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零净能量建筑的案例研究-IJRPR
Sara El Hassani a,* , Mouatassim Charai a,b,* , Mohammed Amine Moussaoui a , Ahmed Mezrhab a ”Towards rural net-zero energy buildings through integration of photovoltaic systems within bio-based earth houses: Case study in Eastern Morocco “Integrated This paper deals with Energy Plus software was employed to evaluate the energy-saving capabilities of bio-based building信封，而荷马Pro（一种专门的工具）用于分析和优化可再生能源系统。这项研究的重点是使用本地来源的材料创建创新的基于生物的地球块。trnsys用于评估住宅的能源消耗。研究包括用于建造本地采购的Adobe的开发和热物理表征，并使用开放式工作室插件进行素描[11]进行了3D构建建模。
材料科学与工程通讯
很高兴与您分享过去学期的学生，教师和校友的一些亮点和成就。5月，我们庆祝了2021年级的毕业生。请加入我欢迎他们作为我们最新的校友！我们的教职员工和学生获得了多个奖项的认可，而NSF资助的材料创新平台Paradim又续签了五年，确保了在设计和合成电子应用的新无机材料方面的持续领导才能。在《新闻通讯》中，我们还分享了我们持续不断的研究卓越研究的最新示例，我们出色的学生的一些聚光灯以及一个校友对与Covid斗争的贡献的故事。随着我们的社区继续努力提供一个支持性，开放和包容性的环境，我很自豪地介绍我们的新计划MSE JEDI（正义，公平，多样性和包容性）。MSE绝地武士由我们的学生和我们新任命的绝地教师联络人Julia Dschemuhadse教授共同领导。一群忠实的学生，教职员工和教职员工自一月以来一直定期开会，并制定了雄心勃勃的议程，将在未来几个月和几年内实施。我们很高兴宣布包括朱迪·查教授在内的几名新员工，他将于2022年7月从耶鲁大学加入耶鲁大学，Mostafa Hassani教授，他于2021年7月开始担任助理教授，并于1月2021年1月2021年1月2021年开始担任Hari Nair教授，并被任命为Hari Nair教授。这些新教师将研究专业知识带到了部门，范围从拓扑和2D纳米材料
因果因素投资
科学不仅仅是观察到的关联的集合。虽然对现象的描述和分类在科学发现中起作用，但科学的最终目标是合理的理论在严格的伪造中幸存下来（Hassani等人2018）。对于理论是科学的，通常期望宣布造成观察到现象的虚假因果机制（有关一种虚假能力定义，请参见Popper 1963）。1简单地说，科学理论解释了为什么发生观察到的现象，在这种情况下，解释与所有经验证据一致（理想情况下，包括实验结果）。经济学家赞成这种观点，即真正的科学必须产生可反驳的影响，并且必须通过坚实的统计技术来测试这些含义（Lazear 2000）。在实验科学（物理，化学，生物学等）中。），通过介入研究提出和伪造因果机制是相对直接的（Fisher 1971）。在财务经济学中通常并非如此。研究人员无法再现2010年5月6日闪光崩溃的财务状况，删除了一些交易者，并观察股票市场价格是否仍然崩溃。与实验科学相比，这使财务经济学领域处于劣势。在没有合理的虚假理论的情况下，研究人员必须承认，他们不明白报道的异常（风险溢价）为什么发生，投资者有权驳回其索赔为虚假。不一定是这种情况。这种限制的直接结论是，在过去的五年中，大多数投资研究人员都专注于发表关联主张，而没有理论和伪造，导致观察到的关联的因果机制。这意味着投资因素仍然处于未成熟的现象学阶段。从上面的角度来看，人们可能会得出一个惨淡的结论，即对因素投资（或财务经济学）没有希望产生和建立科学理论的希望。金融经济学并不是实验障碍所影响的唯一研究领域（例如，尽管介入研究不可行，但天文学家产生了科学理论）。因果推论的最新进展开辟了一条道路，但是很难推动因素投资超出当前的现象学阶段。这个目标
Al TVin>记录您的枪。
