XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCsCl
CSCL的实验和准实验研究
摘要（Quasi）实验设计在CSCL研究中起着重要作用。通过积极操纵一个或几个自变量，同时保持其他影响因素持续并使用随机化，它们允许确定此类自变量对CSCL研究人员可能对一个或多个因变量的因果影响。到目前为止，（准）实验性CSCL研究主要研究了某些工具和脚手架对希望的学习过程和结果变量的影响。虽然早期的CSCL研究主要忽略了在同一组中学习的学习者的数据相互依存关系，但最新的研究使用了更高级的统计方法来分析不同CSCL设置对学习过程和结果（例如多级建模）的影响。由于心理学的复制危机，预注册和开放科学运动对使用（Quasi）实验设计的CSCL研究也变得越来越重要。
材料化学 - RSC 出版
或CsCl 40已用于处理CsPbI 3 层以原位生长二维钙钛矿层作为电子阻挡层。 但单个电子阻挡层的性能提升仍然有限，需要新的策略。 在此，CsPbCl 3 QDs和二维Cs 2 PbI 2 Cl 2都沉积在CsPbI 3 钙钛矿层上以形成复合电子阻挡层。 首先，使用CsPbCl 3 QDs环己烷溶液将CsPbCl 3 QDs旋涂在CsPbI 3 钙钛矿层上。 然后，将CsCl乙醇溶液也旋涂在涂有QDs的CsPbI 3 钙钛矿层上以形成二维Cs 2 PbI 2 Cl 2。 这种结构形成了有利于电子阻挡的能级排列。此外晶体缺陷也得到有效钝化，CsPbI 3 C-PSCs的PCE由12.51%提升至16.10%。
定义教育人工智能、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析之间的界限：需要连贯性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域中出现了一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育（AIED）这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能（AI）、学习理论和教育实践来改善学习者使用计算机的学习成果（Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年）。在 AIED 领域中，基于计算和机器学习的力量出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统（Aleven 和 Koedinger，2002 年）、自适应超文本系统（Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年）和计算机支持的协作学习（CSCL）。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学临场感是鼓励学习者有效合作的重要概念。2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM)，利用更大的数据集和增加数据之间的互连来探索学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，它专注于理解复杂的
定义教育、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析中的人工智能之间的界限：需要一致性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域已经发展出一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育 (AIED) 这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能 (AI)、学习理论和教育实践来改善使用计算机的学习者的学习成果 (Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年)。在 AIED 中，基于计算和机器学习的力量，出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统 (Aleven 和 Koedinger，2002 年)、自适应超文本系统 (Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年) 和计算机支持的协作学习 (CSCL)。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等人，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学存在是可以鼓励学习者有效协作的重要概念。在 2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等人，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM) 来探索使用更大数据集和数据之间增加的互连的学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，该领域专门致力于理解复杂的
在多模式数据分析的上下文中的计算机支持协作学习模型的可视化
深度学习评估是由多个领域的交集形成的新方向，核心问题是如何可视化协作学习模型以激励学习者。因此，本文通过计算机支持的协作学习（CSCL）技术实现了实时知识共享，并促进了学习者的互动。在本文中，我们根据五种方式收集，标记和分析数据：大脑，行为，认知，环境和技术。在本文中，根据多模式数据分析的阈值开发了计算机支持的协作学习过程分析模型。该模型基于智能网络协作的角色和CSCL。本文设计并开发了一种交互式可视化工具，以支持在线协作学习过程分析。此外，本文在在线课堂上进行了一项实践研究。结果表明，该模型和工具可以有效地用于在线协作学习过程分析，并且测试模型结果非常合适。测试模型的熵指数的值约为0.85，大约10％的个体被分配给了错误的轮廓。在测试期间，参与者的参与逐渐从5％增加到约25％，参与效应提高了约80％。这表明在多模式数据分析观点下，计算机支持的协作学习过程分析模型的强可适用性值。
科目：（CH 101）化学
离子之间的吸引力称为离子键。这些晶体是在电子吸引力差异很大的成分之间形成的，以便将电子从一个成分完全转移到另一个成分。离子之间的吸引力纯属静电力。离子固体的例子有：NaCl、CsCl 和 ZnS。由于这些离子被固定在固定位置，因此离子固体在固态下不导电。它们在熔融状态下导电。离子固体中的吸引力非常强，因此它们具有高熔点，并且只有沿某些方向施加力时才会分裂。所有离子固体都硬而脆。可以观察到，离子层的移动使具有相同电荷的离子彼此靠近，这会引起强烈的排斥力，从而导致晶体破裂。
分子生物学中的技术 - 质粒DNA的方法...
