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魔法与实验科学的历史
A. R. W. Thompson、A. H. Thorn Dik e、E. L. Thorn Dik e、T. Wingate T odd、Hutt on Webst er 以及 Charles Singerand S e Boyar 博士在阅读手稿或审阅各种章节时，都提供了有益的建议。B. P. B o url 和 C. D. 教授也慷慨地与我分担了校对的负担。 Lamberton 和 Walter Libby，特别是 Harold North Fowler 教授为实际工作进行了纠正。在获得如此多的专家援助和合理建议后，我必须让他们对这些错误和问题感到内疚。
锂电池容量衰减实验分析...
摘要 — 本研究对循环实验过程中两种锂离子电池的电气性能变化进行了比较。实验包括一系列完全充电/完全放电循环，充电和放电阶段为恒定电流和恒定电压。对这两种电池进行的测试的主要区别在于每次循环充电后的休息时间。对于一个电池，这个时间为 1 小时，而对于另一个电池，这个时间为 1 分钟。分析包括容量、充放电时间、休息期间的电压变化和内阻。结果表明，就分析的特性而言，这两种电池的退化行为没有显著差异，这可能主要是由于相对于与容量恢复等现象相关的时间常数，休息时间相对较短。索引词 — 电池老化、循环测试、内阻、休息时间、效率、电压弛豫。
单模激发近红外非线性三阶三光子产生的实验演示和建模
摘要：三光子产生 (TPG) 是一种三阶非线性光学相互作用，其中能量为 ћω p 的光子分裂为三个光子，分别为 ћω 1 、 ћω 2 和 ћω 3，其中 ћω p = ћω 1 + ћω 2 + ћω 3。三重态具有与光子对不同的量子特征，这对量子信息具有浓厚的兴趣。在本研究中，我们首次实验演示了在 ћω 1 处对三重态的一种模式进行刺激的 TPG，之前对 TPG 的研究涉及在 ћω 2 和 ћω 3 处对两种模式进行刺激。非线性介质是在 λ p = 532 nm 下以皮秒模式（15 ps，10 Hz）泵浦的 KTiOPO 4 晶体。刺激光束由可调光学参量发生器发射：在刺激波长 λ 1 = 1491 nm 处发现相位匹配，三重态的另外两个模式在正交极化下为 λ 2 = λ 3 = 1654 nm。使用超导纳米线单光子探测器，对两个生成模式的极化和波长特征的测量与计算完全一致。在模式 2 和 3 上每个脉冲可以产生总计 2 × 10 4 的光子数，这相当于每个脉冲产生 10 4 个三重态，或者每秒产生 10 5 个三重态，因为重复率等于 10 Hz。我们在未耗尽泵浦和刺激近似下，在海森堡表示中的非线性动量算符的基础上开发的模型框架中解释了这些结果。
实验生成ai
生成的AI技术（例如Chatgpt，Gemini和Midjourney）近年来取得了显着进展。最近的文献记录了Chatgpt对其具有强大专业知识（可用于广泛培训数据集）的领域的生产率的积极影响，例如英语和Python/SQL编程。但是，文献仍然限制在Chatgpt在其能力仍可以进一步增强其功能的领域的表现。在本文中，我们要求参与者使用较不常用的编程软件包（特别是STATA）执行非英语语言（特别是泰语）和数学和数据分析任务的编写分析任务。调查结果表明，平均而言，在完成任务的分数和时间方面，参与者使用Chatgpt表现更好。但是，一项详细的检查表明，34％的参与者在编写分析任务方面没有改善，而在使用CHATGPT时，42％的参与者在数学和数据分析任务方面没有改善。进一步的调查表明，通过计量经济学等级的代理，更高的能力参与者是在使用CHATGPT时在编写分析任务方面表现较差的参与者。我们还发现证据表明，具有更好数字技能的参与者在ChatGpt方面表现更好。这项研究提供了有关生成AI影响的见解。因此，相关各方可以就适当的策略，政策和教育制度做出明智的决定。它还强调了人类技能在解决和补充AI局限性方面的关键作用。JEL代码：A20，D24，J24，O33关键字：CHATGPT，生成AI，大语言模型，劳动生产力
