摘要本研究旨在揭示基于同行反馈的博客是否影响州立大学的EFL教师的写作能力。这项研究还打算揭示EFL写作博客的优势和缺点,以及在使用博客来提高其写作能力的Service EFL教师态度。该研究使用混合方法方法结合了定量和定性研究设计。一种准实验方法(测试前,测试后)用于涉及集体内时间序列设计的定量研究,其中个人参加了单一治疗,但没有对照组。揭示了参与者对使用博客来提高其写作技巧的态度,以及使用问卷调查表,研究人员与参与者进行了一对一的访谈,以在此过程结束时与参与者进行有关EFL教师对博客的看法的数据。调查结果表明,基于同行的基于反馈的博客对EFL前教师的整体写作成就以及写作绩效的子技能(例如焦点,内容,词汇,惯例,惯例和组织)具有重大影响。此外,根据调查结果,参与者对博客写作表达了有利的看法,因为它可以提高创造力,自信心,社会互动,动机和学术成就。此外,调查结果表明,评论,缺乏词汇以及使用网站的不适感是基于同行反馈的博客的挑战。这项研究强调了教学上的显着意义。博客,因为很明显,通过博客写作,学生的写作成就已经大大发展。关键字:博客写作,学术写作,服务前EFL教师,同行反馈,数字扫盲
本研究探讨了大学学生在口头演讲中遇到的挑战,提高这些技能的策略以及讲师在增强学生演讲能力方面的作用。使用定量研究方法,研究人员通过社会科学的统计软件包应用了描述性和推论性统计分析,以检查来自柬埔寨巴坦巴国国立大学的200个学士学位英语作为外语(EFL)学生收集的数据。结果表明,EFL学习者在诸如有限的准备时间,表现焦虑和同伴评估不适等问题上挣扎。独立样本t检验的结果没有明显的性别差异,t(198)= 1.062,p = 0.289。然而,单向方差分析表明,不同类水平之间的口服表现困难在统计学上有显着差异(F [3,196] = 3.294,p = 0.022)。该方差分析分析发现,在应对策略方面,类排名之间没有显着差异(F [3,196] = 2.220,p = 0.087)。相比之下,班级水平之间存在统计学上的显着差异(F [3,196] = 4.328,p = 0.006)。此外,EFL学习者还利用了一系列策略来提高他们的口头表现能力,例如观察同龄人,增强信心,融合视觉辅助工具以及依靠简短的笔记而不是完全脚本的演讲。教师通过确保足够的准备时间,创造支持性学习环境并提供建设性的反馈,在这一发展中发挥了至关重要的作用。在口头演讲中认识到这些具体挑战,使教育者可以更有效地完善其教学方法。
Emily H Emmott,UCL人类学,伦敦大学学院,伦敦塔维顿街14号,英国,WC1H 0BW,emily.emmott@ucl.ac.ac.uk
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的,但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是,最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架,我们发现,最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略,包括搜索信息,路径集合和导航。有趣的是,当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时,最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设,而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
sof umer洞穴是一个未开发的极端环境,可容纳新型微生物和潜在的遗传资源。来自洞穴的微生物组已被遗传适应以产生各种生物活性代谢产物,使它们能够生存并耐受苛刻的结合。然而,尚未探索Sof umer Cave微生物中与生物合成相关的基因簇标志。因此,使用高通量shot弹枪测序来探索sof umer Cave的微生物组中与生物合成相关的基因簇(BGC)。Geneall DNA土壤迷你试剂盒用于从均质样品中提取高分子量DNA,并使用Novaseq PE150对纯化的DNA进行测序。根据微-RN数据库,乌默洞穴中最常见的微生物属是原细菌,静脉细菌,verrucomicrobobiota和蓝细菌。对与生物合成相关的基因簇进行了注释并分类,并使用抗石和NAPDOS1预先对BGC进行预令。确定了编码广泛的二级代谢物的BGC的460个推定区域,包括RIPP(47.82%),萜烯(19.57%),NRPS(13.04%),杂种(2.18%)和其他新的注释(10.87%)com punds。此外,NAPDOS管道还从链霉菌素的链霉菌素(链霉菌素基因肌链霉菌素)中鉴定出钙依赖性的抗生素基因簇,来自链霉菌Chrysomallus的放线菌素基因簇和来自链霉菌链霉菌的博霉素基因簇。这些发现突出了Sof Umer Cave微生物组的未开发的生物合成潜力,以及其发现天然产物的潜力。
