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聚甲基丙烯酸乙酯复合材料的多功能制备方法
摘要：聚甲基丙烯酸乙酯 (PEMA) 溶于乙醇，乙醇是 PEMA 的非溶剂，这是因为添加的胆汁酸生物表面活性剂石胆酸 (LA) 具有溶解能力。避免使用传统的有毒和致癌溶剂对于制造用于生物医学的复合材料非常重要。高分子量 PEMA 浓溶液的形成是使用浸涂法沉积薄膜的关键因素。PEMA 薄膜可为不锈钢提供防腐保护。制备了复合薄膜，其中包含用于生物医学应用的生物陶瓷，例如羟基磷灰石和二氧化硅。LA 促进羟基磷灰石和二氧化硅在悬浮液中的分散以进行薄膜沉积。布洛芬和四环素被用作制造复合薄膜的模型药物。使用浸涂法成功制备了 PEMA-纳米纤维素薄膜。研究了薄膜的微观结构和成分。本研究中开发的概念性新方法代表了一种多功能策略，用于制造用于生物医学和其他应用的复合材料，使用天然生物表面活性剂作为溶解剂和分散剂。
O2等离子体处理对电学和介电常数的影响...
研究了 O 2 等离子体处理对 Ba 0 ： 7 Sr 0 ： 3 TiO 3 (BST) 薄膜电特性和介电特性的影响。将沉积态和退火态的 BST 薄膜暴露于 O 2 等离子体后，BST 薄膜的漏电流密度可以得到改善。通常，在施加 1.5 V 电压下，与未经等离子体处理的样品相比，漏电流密度可以降低 3 个数量级。研究发现，等离子体处理改变了表面形貌。BST 薄膜的电容降低了 10% 至 30%。等离子体处理样品的漏电流密度的改善和介电常数的降低可归因于 BST 薄膜中碳污染的减少。时间相关电介质击穿 (TDDB) 研究表明，所有样品在 1 V 电压偏置下均有超过 10 年的使用寿命。© 2000 Elsevier Science Ltd. 保留所有权利。
视觉和语言模型是否共享概念？向量空间对齐研究
另一些人则认为，语言模型具有推理语义，但没有指称语义（Rapaport，2002；Sahlgren 和 Carlsson，2021；Piantadosi 和 Hill，2022），3 而一些人则认为，至少对于直接对话的聊天机器人来说，一种外部指称语义是可能的（Cappelen 和 Dever，2021；Butlin，2021；Mollo 和 Milli`ere，2023；Mandelkern 和 Linzen，2023）。然而，大多数研究人员都认为，语言模型“缺乏将话语与世界联系起来的能力”（Bender 和 Koller，2020），因为它们没有“世界的心理模型”（Mitchell 和 Krakauer，2023）。这项研究提供了相反的证据：语言模型和计算机视觉模型 (VM) 是在独立的数据源上进行训练的（至少对于无监督的计算机视觉模型而言）。唯一的共同偏见来源是世界。如果 LM 和 VM 表现出相似性，那一定是因为它们都对世界进行了建模。我们通过测量不同 LM 和 VM 的几何形状的相似性来检查它们学习到的表示。我们始终发现，LM 越好，它们诱导的表示就越类似于计算机视觉模型诱导的表示。这两个空间之间的相似性使得我们能够从一组非常小的并行示例中将 VM 表示线性投影到语言空间并检索高度准确的字幕，如图 1 中的示例所示。
基于人工智能的语言模型助力药物发现和开发
新药的发现和开发成本高、耗时且效率低下，过程中还会有很多失败。在人工智能 (AI) 的支持下，语言模型 (LM) 改变了自然语言处理 (NLP) 的格局，为更有效地改变治疗开发提供了可能性。在这里，我们总结了人工智能驱动的语言模型的进展及其辅助药物发现和开发的潜力。我们重点介绍了人工智能驱动的语言模型在靶标识别、临床设计、监管决策和药物警戒方面的机会。我们特别强调了人工智能驱动的语言模型在开发 2019 年冠状病毒 (COVID-19) 新疗法策略中的潜在作用，包括药物再利用，这可以推广到其他有可能引起大流行的传染病。最后，我们列出了剩余的挑战并提出了可能的改进解决方案。
使用人工智能技术组织教育过程的模型 Oleh Karyy、Ihor Novakivskyi、Yaroslav Kis、Ihor Kulyniak 和 Alex
摘要 概述了常见的人工智能 (AI) 技术及其在教育领域应用的主要趋势。分析了终身学习个性化的观点。揭示了现代 LMS 大学在全球化教育知识生态系统中的实施前景。分析了对高等教育机构教师的调查结果，该调查涉及由于实施 AI 元素而预期 LMS 使用效率将提高。分析了对高等教育机构教育环境建模的可能性。建议使用“学生-教育主体-教育过程”模型三元组来分析 AI 技术在教育中的应用。基于组织教育过程的模型，提出了一种计算 AI 使用效果综合指标的方案。提出了一种基于可用机会选择最佳知识评估系统的方法。给出了广义知识评估算法的数学模型。在学生模型层面，在知识相空间中开发了一个学生培训优化模型，同时考虑到应用 AI 技术的可能性。关键词1 教育、学习管理系统（LMS）、人工智能（AI）、效率、数学模型、个性化学习（PL）、学生模型、教育过程模型、教育主体模型、最佳学习轨迹。
通过 OBE 强化学习管理系统 - ...
