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博物馆和图书馆服务研究所的计划，以确保英语能力有限的人访问
imls将继续鼓励语言可访问性增加，这是该机构提供的赠款允许的费用。IMLS资助与语言访问和减少语言有关的一些奖项的一些例子是获得资源和计划的障碍：一个博物馆提供难民和移民进入其空间的访问权限，以练习语言和创造性的表达以支持他们参与社区对话的参与；动物园创建学习活动，转化为四种语言，以帮助父母和看护人支持孩子的自然在家或室外空间中玩耍；以及与知识持有人社区合作组织的博物馆展览，以突出鲜为人知的文化和海洋物品，这些文化和海洋物品以其各自语言的母语者为内容专家，以准备双语文本面板和其他教育材料。
人工智能驱动的语言学习：Rosetta Stone 对 ESL 学生口语能力和自我控制的影响
3 研究学者，安得拉大学，维沙卡帕特南，印度。摘要 本研究论文探讨了基于人工智能 (AI) 的教学对提高英语口语能力和促进现实环境中的自学能力的影响。在当今的教育领域，基于人工智能的应用程序已被证明是一种变革性工具，可以激发学习者的热情并支持交互式语言学习活动。这项研究针对 120 名学习英语作为第二语言 (ESL) 的工程专业学生进行，他们被随机分配到接受基于人工智能的教学的实验组或接受传统教学的对照组。利用 Rosetta Stone 移动应用程序进行前测和后测，以评估学生的英语口语能力和自学技能，该应用程序结合了各种口语活动、重点练习、发音反馈和语音识别工具。结果表明，与对照组相比，实验组在口语技能方面表现出显著的进步——准确性、词汇量、流利度和发音。研究结果表明，基于人工智能的教学有效地提高了 ESL 学生的英语口语技能，改善了他们的自我调节过程。这些结果证明了人工智能技术在增强语言习得体验、促进学习者自力更生和口语认知过程方面的潜力。关键词：EFL 语境、基于人工智能的教学、Rosetta Stone 应用、口语技能、自我调节实践。
熟练程度和感觉如何影响老年人移动技术支持的偏好和感知
在使用更新的用户界面重新访问功能或从新的，复杂或使用较少的应用程序中的错误重新介绍时，很少会寻求正式支持[29，34]。相反，老年人可以使用试用方法，咨询YouTube视频，或者寻求朋友和家人的社会支持[29，33，34]。在最近的一项研究中，23名老年人中有16名（他们既不是移动技术使用的绝对初学者也不是专家），报告说从未在其移动设备上使用帮助菜单[34]。这种趋势反映了使用说明手册[2，11，25，29，40]的范式转变。相反，老年人在持续移动使用期间广泛使用两种类型的技术支持，自我探索[34]，反复试验[23，29]或“播放” [41] [41]）和社会支持[33，34]。为了满足老年人不断变化的技术支持偏好，新的支持工具正在出现[8，17，38，45]。同样重要但探索较少的是老年人个性，生活经验和一般学习偏好的异质性如何影响他们的技术支持选择。有些人可能更喜欢自我探索，而有些人则在继续移动使用期间寻求社会支持[29，34，35]。即使人们喜欢一种技术支持，他们也可能不会认为它是有效的或高质量的[34]。技术支持可以在确保老年人积极地体验技术方面发挥重要作用[1]。积极的经验可以在老年人中提高技术使用的信心[1，3]。充满信心，老年人更加开放探索和使用新的应用程序，功能和服务。在继续使用期间，积极的情绪反应不仅是由技术的有用性和易用性触发的，而且还可以易于学习使用它及其技术支持的质量[26，33，34]。例如，已显示结构化计算机课程可以增加自我报告的信心，并减少计算机使用过程中的焦虑，例如在网上查找健康信息时[6]。计算机焦虑症可以预测老年人的计算机使用广度[9，10]，这可能是由于年龄刻板印象所引起的，即老年人的技术能力少于年轻人的技术能力[24]。由于这种刻板印象的威胁，使用移动应用程序后，老年人可能会感到年龄较大，尤其是当这些应用程序不熟悉时[5]。焦虑和信心构成了与一般学习相关的各种感觉的末端[20]。我们还知道，这些感觉会影响老年人的技术吸收和使用[9，24，34，42]。但是，他们在老年人的技术支持选择中的作用仍然未知。基于过去的工作，我们假设：