真菌内生菌在热带森林动力学中起着关键作用,通过生长刺激,疾病抑制,胁迫耐受性和营养动员而影响植物的影响。这项研究研究了热带植物中内生菌社区的区域,叶片发育阶段和组织类型的影响。年轻和成熟的叶子是从47种荒谬的物种中收集的,来自23种的sapwood,哥斯达黎加的高果实和瓜纳卡斯特的旧生长森林。真菌多样性和组成是通过对ITS2 nrDNA区域的质量编码进行评估的。最识别的ASV距离门comycota。diver命令是botryosphaeriales和glomerellales sig-nifimpy促进了内生构造的贡献,而无需检测到宿主特异性群落。我们观察到了各个地区的物种丰富度的显着差异,并通过β多样性确定了明显的组成。在成熟的叶组织和幼体叶组织之间没有发现统计学上的显着变化。相比之下,叶子比Sapwood表现出更丰富,更多样化的组合。随着植物在时间和空间中经历了不同的环境,我们的结果可能会因通过个体发育而改变结构和化学性质的影响。鉴于这些真菌对农业和森林生态系统的潜在影响,持续的研究对于辨别宿主,内生物和其他生态机制在明显的定殖模式中的作用至关重要。
脑电图(EEG)广泛用于神经科学和临床研究中,用于分析大脑活性。虽然诸如EEG-NET之类的深度学习模型在解码EEG信号方面已经取得了成功,但它们经常在数据复杂性,受试者间的可变性和噪声鲁棒性方面挣扎。Quantum机器学习(QML)的最新进步通过利用量子计算的独特属性来增强脑电图分析的新机会。在这项研究中,我们扩展了先前提出的量子eegnet(QEEGNET),这是一种将量子层融合到EEGNET中的混合神经网络,以研究其在多个EEG数据集中的泛化能力。我们的评估涵盖了各种各样的认知和运动任务数据集,在不同的学习情况下评估了Qeegnet的表现。实验结果表明,尽管QEEGNET的表现具有竞争性能并在某些数据集中保持稳健性,但其对传统深度学习方法的改进仍然不一致。这些发现表明,混合量子古典体系结构需要进行更优化,以充分利用脑电图处理中的量子优势。尽管有这些局限性,但我们的研究为QML在脑电图研究中的适用性提供了新的见解,并强调了未来进步必须解决的挑战。
区块链是一种变革性的技术,具有变质行业,包括供应链和物流,这是由于其效率,透明度和可追溯性的承诺。但是,许多区块链项目都失败了,需要分析根本原因。这项研究通过研究Tradelens的案例(一种使用区块链来提高国际货物的可见性和协调性)来重点介绍故障因素。采用Elinor Ostrom的公共理论,我们探讨了与治理,参与,互操作性,技术演变和安全性有关的挑战。这项研究表明,缺乏利益相关者的参与,不明确的治理和确定性问题是主要障碍。Ostrom强调了参与式治理的重要性,并明确定义了边界和社区在共享资源管理中的重要性。要成功,区块链项目必须采用一种整体方法,并通过透明的治理,鼓励协作,确保互操作性并投资于数据安全。通过纳入这些建议和从过去的失败中学到的经验教训,未来的区块链项目可以提高他们的成功机会,并为行业的转变做出积极的贡献。
背景:炎症性肠病(IBD)是一种影响肠道的持续性,非特异性炎症。牛皮癣是皮肤的长期炎症性疾病。IBD和牛皮癣之间存在合并症的相关性,但是合并症的特定发病机理尚不清楚。材料和方法:在这项研究中,我们分析了来自基因表达综合(GEO)数据库的数据集,并通过差异表达分析和加权基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定了IBD和牛皮癣的共享基因。然后,应用三种机器学习算法来识别共享的诊断基因。接下来,用ROC曲线评估了共享诊断基因的验证,并确定了AUC。随后,进行了单个样品基因集富集分析(SSGSEA)和免疫浸润分析。此外,我们在药物签名数据库(DSIGDB)中获得了潜在的药物,例如Coremine数据库中的7种传统中药,这可能会对IBD和牛皮癣的合并症具有治疗作用。最后,我们通过RT-PCR,Western印迹和免疫组织化学(IHC)方法证实了结肠炎和牛皮癣小鼠组织中共有诊断基因的表达。结果:结果表明,AQP9的两种疾病具有最高的诊断值。AQP9的AUC值为UC的AUC值为93.681%,CD的AUC值为89.629%,在内部验证数据集中,牛皮癣的AUC值为78.689%。在外部验证数据集中,AQP9的AUC值为UC的AUC值为90.394%,CD的AUC值为93.909%,牛皮癣的AUC值为90.909%,为82.906%。免疫浸润分析和SSGSEA表明,AQP9可能通过参与NF-kappab信号通路并调节免疫细胞分化来影响IBD和牛皮癣的疾病过程。此外,与对照组相比,AQP9的表达水平始终验证,在IBD中显示上调和牛皮癣下调。结论:这项研究揭示了IBD和牛皮癣合并症的共享诊断基因和潜在机制,为探索合并症机制和治疗目标的未来研究提供了新的方向。
洗礼电池1·Joote Berg´e 2·Andrea Bertoldi 1·Luc Blanchet 3·Kai Bongs 4·Philippe Bouyer 1·Claus brammaier 5·Davide Calonico 6 Claus l'Amammerzahl 13·史蒂夫·莱科特(Steve Lecomte)14·Christophe le pucin-lafutte 11·Sina Loriani 9·gilles M´etris 15·Miquel Naprarias 16·Miquel Naprarias 16·rasel rasel 9·Ernst Rasel 9·Serge Reynaud 17·Manuel Rodrigues 2·萨洛姆·萨洛姆·萨尔特(Manuel Rodrigues 2斯蒂芬·席勒(Stephan Schiller)20·沃尔夫冈·施莱希(Wolfgang P. Schleich