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Antoine Bondue
我是瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院的临床医生。我有丰富的领导经验。作为心脏病学负责人，我合并了两个心脏病学部门 - 经历了激烈的竞争。这个过程为我提供了在压力下处理人员，解决冲突并激励人们展望并查看机会的经验。我的临床和研究工作着重于心力衰竭的管理和治疗，尤其是设备。我很高兴通过在整个欧洲和美国进行了心脏重新同步试验（CRT）试验，并以指南指示的治疗方式为ESC任务做出了贡献。，但CRT未被充分利用。i因此，与K Dickstein教授一起领导ESC/ HFA/ EHRA CRT调查，以确定在42个ESC国家/地区实施CRT的障碍。结果是国家质量改进的基础。在我实施新疗法的经验中，涉及1）与患者在中心的患者的组织和教育，以及2）持续跟进和基准测试以促进持续改进。在5年的时间内领导斯德哥尔摩4D心力衰竭改善项目，我们经历了更多的患者，可以正确诊断，获得治疗，并且随着时间的流逝，与心力衰竭相关的发病率和死亡率较小。因此，一个关键的成功因素是将来自不同医院和诊所的简历专业人员团结在一起，经常具有相互矛盾的利益。在ESC中，情况相似。任何改变都会要求领导人参与和激励ESC国家和志愿者。我相信我有经验是成为这样的领导者并在不断变化的环境中工作。我对ESC作为议员的成就（2016-2018）和副总统（2018-2020）。
1 人工智能支持的数据分析提升学生的积极性......
人工智能支持的数据分析可提高学生的积极性并减轻物理教育中的压力 Jannik Henze 1 、André Bresges 1、Sebastian Becker-Genschow 2 1 科隆大学物理教育研究所，50931 科隆，德国 2 科隆大学数字教育研究中心，50931 科隆，德国 摘要。人工智能 (AI) 融入物理教育，为数据分析和概念学习带来了新方法。对人工智能支持的方法和传统的基于 Excel 的方法进行比较分析，发现在促进对摆锤实验的理解方面，它们各有优势和局限性。本研究探讨了人工智能辅助工具（例如基于 ChatGPT 的自定义聊天机器人）与传统基于 Excel 的方法在物理教育中的整合，结果表明，虽然两种方法都能产生相当的定量学习收益，但人工智能工具具有显著的质量优势。这些包括增强情感参与度和提高积极性，凸显了人工智能创造更积极、更支持性学习环境的潜力。自适应人工智能技术在支持结构化、数据密集型任务方面具有重要前景，强调了将其与教育实践进行深思熟虑、平衡整合的必要性。
冷漠与动机：生物学基础和药物治疗
冷漠是一种与功能性不佳结果相关的残疾综合征，在广泛的神经和精神病学结合中很常见。目前，尚无针对该疾病的既定疗法，迫切需要安全有效的治疗方法。在理解人类和动物的动机和目标指导行为方面的进步已经揭示了有助于冷情的认知和神经生物学机械主义，为新疗法的发展提供了重要的基础。在这里，我们回顾了冷漠和动机的认知成分，神经回路和药理学，强调了共享经诊断机制的融合证据。尽管尚未获得任何药理治疗，但我们总结了迄今为止现有和新颖的化合物的三种培训，并确定了几位有前途的候选人临床使用以及未来药物开发的途径。
金星生命搜寻者任务动机和总结
1 麻省理工学院地球、大气与行星科学系，77 Massachusetts Avenue，Cambridge，MA 02139，美国；jjpetkow@mit.edu 2 麻省理工学院物理系，77 Massachusetts Avenue，Cambridge，MA 02139，美国 3 麻省理工学院航空航天系，77 Massachusetts Avenue，Cambridge，MA 02139，美国 4 佐治亚理工学院航空航天工程学院和地球与大气科学学院，亚特兰大，GA 30332，美国；cecarr@gatech.edu 5 行星科学研究所，1700 East Fort Lowell，Suite 106，Tucson，AZ 85719-2395，美国；grinspoon@psi.edu 6 加州理工学院地质与行星科学部，帕萨迪纳，CA 91125，美国； ehlmann@caltech.edu 7 Spacefaring Technologies Pvt. Ltd.，15F，No. 14，Bhattrahalli Old Madras Road，KR Puram，Bangalore 560049，卡纳塔克邦，印度；saragjs@gmail.com 8 普渡大学航空航天学院，701 W. Stadium Ave.，West Lafayette，IN 47907，美国；rachna.agrawal.04@gmail.com（RA）；buchanaw@purdue.edu（WPB）9 Fluid-Screen，Inc.，100 Cummings Center，Suite 243-C，Beverly，MA 01915，美国；monika.weber@fluid-screen.com 10 Rocket Lab，3881 McGowen Street，Long Beach，CA 90808，美国； r.french@rocketlabusa.com 11 突破奖基金会，美国国家航空航天局研究园区，18 号楼，邮政信箱 1，莫菲特菲尔德，加利福尼亚州 94035，美国；klupar@breakthrough-initiatives.org（突破奖）；pete@breakthroughprize.org（突破奖） 12 Droplet 测量技术有限责任公司，2400 Trade Centre Ave，朗蒙特，科罗拉多州 80503，美国；darrel.baumgardner@gmail.com 13 Cloud 测量解决方案有限责任公司，415 Kit Carson Rd，Unit 7，陶斯，新墨西哥州 87571，美国 * 通讯：seager@mit.edu † 金星生命搜寻任务小组。所有成员均列于致谢中。
动机信 - 药物发现中的主计划...