t eChniquers i n M Olecular b Iology - 用于P LASMID DNA I求解DNA分离的方法：分子生物学技术在复杂基因组分析中的应用取决于准备纯质粒DNA的能力。大多数质粒DNA隔离技术有两种口味，简单 - 低质量的DNA制剂，更复杂，耗时但高质量的DNA制剂。对于许多DNA操作，例如限制酶分析，亚克隆和琼脂糖凝胶电泳，简单的方法就足够了。大多数DNA测序，PCR操作，转换和其他技术都需要高质量的制剂。大多数方法都以大量细菌细胞开头，这些细菌细胞包含选择的质粒并离心至颗粒。然后，细胞在基本条件下通过洗涤剂钠硫酸盐（SDS）的混合物裂解，或添加蛋白酶（溶菌酶）以削弱和破坏宿主细胞壁。这两种方法的结果都导致紧凑型超螺旋质粒DNA分子释放到溶液中。下一个问题是将RNA，基因组DNA和其他细胞成分与细胞分开。如何完成此操作取决于所使用的方法。碱性裂解制剂是隔离少量质粒DNA的最常用方法，通常称为小型质子。此方法将SDS用作弱洗涤剂，以在NaOH存在的情况下使细胞变性，该清洁剂可将细胞壁和其他细胞分子水解起来。高pH值通过添加乙酸钾进行中和。这将质粒DNA和RNA留在溶液中。钾对样品有额外的影响。钾离子与SD相互作用，使其成为不溶性的洗涤剂。SD会很容易沉淀，并且可以通过离心分离。这样做的不溶性SDS会捕获较大的基因组DNA并将其从上清液中清除。通常通过添加RNASEA消化去除RNA。这仅留下溶液中的蛋白质，碳水化合物和RNA核苷单体。原发性醇（例如乙醇或丙醇）用于沉淀DNA。这是通过对水的重新排序来实现的，使DNA聚集体并变得不溶性。结果是一种纯净的DNA颗粒，可以重悬于温和缓冲的溶液或水中。建议使用大量培养物中煮沸的微型REIPREP来制备少量的质粒DNA。虽然此方法非常快，但产生的DNA质量低于碱性裂解小型培训的质量。在碱性裂解小型方法中，溶菌酶用于水解负责使细菌细胞壁具有其强度的广泛交联蛋白。然后将细胞煮沸以进一步使蛋白质结染并破坏细胞壁。然后用酒精沉淀质粒DNA。这两种方法都将仅产生几µg质粒DNA。对于纯度较高的较大数量，需要许多其他步骤。通过在非常高的重力力下在氯化丘密度梯度中离心，根据其密度分离其密度。氯化剖腹梯度产生的高质量质粒DNA不含大多数污染物，但使用溴化乙锭来识别DNA（潜在的诱变剂），并且需要长时间的超级离心运行以建立密度梯度。该方法是通过使用碱性裂解方法裂解细胞的，并在350,000 x g下离心14小时。首先，将CSCL梯度在小管中制成，并用溴化乙锭添加DNA。在旋转时，DNA将向下迁移，直到达到与质粒相同的CSCL的密度。因此，较大的DNA将与紧凑的质粒DNA分离。用紫外线可视化质粒带，用针切除，然后重复该过程。您可以看到，这是一种非常复杂且乏味的方法，用于隔离DNA，通常不经常在柱分离的出现中使用。现在存在一种更流行的方法，它利用了质粒DNA的物理特性和碱性裂解方法中发现的污染物的差异。核酸是负电荷的，因此可以使用阴离子交换
通过复制氨...