碱基编辑酶 APOBEC3A 以低效率和高选择性催化 RNA 中的胞嘧啶脱氨
A3A 和 eA3A 表达。A3A 表达构建体 (Addgene #109231) 之前已有描述，可用于纯化 A3A 作为融合蛋白 (MBP-A3A-His)，可进一步加工以生成分离的 A3A 结构域。32,33 对于 eA3A (A3A-N57G)，N57G 突变是通过 Q5 定点诱变 (New England Biolabs, NEB) 引入的。A3A 和 eA3A 构建体的细菌表达之前已有详细描述。 33 将纯化的 MBP-A3A-His、MBP-eA3A-His 或分离的 A3A 在 50 mM Tris-Cl（pH 7.5）、50 mM NaCl、10% 甘油、0.5 mM DTT 和 0.01% Tween-20 中透析过夜，并使用 BSA 标准曲线确定蛋白质浓度。基于 SwaI 的脱氨酶对 ssDNA 和嵌合底物的活性。5'-荧光素 (FAM) 荧光标记的底物 S35-dC 或具有单个靶核糖胞嘧啶的匹配底物（在其他 DNA 骨架中）（S35-rC）由 Integrated DNA Technologies (IDT) 合成，以及相关产品对照（S35-dU 和 S35-rU）。在最佳 A3A 反应条件（最终为 20 mM 琥珀酸：NaH 2 PO 4：甘氨酸 (SPG) 缓冲液 pH 5.5，0.1% Tween-20）下，用 6 倍稀释的未标记 A3A（从 1 µM 到 4 pM）处理 100 µM 寡核苷酸。反应在 37 ˚C 下进行 30 分钟，然后终止（95 ˚C，10 分钟）。然后加入 200 nM 互补链并退火。加入 SwaI (NEB)，在室温下消化过夜。加入甲酰胺上样缓冲液，样品加热变性（95 ˚C，20 分钟），然后在 50 ˚C 下在 20% 变性 TBE/尿素聚丙烯酰胺凝胶上运行。使用 Typhoon 成像仪（GE Healthcare）上的 FAM 滤光片对凝胶进行成像。使用 ImageJ 中的面积量化工具进行定量分析。720 碱基对 ssDNA 底物的合成。为了生成 ssDNA，使用 720 bp gBlock 基因片段 (IDT) 作为模板 (补充图 2a)，并使用 Taq 聚合酶 (NEB) 进行扩增，采用指数后线性 (LATE) PCR 反应方案，该方案采用相对于磷酸化的反向引物过量的正向引物。32 对反应物进行纯化 (NucleoSpin、Fisher)，然后在 37 ˚C 下用 核酸外切酶处理 1 小时以降解磷酸化链，然后进行热失活 (90 ˚C，10 分钟)。然后将产物在 2% 琼脂糖凝胶上运行，并使用凝胶 DNA 回收试剂盒 (Zymoclean) 回收 ssDNA。通过乙醇沉淀进一步纯化 ssDNA，并使用 Qubit ® 荧光计 (ThermoFisher) 测量其浓度。对于一个重复，ssDNA 以大分子寡核苷酸 (IDT) 的形式获得，并通过乙醇沉淀进一步纯化。720 聚体 RNA 底物的合成。使用 720 bp 基因块 (IDT) dsDNA 作为模板，在推荐条件下使用 TranscriptAid Enzyme Mix (ThermoFisher) 通过体外转录生成 RNA，并在 37 ˚C 下孵育两小时。然后通过苯酚-氯仿提取和乙醇沉淀纯化 RNA。