电动系统和色觉：婴儿期的临床实验性关键研究
颜色是我们心理经历的普遍特征，在人类思想和行为的许多方面都发挥了作用，例如基本视觉，场景感知，对象识别和沟通。揭示了人类如何编码，感知，谈论和使用颜色是一项主要的跨学科工作。在生命的头十年中存在中央运动传导时间的减少。几种机制是相关的，包括建立直接的Cor ticle-----------中央系统轴突的生长过程以及在皮质和脊柱水平上突触兴奋性的成熟。颜色是我们心理逻辑体验的无处不在的特征。人类视觉系统从我们周围的物体和表面发出的光波长中构建了颜色的感知体验。
气候变化解决方案的离散选择实验
在各个学科中，研究人员正在积极开发技术解决方案，以应对气候变化的紧迫挑战。但是，这些解决方案通常很难与最终用户获得吸引力。一个重要的采用障碍是，最终用户的偏好很少被整合到开发过程中。在没有清楚地了解这些偏好的情况下，创新可能会错过有关可用性或相关性的标记，从而限制了他们的现实影响。通过将见解纳入开发阶段的最终用户偏好中，研究人员可以对多种需求和采用率做出明智的估计。这种方法还加强了成本效益分析，尤其是在考虑如何在各种潜在解决方案之间分配公共资金时。这种明智的决策可以更好地确保资助的解决方案不仅有效，而且可以广泛采用和社会利益。离散的选择实验（DCE）提供了一种强大的混合方法计量经济学工具，该工具对于调查对新的或假设的商品和服务的偏好特别有用，例如这些解决方案尚未引入市场。在DCE中，参与者提供了一组选择，每个选择由各种属性组成。通过分析参与者如何在这些属性之间进行权衡，研究人员可以推断偏好并预测需求。例如，已使用离散选择实验来评估公众对采用电动汽车的利益。本课程将使参与者获得设计，实施，分析和报告离散选择实验的发现的技能。通过提供具有成本，范围和充电便利性等属性的选择，研究人员可以估计哪些功能引起了消费者的兴趣，从而为设计与市场需求保持一致的产品提供了关键的见解。该课程将涵盖DCE的理论基础，但主要重点将放在动手指导上。将鼓励参与者开发自己的离散选择实验，量身定制，旨在探索他们希望调查的良好或服务的偏好。在课程结束时，参与者将不仅了解理论框架，而且还将具有部署DCE的实用经验，以对消费者偏好产生可行的见解。该课程将与MA，M Phil或PhD级别的学生或知名学术机构的教师有关； IES（印度经济局），IAS（印度行政服务）和环境，森林与气候变化部的官员
区分解决方案和悬浮>的实验方法
溶液[1,2]是自发形成[3]（混合的负吉布斯自由能，∆ g mix <0）的单相系统，而悬浮液[4,5]是具有亚稳态的两相系统[6]（∆ g mix> 0）。溶液的平衡性能[7,8]遵守等库热力学。 [9]悬浮液已通过Der- Jaguin – Landau – Verwey-Overbeek（DLVO）理论成功解释，[8,10]也可以琐碎地修改以建模一些解决方案。 [2,4,5,11]鉴于混合的自由能（∆ g混合）是形成溶液的关键驱动力，因此已广泛使用量热法来准确测量与溶剂中混合分子相关的热力学量化。 缓慢的沉降提供了一种可视化悬架系统中相对不稳定性的简便方法。 [12]然而，对于纳米尺度对象，例如纳米颗粒以及生物大分子，尤其是蛋白质，溶液和悬浮液之间的区别变得非常复杂。 量热标志通常太小而无法现实地测量，并且同样的分散时间变为多年，因此观察到它在实验上是不合理的（例如，因为可能发生其他现象，例如降解等其他现象）。 