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教授 EFL/ESL 学生有效的英语提示制作人工智能
聊天机器人和虚拟助手：Replika 和 Google Assistant 等工具使用 NLP 与学习者进行基于文本或语音的对话。这些聊天机器人可以模拟现实生活中的对话，帮助学生在受控环境中练习流利度并提高沟通技巧。通过响应用户输入，聊天机器人提供了一种即时且根据学生当前语言水平量身定制的对话练习形式 (Kim, 2019)。语法检查器和写作助手：Grammarly 和 Hemingway App 等平台使用 AI 算法来识别学生写作中的语法错误、文体问题和不恰当的措辞。这些工具提供改进建议，解释更正背后的语法规则，并且通常包括词汇增强功能。这有助于学生提高写作技巧并更好地理解英语语法 (Tetreault 等人，2018)。自适应语言学习应用程序：Duolingo、Babbel 和 Rosetta Stone 等应用程序使用 AI 为学生创建个性化的学习路径。通过跟踪用户进度并调整练习难度，这些应用程序可确保学生始终保持正确的学习水平。使用连胜和排行榜等游戏化元素也可以提高积极性并鼓励定期练习（Vesselinov & Grego，2021 年）。
![arXiv:1905.12508v2 [astro-ph.EP] 2019 年 7 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\47089ac039671e7e9e52834bc92884358a383af8.webp)
arXiv:1905.12508v2 [astro-ph.EP] 2019 年 7 月 9 日
上下文。罗塞塔号航天器上的 OSIRIS 相机在彗星 67P/Churyumov-Gerasimenko (67P) 的彗发内测量的尘埃亮度相位曲线呈现出显著的 U 形。目的。我们的目标是将这些相位曲线与暂时模拟的尘埃样本的相位曲线进行比较，以评估可能导致这种形状的关键尘埃特性。方法。在实验室和微重力条件下，使用 PROGRA2 仪器对可能代表彗星尘埃颗粒的不同物理特性和成分的样本进行了光散射测量。结果。我们发现，最近开发的一系列行星际尘埃类似物的亮度相位曲线（用于拟合内黄道云的极化特性及其随太阳中心距离的变化）与 67P 的亮度相位曲线非常相似。关键的尘埃特性似乎与成分和孔隙度有关。结论。我们得出结论，67P 亮度相位曲线的形状与大量有机化合物（至少 50% 的质量）和蓬松聚集体（尺寸范围为 10 至 200 µ m）的存在有关。我们还证实了这颗木星族彗星的尘埃颗粒与内黄道云中的颗粒之间的相似性。
arXiv:1905.12508v2 [astro-ph.EP] 2019 年 7 月 9 日
上下文。罗塞塔号航天器上的 OSIRIS 相机在彗星 67P/Churyumov-Gerasimenko (67P) 的彗发内测量的尘埃亮度相位曲线呈现出显著的 U 形。目的。我们的目标是将这些相位曲线与暂时模拟的尘埃样本的相位曲线进行比较，以评估可能导致这种形状的关键尘埃特性。方法。在实验室和微重力条件下，使用 PROGRA2 仪器对可能代表彗星尘埃颗粒的不同物理特性和成分的样本进行了光散射测量。结果。我们发现，最近开发的一系列行星际尘埃类似物的亮度相位曲线（用于拟合内黄道云的极化特性及其随太阳中心距离的变化）与 67P 的亮度相位曲线非常相似。关键的尘埃特性似乎与成分和孔隙度有关。结论。我们得出结论，67P 亮度相位曲线的形状与大量有机化合物（至少 50% 的质量）和蓬松聚集体（尺寸范围为 10 至 200 µ m）的存在有关。我们还证实了这颗木星族彗星的尘埃颗粒与内黄道云中的颗粒之间的相似性。
使用机器学习来识别疾病的遗传环境相互作用
多发性硬化症（MS）是中枢神经系统（CNS）的一种慢性炎症性疾病，被认为是遗传学与生活方式和环境因素的相互作用引起的复杂疾病。这项研究旨在确定通过使用机器学习模型有助于MS发展的遗传和环境风险因素之间的相互作用。这包括用于MS预测和随机森林，Rosetta和Logistic回归模型的逻辑回归模型，用于查找SNP与风险因素之间的相互作用。研究人群由1118个个体，5,615个，有MS和5,566个健康对照组成，并提供有关环境和生活方式暴露的遗传信息和问卷数据。遗传信息包括基因型数据，而问卷数据包括性别，20岁时BMI，吸烟习惯，暴露于阳光，单核细胞增多症状态和年龄。这项研究确定了可能与MS发展有关的潜在基因环境相互作用。这些相互作用的含义将需要在未来的研究中得到进一步验证。使用基于网络的方法确定了MS疾病模块，可用于进一步分析以鉴定涉及MS的中心基因。这项研究的结果可能会更好地了解疾病发育和发病机理，并有助于采取个性化干预措施，以最大程度地减少疾病发展的风险。
戴维·T·杨