1。Jacobs，S.，McAllister，R.，Gillo，K.，Cook，R.，Wolf，T.，Hassani，P.，Ulbrich-Baker，J.，Mapa，D.，Adkins，D.，Adkins，N.，McDonald，D.，Chen，C.机器人与自动化杂志，2024年10月（如果：5.4）。2。Yerebakan，M。O.，Gu，Y.，Gross，J。，Hu，B。，“人类与动物协作过程中生物力学和心理工作量的评估”，《人为因素》，00187208241254696，2024年5月（如果：2.9）。3。Pooley，A.，Gao，M.，Sharma，A.，Barnaby，S.，Gu，Y.，Gross，J。，“通过霍克启发的群体相互作用分析无人机热飙升能量管理”，生物学，8（1），124； 2023年3月（如果：3.7）。4。Kilic，C.，Gu，Y.，Gross，J。，“在感知降级的外星环境中，行星流浪者的本体感受性滑移检测”，Field Robotics。2，1754–1778。doi：0.55417/fr.2022054。2022年8月。5。Chen，Y.，Yang，C.，Gu，Y.，Hu，B。，“移动机器人对批发和零售贸易环境中人类安全感知和系统生产力的影响：一项试点研究，“ IEEE对人机系统系统的交易，2022年5月（如果：3.4）。6。Kilic, C., Martinez, B., Tatsch, C., Beard, J., Strader, J., Das, S., Ross, D., Gu, Y., Pereira, G., Gross, J., “NASA Space Robotics Challenge 2 Qualification Round: An Approach to Autonomous Lunar Rover Operations,” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, Dec 2021 (IF: 1.6).7。8。9。Yang，C.，Strader，J.，Gu，Y。，“基于地图匹配的合作定位的可扩展框架”，传感器，9月2021年（如果：3.6）。Hedrick，G.，Gu，Y。，“火星样本返回流浪者的地形遍历遍历计划”，高级机器人技术，2021年7月（如果：1.7）。史密斯（T.
评估生成AI工具对学习的影响...
关于学习成果的研究。此外，发现CHATGPT有效地帮助学生理解和将复杂的编程概念应用于现实世界中的问题。学生报告了一些挑战，包括准确性和参与的问题，但这些挑战在统计上并不重要。该研究得出结论，Chatgpt是一种有价值的教育工具，具有改善编程教育的潜力，尽管建议适当的培训和道德准则来最大程度地提高其利益。关键字：chatgpt，生成-AI，编程，学生，挑战。简介计算领域具有不同的专业知识，多年来，计算机编程一直是前跑者，因为软件一直是推动各种已发达硬件的灵魂。计算机编程是当今现代经济中许多业务的必要技能（Yilmaz和Yilmaz，2023年），并且获取计算机编程技能可以使个人能够创造和建立可以推动创新和经济增长的新技术（Eteng，Akpotuzor，Akpotuzor，Akpotuzor，Akinolola和Agbonlahor，＆Agbonlahor，20222）。在尝试学习计算机编程和使学习更轻松的同时，不同的学生面临着奇特的挑战，各个机构一直通过使用智能板，电子学习平台和一些交互式工具来提供不同的平台。作为计算是全球技术发展的基础，人工智能只是计算的一个方面，它对于最近的进步至关重要。，2022）。当前CHATGPT带有两个版本。人工智能（AI）逐渐促进了人们一生将使用的许多产品的创造（Lai等人人工智能（A.I）被用作几种相关技术的伞术语，包括但不限于经典的机器学习，深度学习，机器人和自然语言处理（O'Dea＆O'Dea，2023年），并且已经存在了一项技术，将近70年（Crawford，Cowling＆Allen，2023）。该领域随着技术的发展而不断增长，使计算机能够通过处理和分析大量数据来学习和执行类似人类的认知任务，例如预测和决策（Holzinger等，2019）。人工智能对教育过程非常重要，因为它能够产生更好的产出，而人工智能的影响扩展到整个教育过程的发展，致力于整合包括展示媒体和其他人的人工智能技术（Elbrashy and Khalil，2023）。生成人工智能（Genai）的出现已被公认为是一种创新力量，在这项技术革命的最前沿，聊天产生的预训练的变压器（CHATGPT）（Moreno-Guerrero等，2022）。3.5和版本4可以使用，尽管可以免费访问3.5版，但版本4需要费用。在学生中使用聊天gpt的使用创造了一种不同的氛围，它已成为一个交互平台，以完成给他们的作业和课堂作业。作为生成人工智能（AI）继续发展，它将驱动In late 2022, OpenAI released a new version of ChatGPT, a sophisticated natural language processing system capable of holding natural conversations while preserving and responding to the context of the discussion (Malinka, et al., 2023), based on deep learning algorithms that enable it to generate high-quality responses to a wide range of queries (Hassani and Silva, 2023) and have been shown to directly or indirectly affect教育环境和塑造教育环境（Ipek等，2023）。chatgpt-4（Guler等，2024），随着语言模型（例如ChatGpt）的出现，教育中使用AI的使用变得更加易于访问，因为这些工具提供了更类似人类的界面（Domenech，2023），因为CHAT GPT已成为E-Learning和Singh和Singh，2023年的E-Learning GPT最受欢迎的工具之一。具有提供特定答案的能力，它可用于代表学生完成考试，从而担心AI辅助作弊（LO，2023年）。