5。您的个人背景/过去的经验是什么，您为您在维也纳大学学习药物发现和开发做好准备（例如大学课程，专业经验，证书，志愿工作，....）？特别是：评论您在生物学，化学，药物和健康科学以及计算机科学方面的背景。1.000个字符最大。
探索马来西亚零工经济中的工作动力
摘要 零工经济的兴起确实改变了现代劳动力的面貌，由于这种工作环境具有灵活性和自主性，越来越多的千禧一代参与其中。本研究探讨了影响千禧一代参与马来西亚零工经济的关键因素，重点是灵活性、独立性和技能能力。我们使用结构化问卷通过皮尔逊相关性和多元回归分析分析了 384 名千禧一代的数据。结果表明，灵活性是最强的激励因素，其次是独立性和技能能力。这些发现强调了制定政策的必要性，这些政策可以在解决收入不稳定的同时促进零工工人的自主性和技能能力。本研究为马来西亚数字经济中的工作动机提供了本地化的视角。这些结果对研究人员和政策制定者了解千禧一代零工工人的动态和制定干预措施以改善他们在新兴数字经济中的工作体验具有重要意义。本研究进一步促进了对工作未来的更广泛讨论，特别是在马来西亚等发展中经济体。关键词：零工经济、千禧一代、工作动机、灵活性、数字经济。介绍
赚取符号增强剂的动机的计算机制
研究文章|赚取象征性增强剂的行为/认知计算机制https://doi.org/10.1523/jneurosci.1873-23.2024收到：2023年10月2日被修订：2024年2月27日接受：2024年4月11日，2024年4月11日版权所有©20224 Burk burk et al。这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
学生的AI生成图像：对动机，学习和满意度的影响
摘要：在当代社会中，生成AI（Genai）渗透日常生活的快速发展，学校必须跟上发展的发展。未来后代具有Genai技能和知识，就像传统扫盲是当今的招聘条件一样。学校课程需要整合这项新技术，以支持学生的学习和发展。关于人工教育的研究（AIED）已报告了Genai参与教学和学习的挑战，也报告了Genai作为研究支持的挑战。不落后于许多学校，就开始采取AIED计划，这需要研究如何以有用的方式在教学活动中应用Genai。指导这项研究的研究问题是：在视觉形式中使用GAI可以如何支持学生在中学环境中的学习过程和动机？总体研究策略是一种定性案例研究方法，研究员三角剖分。数据是在研讨会会议和半结构访谈中的观察结果中收集的。与老师和学生一起。在六步归纳性主题分析中，编码数据摘录，汇总到类别并提出。的发现表明，用于产生图像的Genai工具可以对学习产生积极影响。同时支持信息的记忆，对动机和学生满意度也产生了积极影响。图像生成工具的参与不是替代品，而是对传统教学活动的补充。结论是，在教育中使用AI可以提供新的学习机会，并且随着Genai的使用越来越多，对于学生和老师的步伐至关重要。但是，这将需要更多的时间和资源来为AIED的教师专业发展。
人工智能在塑造高中生学习动机方面的作用
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