因此，按单次确定纳米尺度中具有特征大小的物体的分散是否形成解决方案或悬架仍然是一个开放的研究问题。 这对于纳米材料和蛋白质尤为重要。 关于该主题有大量文献。 Bergin等。 lin等。 Yang等人也采用了一种激光散射方法。溶液的平衡性能[7,8]遵守等库热力学。[9]悬浮液已通过Der- Jaguin – Landau – Verwey-Overbeek（DLVO）理论成功解释，[8,10]也可以琐碎地修改以建模一些解决方案。[2,4,5,11]鉴于混合的自由能（∆ g混合）是形成溶液的关键驱动力，因此已广泛使用量热法来准确测量与溶剂中混合分子相关的热力学量化。缓慢的沉降提供了一种可视化悬架系统中相对不稳定性的简便方法。[12]然而，对于纳米尺度对象，例如纳米颗粒以及生物大分子，尤其是蛋白质，溶液和悬浮液之间的区别变得非常复杂。量热标志通常太小而无法现实地测量，并且同样的分散时间变为多年，因此观察到它在实验上是不合理的（例如，因为可能发生其他现象，例如降解等其他现象）。因此，按单次确定纳米尺度中具有特征大小的物体的分散是否形成解决方案或悬架仍然是一个开放的研究问题。这对于纳米材料和蛋白质尤为重要。关于该主题有大量文献。Bergin等。lin等。Yang等人也采用了一种激光散射方法。[13]使用扫描探针显微镜证明碳纳米管（CNT）可以在稀释后自发去角质。这可能表明CNT正在解决方案中，但是总是很难排除热能的效果。[14]使用动态光散射来确定金纳米颗粒中热驱动的溶解/降水循环的可逆性（AUNPS）。他们发现该过程在温度[15]中完全可逆，并得出结论认为他们的AUNP正在溶液中。测量CDSE-稳定性纳米晶体 - 配体复合物的溶解度。[16]可再现和完全可逆的温度驱动的尖锐浊度变化（±1 K之内）表明它们的颗粒正在溶液中。Centrone等。[17]使用光密度测量来确定其AUNP的饱和浓度。此测量还意味着颗粒在溶液中。Doblas等。 [18]Doblas等。[18]
DNA 提取香蕉实验结论
从细胞中提取 DNA 是分子生物学的一个基本过程，为各种科学研究和应用奠定了基础。本实验报告概述了使用常见实验室材料从香蕉细胞中分离 DNA 的分步过程。通过这个实验，我们旨在展示 DNA 提取的实用方面，同时强调这项基本技术所依据的生物学原理。本实验的主要目标是通过从香蕉细胞中分离 DNA 来直观地观察 DNA，从而了解 DNA 提取背后的基本方法。该过程涉及几个关键步骤：细胞裂解、膜破坏和 DNA 沉淀。首先，用刀将新鲜香蕉切成小块。然后将香蕉片放入研钵中用水捣碎，直到形成浆状。通过将 10 毫升 Trix 与 20 毫升水混合，制备洗涤剂溶液 (Trix)，确保气泡形成最少。将捣碎的香蕉混合物和洗涤剂溶液混合并充分混合。将所得混合物通过双层粗棉布过滤到试管中，使用漏斗收集滤液。将冰冷的异丙醇（20-25 毫升）小心地加入装有滤液的试管中，保持轻微倾斜以尽量减少混合。将试管静置 3-5 分钟，在此期间沉淀的 DNA 呈现为管中上升的浑浊白色物质。这个实验提供了 DNA 分离的切实演示，展示了香蕉细胞中可见的 DNA 沉淀。使用洗涤剂和盐进行细胞裂解，结合酒精进行 DNA 沉淀，对于各种生物技术和法医应用（如基因工程和 DNA 指纹识别）至关重要。该过程依赖于分离纯 DNA 以进行进一步分析。在高倍显微镜下，DNA 呈现为扭曲的梯子形状。它包含基因，这些基因掌握着我们身体发育和功能的指令。基因产生执行大多数身体任务的蛋白质。基因变异（称为等位基因）影响头发颜色、眼睛颜色和耳垂形状等特征。这些指令被包装在细胞内，使其太小而无法正常看到或触摸。但是，由于 DNA 存在于每个细胞中，因此可以从生物体中提取大量 DNA。 在这种情况下，我们将使用家用产品从香蕉中提取 DNA。 