将样品重新悬浮在无核酸酶的水中，并进一步用 MspI、XbaI 和 AclI 限制性酶 (NEB) 处理以消化任何剩余的 DNA 模板。在 37 ˚C 下孵育 1 小时后，使用 RNA Clean and Concentrator-5 试剂盒 (Zymo Research) 纯化 RNA。为了进一步确保完全去除模板 DNA，在 37 ˚C 下用 DNase I (Ambion) 处理 RNA 30 分钟。重复纯化 (RNA Clean and Concentrator-5)，并使用 Qubit ® 荧光计测量纯化 RNA 的浓度。通过“预测二级结构网络”预测 720 聚体中几个中尺度区域的二级结构
神经分支思维策略在数学教学中对高中生数学能力培养的影响
本研究的目的是确定神经分支思维策略对中学生数学能力发展的影响。研究样本是沙特阿拉伯王国阿尔科巴尔省第八所中学的一年级学生（63 名）。为了实现研究目标，研究人员准备了数学能力测试，以及生产性倾向量表，按照准实验方法收集数据，结果表明实验组在数学能力整体及其各个维度上都超过了对照组，在生产性倾向整体测量和数学学习倾向轴上也超过了对照组，根据这一结果，建议数学教师在不同年级的数学教学中激活分支思维策略。
从自动修理设施和工业场所的污染土壤的花费的机油降解中的微生物熟练度：
消费发动机的处置由于其有毒和持续性的性质而引起了重大的环境挑战。这项研究旨在隔离能够降解用过的发动机油的微生物，并具有开发生态友好的生物化策略的最终目标。收集了来自自动修复设施和工业场所的土壤和水样，并使用矿物质盐琼脂培养基（MSA）培养基筛选用于耗尽的机油降解微生物。隔离菌株，以获取利用用过的发动机油的能力。监测的其他参数是温度和pH。采用16S rRNA基因测序来鉴定分子水平的分离的微生物。BLAST计划显示，包括细菌（3）和真菌（2）群体在内的七（5）个分离株的多样化阵列，表明涉及丰富的微生物多样性，涉及耗尽发动机油的脱机。分离株被鉴定为细菌（Sa1-苏云金芽孢杆菌，Sa6-bacillus Cereus和SB5-Alcanivorax borkumensis）和真菌（Sa5- aspergillus Niger和SC3-Aspergillus flavus）。石油降解率的百分比为SA5（43.80％）> SA1（29.17％）> SB5（28.82％）> SC3（6.07％）。与细菌相比，真菌分离物，尼日尔SA5-刺激性尼日尔的发动机油降解速率显着（P <0.05）。这项研究不仅证明了细菌的潜力，而且还表明了本地真菌群落在减轻用过的发动机油的环境影响方面的潜力。它还为未来的研究提供了一个基础，该研究重点是优化复杂的烃污染物的生物降解。关键字：生物修复，酶活性，碳氢化合物降解细菌，碳氢化合物真菌简介主要由碳和氢组成的碳氢化合物是原油的必不可少的组成部分，一种复杂的混合物，它包含氧气，硫，硫，氮气，氮气以及跟踪的含量。固化后的石油产物获得了改变的理化特性，从而增强了复杂性并可能阻碍其生物降解（Logeshwaran等，2018）。石油工业的污泥中含有污染物，例如碳氢化合物，硫化物和氨
对口语使用的表征0、1、2、3、4和5的以下描述。每个较高级别意味着控制Previ
足够的理解能够了解直接需求领域的许多记忆性话语。可以理解的话语长度的略有增加，但需要在理解的短语之间频繁停顿，并且在听众的重复方面重复请求。只有在涉及简短记忆的话语或公式时，才能以合理的准确性理解。的话语的长度相对较短。误解是由于忽略或不准确听到的声音或单词结尾（拐点和非反射性）而引起的，从而扭曲了原始含义。即使像习惯与非母语说话者交谈的老师一样，也只能遇到困难。可以最好地理解上下文强烈支持话语含义的那些陈述。有一些主要想法。（在某些非自动化应用中已编码L-0+。）[数据代码06]