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大学教师的看法和经验
道德以及学生在学术使用过程中遇到的挑战。使用定性、现象学和解释设计，采访了来自各种机构的教师，以探讨他们如何将人工智能融入他们的教学实践、他们对隐私和算法偏见的担忧以及他们面临的技术和教学障碍。研究结果表明，教育工作者重视人工智能个性化学习和优化教育过程的能力，但也表达了道德方面的担忧，例如学生可能滥用以及确保公平的需要。他们还面临缺乏专门培训和技术获取不平等带来的挑战。结论是，尽管人工智能有可能积极改变高等教育，但必须通过明确的政策和教师培训来解决其伦理和技术影响。这项研究为人工智能在教育中的作用的学术辩论做出了贡献，并强调了负责任地实施人工智能的重要性，以最大限度地发挥其优势并最大限度地降低风险。
有关实现用户体验调查的法规
h) XTB - It must be understood as XTB S.A. headquartered in Prosta 67 in Warsaw, 00-838 Warsaw, registered in the registration of registration of the National Court of the District Court of Warsaw in Warsaw, XII Economic Department of the National Court registration with the number KRS 0000217580, operating on a license granted by a license.财务监督局（KNF）。h) XTB - It must be understood as XTB S.A. headquartered in Prosta 67 in Warsaw, 00-838 Warsaw, registered in the registration of registration of the National Court of the District Court of Warsaw in Warsaw, XII Economic Department of the National Court registration with the number KRS 0000217580, operating on a license granted by a license.财务监督局（KNF）。
机械工程与技术
机械工程与技术 研究方向：金属成型技术 研究员姓名：CAPILLA GONZÁLEZ，GUSTAVO ORCID：0000-0002-6903-2567 任务：机械工程系，工程部，伊拉普阿托-萨拉曼卡校区 电子邮箱：g.capilla@ugto.mx 学术人员：机电一体化系统设计与集成。最近的研究项目：使用 3D 扫描设计和制作膝关节支撑矫形器的原型，使用增材制造改进膝关节支撑矫形器的设计和制造最近的科学文章：球抛光对 TRIP 钢板表面质量和机械性能的影响。 DOI：10.1007/s00170-021-07715-x 研究方向：具有延迟的系统 研究人员姓名：GOMEZ ALVAREZ、MARCO ANTONIO 任务：机械工程系、工程部、伊拉普阿托-萨拉曼卡校区 电子邮箱：marco.gomez@ugto.mx 学术人员：动力学与机器人学 最近的研究项目：设计和实施用于拾取和放置任务的机械手的基于延迟的控制算法。 最近的科学文章：关于具有多个延迟的微分代数系统的强 H2 范数：有限性标准、正则化和计算。 DOI：10.1109/TAC.2020.3046218 中立型时滞系统的必要充分稳定性条件（通过有限数量的数学运算）。 DOI：10.1109/TAC.2020.3008392
有效性和应力量表可靠性的证据
