入 10 升反应器中培养 6 天和 12 天。使用时将滤料放入反应器，并进行曝气。每次试验中，COD 降低效率为 81.73%，表面活性剂降低效率为 99.42%，这被认为是由于植物的吸附和过滤过程所致。水生莴苣 ( Pistia stratiotes ) 植物在所有评价的品质中具有最大的吸附能力，根部表面活性剂含量为 27543.24 (mg/kg MBAS)，而水葫芦植物仅吸收了 2597.95 (mg/kg MBAS)。
利用大脑的重新连接和治愈的能力
这种可塑性是指大脑物理结构的变化。它涉及建立新的神经联系和未使用的神经联系。结构可塑性对于学习和记忆至关重要，因为它允许大脑形成和增强突触连接。功能可塑性涉及大脑从受损区域重新分布功能的能力。当特定的大脑区域因受伤或疾病而受到损害时，其他区域可以补偿并承担其功能。在神经塑性的核心处是突触可塑性，涉及加强或削弱神经元之间的连接（突触）。突触可塑性的两种基本类型是长期增强（LTP）和长期抑郁（LTD），这是学习和记忆过程的基础。大脑产生新神经元的能力，称为神经发生，主要发生在海马中，在学习和记忆中起着至关重要的作用[3]。
创造性爱好与视觉空间能力之间的关系
非常高兴，我想对Shannon Whitten博士表示感谢。感谢您成为一名令人难以置信的导师。您对学生的研究和真正关怀的热情一直是一个巨大的灵感，并塑造了我个人。没有您的指导，
通过结构功能耦合预测的认知能力
Marcusstr的Würzburg大学心理学系I。9-11，WürzburgD-97070，德国B心理与脑科学系，印第安纳大学，1101 E. 10 Th Bloomington，Bloomington，47405-7007，美国，约翰娜Popp：Johanna Popp：0000-0003-1704-9890 Jonas Thiele：0000-0003-1704-9890 JOSHU： Faskowitz: 0000-0003-1814-7206 Caio Seguin: 0000-0001-9384-6336 Olaf Sporns: 0000-0001-7265-4036 Kirsten Hilger: 0000-0003-3940-5884 * Corresponding authors: johanna.popp@uni-wuerzburg.de , kirsten.hilger@uni-wuerzburg.de Acknowledgements The authors thank the Human Connectome Project (Van Essen et al., 2013), WU-Minn Consortium (Principal Investigators: David Van Essen and Kamil Ugurbil; 1U554MH091657) funded by the 16 NIH Institutes and Centers that support the NIH Blueprint for Neuroscience Research, and by the华盛顿大学麦克唐纳系统神经科学中心提供了主要样本的数据，以及阿姆斯特丹开放MRI Collection（Snoek等，2021）的所有贡献者，用于提供复制样本的数据。 我们还要感谢莱布尼兹研究中心的埃尔汉·杰恩（Erhan Gen）和克里斯托夫·弗雷恩斯（Christoph Fraenz）在项目的早期阶段对数据分析和思想的发展贡献。 这项研究得到了Lilly Endowment，Inc。的部分支持，其支持印第安纳大学普遍技术研究所。 利益冲突陈述作者在研究，作者身份和/或出版本文的研究，作者身份和/或出版中没有潜在的利益冲突。9-11，WürzburgD-97070，德国B心理与脑科学系，印第安纳大学，1101 E. 10 Th Bloomington，Bloomington，47405-7007，美国，约翰娜Popp：Johanna Popp：0000-0003-1704-9890 Jonas Thiele：0000-0003-1704-9890 JOSHU： Faskowitz: 0000-0003-1814-7206 Caio Seguin: 0000-0001-9384-6336 Olaf Sporns: 0000-0001-7265-4036 Kirsten Hilger: 0000-0003-3940-5884 * Corresponding authors: johanna.popp@uni-wuerzburg.de , kirsten.hilger@uni-wuerzburg.de Acknowledgements The authors thank the Human Connectome Project (Van Essen et al., 2013), WU-Minn Consortium (Principal Investigators: David Van Essen and Kamil Ugurbil; 1U554MH091657) funded by the 16 NIH Institutes and Centers that support the NIH Blueprint for Neuroscience Research, and by the华盛顿大学麦克唐纳系统神经科学中心提供了主要样本的数据，以及阿姆斯特丹开放MRI Collection（Snoek等，2021）的所有贡献者，用于提供复制样本的数据。我们还要感谢莱布尼兹研究中心的埃尔汉·杰恩（Erhan Gen）和克里斯托夫·弗雷恩斯（Christoph Fraenz）在项目的早期阶段对数据分析和思想的发展贡献。这项研究得到了Lilly Endowment，Inc。的部分支持，其支持印第安纳大学普遍技术研究所。利益冲突陈述作者在研究，作者身份和/或出版本文的研究，作者身份和/或出版中没有潜在的利益冲突。
使用COGAT能力X成就工具
•最初，数据将为所有学生，所有成绩和所有已加载的建筑物的所有学科，所有学科，所有学科和所有建筑物都图表 - 必须对其进行过滤以使分析具有含义。•使用左侧的滤镜将分析限制为单个成绩内的单个主题领域，以审查学生能力和成就的趋势和差异•由于缩放率的差异，多个等级和受试者不应将其合影
虚拟现实与人机交互在高中生英语阅读能力提升策略中的应用
虚拟现实是人们可以创造和体验虚拟世界的空间。它可以创造和体验虚拟世界，通过视觉、听觉、触觉、嗅觉、知觉等各种感官产生沉浸感。虚拟现实具有沉浸感、交互性和可视性三大特点。借助人机交互，其交互性可以得到简化。与计算机生成的“虚拟”物体交互，可以产生用户与虚拟物体之间的互动感，从而使人类生活更加自然、和谐。因此，在虚拟现实中，为了给用户提供更好的体验，面向应用，人机交互是重要的一环[1,2]。人与机器之间存在着沟通的通道，人机交互是通向这个通道的桥梁。从理论上讲，人类的交流不再依赖机器语言，在没有键盘、鼠标、触摸屏等中间设备的情况下，人与人之间可以随时随地进行自由交流，从而实现人类物理世界与虚拟现实的最终融合。但由于技术条件限制，预期目标尚未实现[3,4]。在虚拟现实中，描述一个人的
氨基酚对蛋白质聚集体的保护作用的定量归因于其化学结构和调节生物的能力
摘要：天然氨基醇是针对神经退行性疾病的有前途的药物，例如阿尔茨海默氏症和帕金森氏病，以及一种相关的保护机制，是通过与生物膜结合和置换型或结合抑制淀粉样蛋白蛋白及其细胞毒素氧化氧化氧化氧化氧化氧化物的结合而发生的。我们比较了三种化学上不同的氨基酚，发现它们表现出不同的（i）结合亲和力，（ii）电荷中和（iii）机械增强剂，以及（iv）重新溶解的脂质体膜内的关键脂质再分布。它们在保护培养的细胞膜侵害淀粉样蛋白β低聚物中也具有不同的效力（EC 50）。全球拟合分析导致了一个分析方程，该方程式描述了氨基氨醇的保护作用，其浓度和相关膜作用的函数。分析将氨基氨基蛋白介导的保护与明确定义的化学部分相关联，包括诱导部分膜中和效应的多胺组（79±7％）和类似胆碱的尾巴，从而导致脂质重新分布和双层机械抗性（21±7％）（21±7％），并将其量化效果链接到它们的化学效果。■简介
基于大数据模糊K-均值群集的英语教学能力的评估算法
回答传统英语教学能力评估算法中大数据信息不准确的分类问题，本文提出了基于大数据模糊K-Means Clustering的英语教学能力估计算法。首先，本文建立了约束参数索引分析模型。其次，定量递归分析用于评估大数据信息模型的功能，并实现功能约束特征信息的熵特征提取。最后，通过整合大数据信息融合和K-Means聚类算法，该文章可以实现用于英语教学能力的指标参数的聚类和集成，准备相应的教学资源分配计划，并评估英语教学能力。实验结果表明，使用此方法评估英语教学能力具有良好的信息融合分析能力，并提高了教学能力评估的准确性和教学资源应用的效率。