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中小学教师调查
人工智能为改善学生学习过程和提高教学效率提供了创新解决方案（AiEd）。目标是促进自适应学习环境的发展并培养灵活的教学媒介（OECD，2024）。教师培训至关重要，首先要分析他们的培训需求以及他们的知识和技能。在我们的样本中——396 名阿布鲁佐地区小学和中学的教师——43.4% 的人认为人工智能有利于教学，47.1% 的人表示它有助于个性化教学，40.2% 的人谈到对学习活动的支持。面对这种情况，35.1% 的样本表示他们没有为使用人工智能做好充分准备，66.9% 的人表示他们对机器学习不太了解。矛盾的出现表明，教师不仅不清楚人工智能的应用，甚至不清楚人工智能的主要类型（ML、DL、NLP、CV）之间的区别。通过教师培训课程改善教育的紧迫性是当务之急。关键词：人工智能|知识 |技能 |教师培训 L'IA 提出了创新的学生学习过程和有效提升 (AiEd) 解决方案。 L'obiettivo è promuovere lo sviluppo diambienti di apprendimento adattivi e sviluppare mediatori didattici flessibili (OCSE, 2024)。不认识的形成是对LORO BISOGN FORMATIV 和 DELL LORO CONOSCEN E CENTE 的分析的一部分。 Nel nostro Campione ‐ 396 insegnanti delle scuole primarie della Regione Abruzzo ‐ il 43,4% sostiene che l'IA può favourire la didattica, il 47,1% indica che è utile per la individualizzazione del l'insegnamento e il 40,2% parla di supporto工作室的一切。前面的 35,1% 是我们为机器学习做好准备的 35,1%，中间是 66,9%。 Emergono contaddizioni che indicano che gli insegnanti non alone non hanno chiare le applicazioni dell'IA, ma nemmeno la distinzione tra iprincipi Tipi di IA (ML; DL; NLP; CV). Viene data Priorità all'urgenza di migliorare l'istruzione attraverso corsi di formazione per insegnanti。假释负责人：IA |凝视 |能力|无名之辈的形成
SHH/GLI信号通路：髓母细胞瘤的治疗靶点
摘要简介：髓母细胞瘤（MB）是小脑的异质肿瘤，分为四个具有不同分子和临床特征的主要亚组。Sonic刺猬MB（SHH-MB）是遗传学上最了解的，主要发生在童年时期。当前的疗法由侵略性和非靶向多模式方法组成，这些方法通常无效并引起长期并发症。这些问题加剧了开发分子靶向疗法以改善预后并减少与治疗相关的病因的需求。在这种情况下，刺猬（HH）信号传导是一种发育途径，其放松管制涉及几种恶性肿瘤的发病机理，已成为一种有吸引力的SHH-MB治疗途径。涵盖的领域：本综述概述了HH拮抗剂研究领域的进步。我们强调平滑（SMO）和与神经胶质瘤相关的癌基因同源物（GLI）抑制剂和免疫疗法方法，这些方法在临床前SHH-MB模型中得到了验证，并且对MB患者具有治疗潜力。PubMed的文献和有关临床术报告的数据。政府截至2020年8月。专家意见：广泛的摩西分析增强了我们的知识，并改变了MB的研究和管理方式。SMO拮抗剂的临床使用尚未确定，但是，未来的GLI抑制剂和多静脉对方法有希望。
提款报告委托 根据并为了......的目的
收集与其有关的健康文件（诊断报告和/或医疗记录），免除公司根据立法法令规定的任何责任。196/2003（隐私法）。下列签署人声明，依据并为了艺术的目的，已获悉。立法法令第 13 条196/2003，所收集的个人数据将（包括使用 IT 工具）专门在本声明所述的程序范围内进行处理。日期 _______________ 委托人（签名） _______________________________ *要收集医疗记录，建议在前往柜台之前拨打 011 9026278 进行致电
(DURC)（根据第 46 条总统令 ...
