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审查Riemannian距离和分歧，应用于基于SSVEP的BCI
背景是大脑计算机界面（BCI）分类的第一代多通道脑电图（EEG）信号，通过优化的空间滤波器增强。第二代基于直接向前算法（例如最小距离至riemannian-mean）（MDRM）的直接算法，直接根据EEG信号估算了Covari-Ance矩阵。分类结果差异很大，具体取决于所选的riemannian距离或分歧，其定义和参考文献分布在广泛的数学上。方法本文审查了所有Riemannian距离和分歧，以处理协方差，并具有与BCI约束兼容的实现。使用不同指标的影响对稳态的视觉诱发电势（SSVEP）数据集进行了评估，从而评估了类别和clasifitation精度的中心。结果和结论Riemannian方法具有嵌入至关重要的特性来处理脑电图数据。Riemannian课程中心的表现要优于OfflINE和在线设置的欧几里得。一些Riemannian
以高速施加的持续压力驱动动态...
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月20日。 https://doi.org/10.1101/2024.07.31.606021 doi：biorxiv Preprint
应用学习与教学杂志
这项研究调查了人工智能（AI）工具对学生独立写作技巧的影响，特别是在伊朗的雅思考试中，鉴于日益增长的依赖教育中的人工智能。本研究采用了混合方法研究设计，补充了来自29个项目的李克特级问卷的定量数据，针对103名学生，来自与23名学生和11名老师的半结构化访谈中的定性数据。结果表明，尽管人工智能工具在很大程度上有助于学生写作的组织，创造力和自信心，但大多数人仍然依赖于教师的内容。学生在思维方面表现出了更多的动力和多功能性，人工智能既是提高写作技巧的增强，又是不公平批评的形式或过度依赖的潜在威胁。很明显，教师可以有效和道德地将人工智能整合到编写指导中，以最大程度地提高其利益并最大程度地减少其缺点。这又增强了对人工智能在教育中潜在应用的理解和欣赏。文章信息
应用学习与教学杂志
自2022年11月Chatgpt开幕以来，AI聊天机器人的快速发展对高等教育产生了重大影响。各种AI聊天机器人之间的战争正在增长，对学生的学习旅程产生了许多影响。这项研究深入研究了高等教育中的AI聊天机器人战役，并研究了研究生对Chatgpt与Gemini的看法，Gemini是最常用的AI聊天机器人，用于学习目的。该研究与两个研究阶段进行了顺序混合方法。第一阶段通过使用UTAUT框架进行了预测试的调查，以探索研究生对埃及高等教育机构样本中的学习目的的Chatgpt对Gemini的看法。结果介绍了定性研究的第二阶段，其中包括与研究生样本的深入访谈，他们完成了调查以探究答案并深入研究这些AI聊天机器人之间的差异。使用AMOS软件（版本25）的统计SEM结果显示了Chatgpt和Gemini研究生的积极看法，这极大地影响了他们的行为意图和对两个AI聊天机器人的实际用法，以实现学习目的。但是，双子座的结构模型的结果显示出更多的接受。因此，比Chatgpt更高的意图和使用。访谈的结果表明，在研究生中，双子座对Gemini的接受程度更高，具有特定于埃及背景的某些原因。这项研究的结果提出了在高等教育环境下对学者和政策制定者的一些影响，以便最好地在教育中使用这些AI工具。学生证实，出于学习原因，缺乏机构支持来整合AI，并确认他们对AI聊天机器人的使用是他们自己的选择和责任，并在其导师的非正式支持下。
应用学习与教学杂志
保持自动论文评分中的一致性对于保证公平可靠的评估至关重要。这项研究研究了一致性，并提供了用于自动论文评分（AES）的开源和专有大语模型（LLMS）的比较分析。这项研究利用了学生论文，每个人都评估了五次，以测量几种模型中的内部植物（使用内部系数和可重复性系数）和互间（一致性相关系数）的可靠性：GPT-4，GPT-4，GPT-4，GPT-4O，GPT-4O Mini，GPT-4O Mini，GPT-3.5 Turbo，Gemini 1.5 turbo，gemini 1.5 Flash，Gemini 1.5 Flash和Llama 3.1 70B。文章和标记标准用于及时构造，并发送到每个大型语言模型以获得分数输出。结果表明，GPT-4O产生的分数与人类评估紧密保持一致，表明在重复措施中进行了公平的一致性。具体而言，GPT-4O表现出比GPT-4O MINI的一致性相关系数（CCC）稍高，这表明与人类得分相吻合。但是，可以观察到所有LLM模型在评分理由/评估方面都不一致。我们的研究结果表明，使用大型语言模型的自动论文评分中当前面临的挑战不仅需要从定量的角度来分析，而且还需要从定性上进行分析。此外，我们还利用了更复杂的提示方法，并解决了初始测量中观察到的不一致之处。尽管我们研究中某些模型的可靠性据称是在AES实施过程中的选择，但应彻底考虑LLM的选择。
使用深度学习的领域知识来解决应用的反问题
图2：从有或不包含强度定律方程的五个模型的预测孔隙率值的比较：（a）CNN，（b）knn，（c）lstm，（d）RF和（e）xgboost。将强度定律方程组合为输入的图可显着提高预测的准确性，从而与真实的孔隙率值更紧密地对齐。
应用材料公司 AGS 自动化产品集团 (APG)
Applied Materials AGS 自动化产品集团 (APG) 正在招聘一名应用工程师，以支持 Applied SmartFactory 和 SmartFactory Rx 自动化产品和解决方案在制造执行、工厂性能、设备性能和先进过程控制领域的产品开发、客户部署和服务。此外，候选人将推动持续改进，帮助改善知识库管理，并寻求机会利用技术、人工智能、机器学习、自动化和优化来提高组织效率。
今天的应用化学针对吸附剂的合成...
硫化氢（H 2 S）是酸石和天然气行业的主要问题，是这些行业大规模生产的高度腐蚀性和有毒气体。H 2 S的光催化降解，目的是生产燃料，是一种新颖且可持续的方法来解决该问题，提供清洁的氢燃料并消除了这种危险的环境污染物。在这种基于光子的绿色策略中，从应用的角度来看，目标设计和轻松合成半导体能量材料至关重要。在这项研究中，在不消耗外部还原剂的情况下，通过一锅热液途径合成了吸附RGO/COMN₂O₄纳米复合材料，并通过碱H₂S溶液的光催化拆分有效地产生氢气。XRD，FTIR和RAMAN分析表明，在热液过程中氧化石墨烯（GO）降低，而无需还原添加剂。高分辨率透射电子显微镜（HRTEM）研究证实了复合材料的组成粒子的附着。甲硫化物吸附研究表明，纳米复合材料光催化剂具有吸附反应物质的高容量（13.97 wt。％）。BET，UV-VIS和PL光谱分析表明，纳米复合材料中RGO的存在会增加光催化剂的表面积，并通过增强光子吸收并减少电子孔重组，从而产生更多的氢。氢释放速率为5217
