XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEPQ
EPQ Ideas
1。肠道细菌如何影响心理健康2。治疗抗生素耐药感染的新方法3。使用虚拟现实进行疼痛管理4。基因编辑以治愈遗传性疾病5。移植物的3D打印器官6。基于遗传学的个性化癌症治疗7。远程医疗对农村医疗保健访问的影响8。靶向药物输送系统中的纳米技术9.瘫痪患者的脑部计算机界面10。脊髓损伤的干细胞疗法11。AI驱动的早期疾病检测方法12。机器人手术的进步和患者预后13。微生物组在自身免疫性疾病中的作用14。实时健康监控的可穿戴技术15。失明和视力障碍的基因疗法16。稀有疾病治疗的药物重新利用17。癌症预防策略的表观遗传学18。癌症治疗中的免疫疗法突破19。生物打印人体组织进行药物测试20。心理健康治疗中的迷幻药物21。神经退行性疾病中的肠道轴22。CRISPR技术在遗传障碍治疗中23。过早婴儿的人造子宫24。糖尿病管理中的精确医学25。老年患者流动性外骨骼26。治疗神经系统疾病的光遗传学27。新兴传染病的生物工程疫苗28。快速疾病诊断中的微流体29。药物依从性跟踪的智能药物31。心脏病治疗的再生医学30。专注于非侵入性脑外科手术的超声32。鼻喷雾疫苗的呼吸道感染33。伤口愈合加速中的生物材料34。个性化医疗计划的数字双胞胎35。再生医学中的细胞外囊泡36。ADHD治疗的神经反馈疗法37。临时医疗植入物的可生物降解电子设备38。肠道菌群移植用于肥胖治疗39。药物发现和测试中的类器官40。早期癌症检测的液体活检
针对教师的 AI 相关 EPQ 指导
生成式人工智能 (GAI) 有可能颠覆现在和未来的每个行业和产业。该技术的发展速度也非常快，似乎每天都会推出新的服务和功能。这使得学生有机会批判性地参与 GAI 成为 EPQ 的一个有吸引力的主题，因为通常很少有批判性和反思性的工作以足够快的速度进行，以承认和批评每个迭代或新应用程序。这同样会使 EPQ 对于那些在 AI 主题或子主题上几乎没有现有和可访问文献的学生来说具有挑战性。我们关于标题写作的学生指导为对 AI 感兴趣的学生提供了一些关键术语的起点。但是，以下指导针对的是那些在 EPQ 作业期间需要支持的学生的教师。EPQ 和 AI 作为 EPQ 的协调员或教师，您将希望鼓励学生寻找有趣且激励人心的主题，但也要适当地处理，以使他们能够获得所选单元和标题的全部分数。本指南旨在为 EPQ 中心负责人和教师提供重要建议，将 JCQ 发布的指南纳入 EPQ 的框架中，以便教师可以放心地让学生将 AI 作为他们选择的探索主题。虽然我们提供了这个有用的基于上下文的摘要，但我们建议您完整阅读 JCQ 文件。AI：EPQ 建议：仅使用 AI 工具无法满足扩展项目资格规定的评估描述要求。AI 工具的使用可以与候选人独立创建的证据（即不使用 AI 工具）一起出现并影响这些证据，以满足评估描述。候选人必须在其课程作业提交中引用 AI 工具使用的每一个实例，否则将被视为渎职。 JCQ 与课程作业和 AI 相关的文件：AI 在评估中的应用：保护资格的完整性 考生信息 课程作业评估 学生在 EPQ 和 AI 方面需要考虑的关键事项 JCQ 为学生在任何课程作业评估资格（包括 EPQ）中使用 AI 提供了明确的指导。学生需要了解的要点是：
面向学生的 AI 相关 EPQ 标题指导
想出一个原创且具体的标题通常是成功项目之旅的第一个里程碑，鉴于目前技术的发展速度之快，人工智能的热门话题很可能是原创的。为了帮助您为 EPQ 找到一个有目的且具体的标题，我们创建了这个简短的学生指南，指导您如何撰写与人工智能相关的标题。确定标题后，重要的是进行一些初步研究，以确保您即将着手的主题有一些现有的和可访问的文献。成功的 EPQ 项目与现有的思考、讨论和辩论有关，这支持了您研究中的学术严谨性。鉴于人工智能的发展速度之快，值得记住的是，如果仅基于您自己的想法，缺乏文献可能会限制您得出适当挑战的结论或结果的能力。AI:EPQ 建议：仅使用 AI 工具无法满足扩展项目资格规定的评估描述符要求。AI 工具的使用可以与候选人独立创建的证据一起出现并影响该证据（即不使用 AI 工具）以满足评估描述符。候选人必须在其课程作业提交中引用 AI 工具使用的每一个实例，否则将被视为渎职。入门关键术语 为了支持您进入 AI 领域的第一步，这里有一些与该领域相关的关键术语，值得探索以纳入您的工作标题和初步研究。
第 18 届可再生能源和电能质量国际会议 (ICREPQ'20) 格拉纳达（西班牙），2020 年 4 月 1 日至 2 日可再生能源和电能质量
摘要 — 电池储能 (BESS) 技术的快速发展促使人们以最优成本将其用于辅助服务。本文讨论了一种在给定网络中 BESS 放置的优化工具，以减少有功/无功功率损耗。该策略基于基于实际数据的网络进行测试，并使用损耗灵敏度因子方法来选择最佳总线以容纳 BESS，从而使相关参数保持最佳状态。据观察，由于所选总线上的 BESS 本地发电，电网性能在功率损耗方面有所改善，该总线具有最高的损耗灵敏度因子指数，可以量化总线性能的严重程度。索引术语 — 有功功率损耗；电池储能；损耗灵敏度因子；电力网络