根据第 14 条，如果申报虚假，须承担刑事责任并接受相应的制裁。总统令第 76 条n. 445 号法律的规定，以及没收因采取措施而获得的任何利益，如第 445 条所规定。同一法令 75
对称多量子系统中纠缠研究中的信息图及其在 Lipkin–Meshkov–Glick D 级原子模型中量子相变的应用
信息图被用来讨论两种不同信息测度之间的关系，如冯·诺依曼熵与误差概率[1]，或冯·诺依曼熵与线性熵[2]。对于线性（L）熵和冯·诺依曼（S）熵，通常对任何有效的概率分布ρ绘制（L（ρ），S（ρ））图。这里，ρ也可以表示量子系统的密度矩阵（或者更确切地说是具有其特征值的向量），这也是本文的主要兴趣所在。我们特别关注由此产生的信息图区域的边界，其中相关的概率分布（或密度矩阵）将被表示为“极值”。在参考文献[3]中，对两个量子比特的熵进行了比较（有关离子-激光相互作用的情况，另见[4]）。在 [5] 中，对任意熵对的信息图进行了详细研究。文中证明了，对于某些条件（线性、冯·诺依曼和雷尼熵满足），极值密度矩阵始终相同。文中给出了反例，但一般来说，偏差会非常小，并且可以安全地假设这些极值密度矩阵具有普适性。在本文中，我们将使用信息图来获取对称多量子系统中粒子纠缠的全局定性信息，该系统由广义“薛定谔猫”（多组分 DCAT）态（在 [6] 中首次引入，作为振荡器的双组分偶态和奇态）描述。这些 DCAT 态原来是 U(D)自旋相干（准经典）态的 ZD−12 宇称改编，它们具有弱重叠（宏观可区分）相干波包的量子叠加结构，具有有趣的量子特性。为此，我们使用一和二量子Dit 约化密度矩阵 (RDM)，它是通过从由 cat 态描述的 N 个相同量子Dit 的复合系统中提取一两个粒子/原子，并追踪剩余系统获得的。众所周知（见 [3] 及其参考文献），这些 RDM 的熵提供了有关系统纠缠的信息。我们将绘制与这些 RDM 相关的信息图，并提取有关一和二量子Dit 纠缠的定性信息，以及相应 RDM 的秩，这也提供了有关原始系统纠缠的信息 [7]。我们将应用这些结果来表征 3 级全同原子 Lipkin–Meshkov–Glick 模型中发生的量子相变 (QPT)，以补充 [ 8 ] 的结果。具体来说，我们已经看到，一和二量子 DIT RDM 的秩可以被视为检测 QPT 存在的离散序参量前体。本文结构如下。第 2 节回顾了信息图的概念，描述其主要属性，特别是关于秩的属性。第 3 节回顾了 U(D) 自旋相干态的概念及其 ZD−12 宇称适配版本 DCAT。在第 4 节中，我们计算了 2CAT 和 3CAT 的一和二量子 Dit RDM、它们的线性熵和冯诺依曼熵，绘制了它们并构建了相关的信息图。在第 5 节中，我们使用信息图提供有关 Lipkin–Meshkov–Glick (LMG) 模型中 QPT 的定性信息。第 6 节致力于结论。
土壤蘑菇：保护专辑并与气候变化作斗争的生活网络
外观蘑菇是蘑菇，与植物的根部建立了互惠互利的关联。这些蘑菇与世界各地的森林树形成了古老而非常成功的关系。与它们相关的树木和蘑菇已经建立了一种交换关系：蘑菇帮助获得难以获得的营养，作为回报，蘑菇从植物中获得了不断且不间断地进入碳水化合物（例如糖）。这种大多数看不见的互动对地面的储存和碳循环产生了影响，并促进了植物的健康和营养。外观蘑菇对于动物和死植物的分解也很重要。这些蘑菇有助于土壤的生物多样性，可以帮助我们面对环境压力，例如气候变化和土壤过度使用。
了解牲畜癌（肝细胞癌） div>
全球肝脏研究所（GLI）是一个501（c）3非营利组织，该组织基于信念，即肝脏健康必须在全球公共卫生议程中与肝病的流行和影响相称。GLI促进创新，鼓励合作，并支持最佳方法的扩展，以帮助消除肝脏疾病。在全球运作，GLI致力于解决对肝脏患者重要的问题，并为提倡者提供了改善受肝病影响的个人和家庭的生活。GLI与Tandid/Guidestar保持铂金透明度，是国家卫生委员会的成员，并担任2030年健康人民冠军。在Facebook，Instagram，LinkedIn和YouTube上关注GLI，或访问www.globalliver.org。