在整个Covid-19，大流行大学都必须将其班级改编成虚拟环境。 div>这对年轻大学生的心理健康产生了影响。 div>这项研究的重点是分析利马公立大学的学生在虚拟环境（EEAEV）中学术压力量表的有效性和可靠性。 div>来自心理学学院的160名学生参加了18至25年。 div>方法学设计具有工具性，以EEAEV的心理测量分析为导向。 div>使用的工具是社会人口统计学记录，EEAEV（30个项目）和应力量表（DASS-21）。 div>调查后，EEAEV的内部一致性和同时有效性脱颖而出，支持其在虚拟环境中的应用。 div>比例模型比具有三个维度的模型表现出更大的一致性。 div>尽管有一些判别能力较低的项目，EEAEV仍将其定位为衡量学术压力的精神法法学上扎实的工具。 div>结论：这些发现表明它们在虚拟环境中的评估和学术压力方法中的有用性，支持其在未来的研究中的应用和多样化的教育环境
糖化的血红蛋白基本面。实用临床的价值和优势
葡萄糖基化血红蛋白测试（HBA1C）是糖尿病患者（DM）患者长期血糖控制的有用的，经济和实用的临床工具。 div>从历史上看，自1955年以来，HBA1C首先被Kunkel和Wallenius描述为人类血红蛋白的一小部分。 div>然而，直到70年代，该分子被识别为血糖控制标记。 div>HbA1c是一种结合蛋白（杂蛋白，血红蛋白 - 葡萄糖），该蛋白是通过非酶和跟踪后的过程称为糖化（Maillard反应）作为Amadori稳定产物的。 div>如果反应继续进行，最终结果是不可逆的产品，称为最终糖化产物（年龄）。 div>年龄负责修饰所有组织的蛋白质，并促进由年龄接收器和DM的并发症介导的炎症反应。 div>也，低于7％的HBA1C水平与微血管和大血管病变的减少有关。 div>对HBA1C水平的适当常规评估和监测将允许足够的血糖控制，并有助于降低未来并发症的风险。 div>
数学经济学在解释经济体经济增长中，内源性和外源技术变革
经济增长是经济经济政策中不同生产力因素之间相互作用的函数，尤其是它可以用劳动力，生产资源（土地，资本）和技术等方面表达。 div>这项工作旨在采用一个模型来解释发展中经济体的经济增长，该模型是根据上述因素提出了这种增长的模型。然后根据资本和工作提出生产，并调整了两个模型，一种具有外在技术变化，另一种暗示了内源性的技术变化。 div>该模型是通过具有恒定替代弹性的生产函数开发的，因此它适用于发达和发展经济体，因为预计在经济体中会发展出替代经济增长的弹性。 div>研究使我们能够开发
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
出生后第一年接种疫苗
摘要 COVID-19 疫情影响了公共卫生的多个领域，包括儿童疫苗接种。考虑到生命第一年免疫接种对于预防疾病和促进集体免疫的重要性，本研究旨在比较疫情前后的疫苗接种覆盖率，重点关注卫生部计划推荐的疫苗。为此，我们利用 DataSUS Tabnet 系统的数据进行了一项横断面研究，分析了疫情前（2017-2019 年）和疫情后（2020-2022 年）三年期间接种的剂量。数据收集考虑了区域和年度疫苗接种覆盖率标准，并比较了两个时期的平均值。因此，在大流行后时期观察到疫苗接种覆盖率的下降，生命第一个月的负百分比差异为 8.51%，2 至 6 个月之间的负百分比差异为 3.98%，7 至 12 个月之间的负百分比差异为 3.94%。这些结果表明，疫情对儿童遵守疫苗接种计划产生了负面影响，需要采取有效的策略来恢复疫苗接种率。因此得出结论，生命第一年的疫苗接种覆盖率有所下降，突显了疫情对公共卫生和儿童免疫接种带来的挑战。关键词：疫苗接种覆盖率、生命第一年、COVID-19 大流行、儿童免疫接种。摘要 COVID-19 疫情影响了公共卫生的多个领域，包括儿童疫苗接种。考虑到生命第一年接种疫苗对于预防疾病和促进集体免疫的重要性，本研究旨在比较大流行前后的疫苗接种覆盖率，重点关注卫生部时间表推荐的疫苗。为此，利用DataSUS Tabnet系统的数据进行了一项横断面研究，分析了疫情前（2017-2019年）和疫情后（2020-2022年）三年期间接种的剂量。数据收集考虑了疫苗接种覆盖率的区域和年度标准，并比较了两个时期的平均值。因此，在大流行后时期观察到疫苗接种覆盖率的下降，生命第一个月的负百分比差异为 8.51%，2 至 6 个月之间的负百分比差异为 3.98%，7 至 12 个月之间的负百分比差异为 3.94%。这些结果表明，疫情对儿童遵守疫苗接种计划产生了负面影响，需要采取有效的策略来恢复疫苗接种率。因此得出结论，生命第一年的疫苗接种覆盖率有所下降，凸显了疫情对公共卫生和儿童免疫带来的挑战。