氨氧化古细菌（AOA）是微生物群落的无处不在成分，并在某些土壤中占据了硝化的第一阶段。当我们开始了解土壤病毒动力学时，我们对那些感染硝基菌的人的组成或活性或其影响过程的潜力不了解。这项研究旨在表征在两种硝化pH的硝化土壤中感染自身噬菌AOA的病毒，这是通过通过DNA稳定的异位素探测和化合物分析转移了同化的CO 2衍生的13 C从宿主到病毒的13 C。将13 C掺入低GC MOL％AOA中，病毒基因组增加了CSCL梯度中的DNA浮力密度，但导致与富含非增强的高GC MOL％基因组共同移民，减少了测序depth和Contig组装。因此，我们开发了一种杂种方法，其中AOA和病毒基因组是从低浮力DNA组装而成的，随后映射13 C同位素富集的高浮力密度DNA读取以识别AOA的活性。元基因组组装的基因组在两种土壤之间是不同的，并且代表了广泛的活性种群。识别64个AOA感染病毒运营分类单元（投票），与先前特征的原核生物病毒没有明确的相关性。这些投票在土壤之间也有所不同，其中42％的富含宿主的13 C富集。大多数人被预测为能够溶裂性，辅助代谢基因包括一种AOA特异性多孔氧化酶，表明感染可能会增强对中央代谢功能所必需的铜摄取。这些发现表明AOA的病毒感染可能是硝化过程中经常发生的过程，可能会影响宿主生理和活性。
纸晶体结构工作表答案
任务是解释一组与化学相关的问题，涉及晶体结构，包装因子，配位数，密度和晶格参数。1）对于以面部为中心的立方金属，通过考虑球的体积（原子）来得出并计算包装因子。回想一下，半径为“ r”的球体的体积由（4/3）πr³给出。2）NaCl和CSCL都是以面部为中心的立方结构。确定NaCl中Na和NaCl中CL的配位数，考虑到其离子半径：116 pm钠的钠和氯化物的167 pm。3）使用其公式的重量（58.44 g/mol）和晶格常数（5.640Å）来计算NaCl的密度。4）确定以人体中心结构的钨的配位数，因为其共价半径（单键）为137 pm。5）使用公式：ρ=（n×m） /（a³×n_a）6）基于其晶体结构和原子质量（183.84 g / mol）来计算钨的密度，鉴于tantalum的边缘长度为0.330 nm，从该信息中计算出该信息，并在该信息中计算出tantalum的边缘长度。7）黄金的晶体结构是以面部为中心的立方体，密度为19.3 g/cm³。使用它来确定其晶格常数（a）。8）计算银的面部中心立方单元的边缘长度，因为其半径为9.09 x 10^-11 m，密度为10.5 g/cm³。9）polonium采用简单的立方结构，而其他则是离子的。在PM中确定其单位电池边缘的长度。13）石墨烯是由常规的SP²杂交碳原子建造的二维晶格。10）如果氧化镁具有面部为中心的立方结构，其原子半径为mg（65 pm）和O（140 pm），密度为3.58 g/cm³，则计算其晶格常数（a）。11）鉴于氟化钙CAF2具有FCC Bravais晶格，并且在分数坐标处的Origin和F的CA基础上，绘制了该结构的一个常规立方单元。12）确定晶格常数为5.451Å，确定从Ca原子到A埃原子的距离。确定其Bravais晶格并绘制Wigner-Seitz原始单位单元。14）计算石墨烯中最近的邻居原子之间的距离，该原子给出为0.14 nm。15）编写基础向量，以描述石墨烯单位单元中原子的位置，首先是在绝对位置（具有X和Y-Components和Angstroms中的距离），然后在分数坐标中。应使用常规晶格向量表示分数坐标的原子位置，该量子与原始晶格向量相吻合。对于带有空间群227的晶体，通过考虑以下几个方面来确定其点组和Bravais晶格：首先，根据空间组允许的对称操作确定点组；其次，根据空间群是否与原始晶格或非主要晶格兼容，建立原始或居中的Bravais晶格的类型。