机电工程中的人工智能:ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来,人工智能 (AI) 蓬勃发展,现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域,为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合,以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中,符合 CDIO 标准,以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计,从基础知识进阶到高级应用和评估,采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能,最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法,这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准,标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面,涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略(标准 8)让学生沉浸在 AI 问题解决中,营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开(标准 3),从第三年的 AI 发现阶段开始,学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念,包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年,重点是应用和强化所获得的知识,重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握,最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束,学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后,本文对这种教学方法进行了批判性分析,强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此,它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性,以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
在泰国社会中,经常在被认为是禁止的情况下避免结婚前发生性关系的青少年。尽管如此,人们普遍认为,在结婚前,年轻人变得越来越活跃。这项研究旨在确定与泰国青少年对婚前性别的态度相关的因素。二级数据并从2011年的社会和文化状况调查中获取。总研究人群为674名泰国青少年,包括364名年龄13-16岁的年轻青少年和310名年龄较大的青少年17-19岁。四分之三的样本是上学的学生。分析使用了Pearson卡方和二元逻辑回归。结果发现,年龄,性别,教育地位和对性行为的接受与对婚前性行为的态度与15岁以下的婚前性行为有着显着联系(p <.05)。与婚前性别一致的可能性与接受开放性行为高度相关。与年轻和校外群体相比,年龄段的年龄段和上学的青少年与婚前性别的可能性较小。女性青少年与婚前性别一致的可能性少于男性。总而言之,接受公开的性行为有同意婚前性行为的风险,但是学校的教育计划可能会保护他们免受这种影响。为了提供知识并防止过早性活动的风险,应在小学计划中促进性健康,包括适当的性价值。j公共HLTH开发。此外,政府应通过对校外青少年的社交活动来鼓励性健康。关键词:青少年;态度;婚前性;性行为;泰国引用:Busakorn Sangkaew,Sirinan Kittisuksathit,Apinya Ingard。探索影响泰国青少年婚前性态度的因素:一种定量分析。2023; 21(3):275-288(https://doi.org/10.55131/jphd/2023/210321)
b'对于刚才描述的情况,我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因,我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如,考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2,其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ,另一个(空间上分离的)粒子 2 处于状态 ,其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性,即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ,那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ,反之亦然。尽管如此,在进行任何测量之前,每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的,但我们认为,所有不可分离状态都是纠缠的并不正确(见图)。我们不想用纠缠来描述不可分离状态,因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上,没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠,即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'