摘要——COVID-19 疫情的爆发给人们的生活方式带来了前所未有的破坏。大多数交易都是在线进行的，以保持社交距离。面对面授课被暂停，迫使教育机构转向灵活的学习模式。因此，高等教育机构普遍使用学习管理系统 (LMS) 来管理在线课程。在此期间，基于成果的教育 (OBE) 的表现难以分析。这促使研究人员探索将 OBE 学习分析和 RIASEC 模型集成到现有的 LMS 中以增强教育成果。OBE 专注于实现学生的学习成果，而 RIASEC 模型将职业兴趣分为六种性格类型：现实型、探究型、艺术型、社交型、进取型和传统型。通过结合这些框架，教育工作者可以提供更加个性化的学习体验。这种整合可以持续监控学习者的表现，改进教学策略以满足个人需求和职业抱负。本文回顾了当前关于在 LMS 中实施基于 OBE 的学习分析和 RIASEC 的好处和挑战的文献，展示了这种方法如何增强学生参与度、改善学习成果并使教育活动与职业目标保持一致。
机器解读可以减少语言模型中的社交偏见吗？
由于行业中LMS广泛部署和面向客户的应用程序，缓解语言模型（LMS）中缓解偏见已成为一个关键问题。许多方法围绕着数据预处理和随后对语言模型的微调，可能既耗时又需要计算要求的任务。作为替代方案，正在研究机器学习技术，但是缺乏比较研究来评估这些方法的有效性。在这项工作中，我们探讨了两种机器未学习方法的效率：分区的对比梯度 - 未学习（PCGU）（Yu等人。，2023）应用于解码器模型，并通过任务向量进行否定（Ilharco等人，2022），并将它们与直接偏好优化（DPO）进行比较（Rafailov等，2024）减少开源LMS（例如Llama-2和Opt 1）中的社会偏见。我们还为大型模型2实施分布式PCGU。通过量化和定性分析，通过任务向量方法的否定表现优于PCGU，并且在模型性能最小恶化和困惑性中，通过量化和定性分析表明，通过任务向量方法的否定。通过任务矢量的否定，千层面-2的偏差得分为25.5％，并使OPT模型的偏置减少多达40％。此外，与DPO不同，它可以轻松调整以平衡降低偏差和发电质量之间的权衡。
成为计划招募者的步骤
有关认证过程的更多信息，请通过电子邮件联系认证支持：PBEcert@covered.ca.gov 有关培训或学习管理系统 (LMS) 的更多信息，请通过电子邮件联系培训帮助台：CCULearning@covered.ca.gov
衡量人机协作中自由文本原理的人类效用
最近，人们对使用语言模型 (LM) 进行人机协作的兴趣日益浓厚。为了向人类解释其推理过程，最先进的 LM 已被证明能够流畅地用自然语言生成自由文本理由 (FTR)，例如通过思路链提示。尽管如此，这些生成的 FTR 能够多有效地为人机协作提供人类效用，即帮助人类解决 NLP 任务，仍不清楚。为了研究是什么让 FTR 对人类有用，本文分析了人类效用与各种 LM/FTR 属性之间的关系。首先，尽管 LM 通常会经过微调/提示以联合生成任务标签和 FTR，但我们发现 LM 的任务性能与人类效用几乎没有相关性，而 LM 大小是人类效用的正向预测指标。其次，我们观察到某些 FTR 属性对是人类效用的强正向预测因素，例如，高效用的 FTR 往往既简洁又包含新信息。第三，我们表明，给定任务实例的高效用 FTR 可以提供可迁移的知识，帮助人类推广到解决新实例。通过揭示 FTR 在实际环境中对人类效用的性质，我们的研究结果可以帮助指导未来设计 LM 和 FTR 生成策略的工作，以实现更强的人机协作。