蒙特卡洛模拟预测了智商高和低智商的个体中不同的实际脑电图模式
Monte Carlo simulations predict distinct real EEG patterns in individuals with high and low IQs Arturo Tozzi (corresponding author) Center for Nonlinear Science, Department of Physics, University of North Texas, Denton, Texas, USA 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it ABSTRACT The neural mechanisms underlying individual differences in intelligence are神经科学的主要重点。我们研究了蒙特卡洛模拟在预测实际脑电图模式和识别智力高和低智力个人之间潜在的神经差异方面的有效性。EEG数据是从IQ分类的两组志愿者中收集的，即高IQ组和一个低IQ组。使用最大似然估计将单变量的正态分布拟合到每个EEG通道，然后根据估计参数生成合成数据集。统计分析在内，包括均方根误差（RMSE）计算评估了真实数据和模拟数据之间的比对。我们表明，蒙特卡洛模拟有效地复制了来自两个组的脑电图数据的统计特性，与实际的中心趋势，可变性和整体分布形状非常匹配。特定的脑电图通道，尤其是在额叶和颞两侧区域，两组之间表现出显着差异，指出了潜在的认知能力神经标记。此外，低IQ组表现出更高的可预测性和更一致的神经模式，这反映出较低的RMSE值和几个EEG通道之间的较小标准偏差。lu等。相反，高IQ组显示出更大的可变性和更大的RMSE值，反映了复杂的神经动力学，而复杂的神经动力学通过Monte Carlo Simulations不太可预测。我们的发现强调了蒙特卡洛模拟作为复制脑电图模式，识别认知差异并预测与智能水平相关的脑电图活动的强大工具的实用性。这些见解可以为有针对性认知增强的预测建模，神经认知研究，教育策略和临床干预提供信息。关键字：统计分析；奇怪的任务；合成数据集；脑电图通道。引言探索智力智能的神经机制一直是认知神经科学研究的主要重点。脑电图（EEG）提供了评估认知能力差异的独特见解，包括不同智能水平的个人之间的区别（Friedman等，2019）。具有高度分辨率，非侵入性脑电图评估了同步，复杂性和网络效率之间的相互作用（Van Dellen等，2015）。例如，较高的智商与减少的长距离脑电图信息流和增强的局部处理效率相关联，支持小世界模型（Thatcher等，2016）。额外区域的短脑段延误和增加的连贯性与较高的智力相关，强调了额叶同步的作用（Thatcher等，2005）。Microstate动力学的变化与液体智能及其在认知训练后的增强有关（Santarnecchi等，2017）。静止状态的脑电图研究进一步探索了与智能相关的差异，报告了更聪明的个体中alpha和beta频段中静态间的平衡（Jahidin等，2013）。此外，已经证明，智商与脑电图的能量有负相关，但与特定频率下的信息流强度呈正相关，这强调了效率在神经通信中的作用（Luo等，2021）。（2022）发现，流体智能较高的人会更灵活地分配注意力资源，尤其是在复杂的任务中，如Theta和Alpha EEG活动所反映的那样。在一起，这些发现强调了脑电图在评估智力机制中的实用性，从而揭示了神经效率，半球间协调和适应性资源分配的一致模式。相反，由于脑电图数据的固有可变性，高维度和对噪声的敏感性，对脑电图数据的分析提出了重大挑战（Hassani等，2015）。要应对这些挑战并增强我们建模和预测脑电图模式的能力，需要先进的统计和计算方法。蒙特卡洛模拟已在各种科学学科中广泛使用，为受可变性和不确定性影响的复杂系统建模提供了强大的框架（Metropolis和Ulam，1949； Rubinstein and Kroese，2016）。通过利用从观察到的数据得出的统计特性，蒙特卡洛模拟产生了可能反映现实世界行为的合成数据集（Salvadori等，2024； Jones and Fleming，2024）。一种蒙特卡洛方法可能特别适合脑电图数据，因为它允许研究人员探索和复制神经动力学，而无需大量的实验数据收集。蒙特卡洛方法已应用于神经科学中以模拟和分析