材料： * 1/2 根去皮的熟香蕉 * 1/2 杯热水 * 1 茶匙盐 * 1/2 茶匙洗洁精 * 可重新密封的拉链袋（夸脱大小） * 提前放在冰箱中的极冷外用酒精（异丙醇） * 咖啡过滤器 * 窄玻璃杯 * 木制搅拌器 分步说明： 1. 将可重新密封的袋子中的香蕉捣碎，直到它像布丁一样。 2. 将热水和盐混合，然后将溶液倒入袋中。 3. 轻轻挤压并混合内容物 30-45 秒。 4.加入洗洁精，轻轻搅拌以避免产生过多泡沫。5. 将咖啡滤纸放在透明玻璃杯中，将杯口固定在杯口周围。6. 将混合物倒入滤纸中，静置直至所有液体滴入杯中。7. 取出并丢弃用过的咖啡滤纸。8. 慢慢地将冷酒精倒入杯边，在香蕉混合物顶部形成 2.5-5 厘米厚的一层。9. 等待八分钟，观察酒精层中形成的气泡和浑浊物质。10. 用木制搅拌器收集浑浊的 DNA 碎片，旋转搅拌器使它们聚集在一起。从香蕉搅拌器中取出的看起来像云的东西实际上是 DNA！有教师和学生包。最近的实验可以通过认识到挤压香蕉可以分解细胞并有助于破坏细胞壁来理解，但为什么要添加其他成分？我们是如何进入细胞并让 DNA 粘在一起的？让我们来思考一下与香蕉混合的三种关键物质：盐水——在添加任何其他物质之前，先将香蕉在盐水中捣碎。这一步是为添加洗洁精做准备，洗洁精有助于释放 DNA。一旦 DNA 被释放，这种盐将帮助 DNA 链粘在一起，形成足够大的团块，以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜，这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后，它会分解细胞膜并释放 DNA。酒精——DNA 团块可溶于某些液体，但不溶于酒精，因此添加酒精有助于 DNA 团块的形成。图片来源：Ralph Daily 通过 Wikimedia Commons 提供的香蕉和草莓图片。这种盐可以帮助DNA链粘在一起，形成足够大的团块，以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜，这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后，它会分解细胞膜并释放DNA。酒精——DNA团块可溶于某些液体，但不溶于酒精，因此加入酒精有助于DNA团块的形成。图片来源：Ralph Daily，来自 Wikimedia Commons 的香蕉和草莓图片。这种盐可以帮助DNA链粘在一起，形成足够大的团块，以便于观察。洗洁精——洗洁精可以分解将细胞结合在一起的膜，这些膜由脂肪和油等脂质组成。它通过将这些油腻的分子彼此分离来“去除油脂”。加入洗洁精后，它会分解细胞膜并释放DNA。酒精——DNA团块可溶于某些液体，但不溶于酒精，因此加入酒精有助于DNA团块的形成。图片来源：Ralph Daily，来自 Wikimedia Commons 的香蕉和草莓图片。
人工智能的实验性规则：道德和习俗的沙箱
欧盟最近的立法和政策举措旨在提供灵活、创新友好且面向未来的监管框架。主要例子是欧盟人工智能协调计划和最近发布的欧盟人工智能监管提案，它们提到了试验监管沙盒的重要性，以便在人工智能创新与潜在风险之间取得平衡。监管沙盒最初是在金融科技领域开发的，通过放弃其他适用规则、指导合规性或定制执行，为选定数量的创新项目创建了一个试验平台。尽管关于监管沙盒和人工智能监管的文献不断涌现，但这些预期性或有时是适应性监管框架的法律、方法和道德挑战仍未得到充分研究。这篇探索性文章深入探讨了在人工智能监管背景下允许实验工具的一些好处和复杂性。本文的贡献是双重的：首先，它将监管沙盒的采用置于更广泛的监管实验方法讨论中；其次，它对人工智能监管沙盒的设计和实施的未来步骤进行了反思。