David T. Young Young 博士的主要科学兴趣和贡献集中在研究和了解太阳系等离子体的化学成分以及成分对行星磁层动力学的影响。 为了追求这些兴趣，Young 博士领导或参与了几种广泛用于研究空间等离子体的尖端光谱仪的设计和开发。 基于他的仪器进行的实验有助于更好地了解陆地、行星和彗星磁层。 20 世纪 70 年代，Young 博士表明地球磁层的成分与太阳周期的紫外线辐射密切相关。 20 世纪 80 年代，他的工作集中于研究赤道磁层中发现的自生离子回旋波对重离子（He + 和 O + ）的加速。 20 世纪 90 年代，他的工作主要集中于开发他正在开发的仪器的测量技术。到了 21 世纪初和 21 世纪 10 年代，杨博士将注意力转向了土星磁层的成分相关复杂性。他发现冰卫星释放的“水离子”主导着土星的磁层。他还致力于了解土卫六复杂的大气层和电离层，它们主要由带正电和负电的重碳分子组成。正是这些分子形成了覆盖土卫六表面的气溶胶颗粒。杨博士的实验室研究推动了尖端离子质谱技术的发展，开辟了新的实验可能性。他是第一个将质谱仪的能量范围和灵敏度提高了几个数量级的人，例如极地任务中的热离子动力学实验。他的工作导致了能量谱仪的小型化和性能的提高，例如罗塞塔号任务中的离子电子传感器，以及质谱仪，例如深空一号上的行星探索等离子体实验。 2002 年，他发明并领导了用于欧罗巴快船任务的超高分辨率 MASPEX 质谱仪（性能超越大多数实验室仪器）的早期开发。1988 年，杨博士构思了卡西尼等离子体光谱仪 (CAPS)，这是一套集成的三台仪器套件，用于卡西尼号土星任务。由于他在伯尔尼大学期间在欧洲拥有长达十年的经验，他能够组建和管理一个团队，该团队最终包括来自美国和五个欧洲国家的 170 名科学家和工程师。1990 年，NASA 选择 CAPS 并由杨博士担任首席研究员，部分原因是欧洲团队的贡献为 NASA 在整个任务期间节省了 1500 万美元（以 2022 年的美元计算）。2019 年，卡西尼项目管理部门告知他，CAPS 的数据为 500 多篇出版物和 26 篇博士论文做出了贡献。在他的职业生涯中，杨博士Young 为实验空间科学界做出了贡献，他在四所机构设计和建造了高精度校准系统：莱斯大学、伯尔尼大学、洛斯阿拉莫斯大学和西南研究院的两所机构。这些系统已用于各种项目，包括阿波罗月球表面实验包、欧空局的罗塞塔号 67P/Churyumov-Gerasimenko 任务和卡西尼号。除了实验空间科学工作外，Young 博士的兴趣还包括教育下一代。为此，他教授了磁层物理和伽马射线光谱学课程（伯尔尼大学），以及空间仪器和航天器设计课程（伯尔尼大学）
新闻稿
2024 年 10 月 21 日——马德里深空通信综合体 (MDSCC) 本周一纪念了一件大事。今年是 1964 年 1 月 29 日 60 周年，当时西班牙、美国政府、INTA 和 NASA 首次签署了西班牙综合设施运营和维护合同。今天，位于罗夫莱多德查韦拉的太空综合体在西班牙和美国当局的出席下庆祝了这一重要里程碑。MDSCC 的建设始于 1964 年 8 月，但直到第二年，随着第一根直径为 26 米的天线的完工，它才开始运行。该设施在创纪录的时间内完工，因为它的全面可操作性对于接收来自水手四号任务的数据至关重要，该任务捕捉到了另一颗行星（火星）的第一张图像。事实上，MDSCC 是深空网络的三个全球通信中心之一，另外两个是位于澳大利亚堪培拉和加利福尼亚州戈德斯通的通信中心。罗夫莱多航天中心负责跟踪、控制和遥测各种航天任务，例如用于研究木星和土星的卡西尼-惠更斯号、用于研究 67P/丘留莫夫-格拉西缅科彗星的罗塞塔号、用于探索太阳系边界的航海者 1 号和 2 号以及新视野号，以及用于在红外光下观察天空的詹姆斯·韦伯太空望远镜。这次会议的目的不仅是为了庆祝航天中心这些年来取得的成功和可操作性，也是为了重申西班牙和美国、INTA 和 NASA 在未来 60 年的合作，目的是通过未来的任务继续扩大我们对太空的了解。这些任务包括阿尔特弥斯号，它
航天应用产品 - Spantech
NARDA-MITEQ 客户最终用户计划 诺斯罗普·格鲁曼公司 NASA NPOESS 诺斯罗普·格鲁曼公司 - Corvair NT-Space JAXA 全球降水测量 喷气推进实验室 NASA 火星科学实验室 Comdev JPL Cloudsat NASA NASA 水瓶座应用物理实验室 NASA 新视野号 ASTRIUM GmbH DLR TanDEM X ASTRIUM SAS ISRO Megatropics MacDonald Dettwiler CSA Radarsat ll ALCATEL Space 德国国防部 SAR-Lupe ALCATEL Space JPL Jason-2 洛克希德·马丁公司 USAF Alpha Extension 波尔多大学 ESA Herschel SRON ESA Herschel Technologica CSA Herschel Max Plank 研究所 ESA Herschel Dornier DLR TerraSAR-X 喷气推进实验室 NASA Miro、EOS-MLS Assurance Technology 美国海军 Windsat ITT USAF Alpha l-lV 摩托罗拉/GD USAF P-94-99、02 E-Systems JPL SEAWINDS Matra Marconi EUMESAT MHS E-Systems JPL GEOSAT Aerojet 美国空军 SSMIS、AMSU-B Millitech 美国空军 SSMIS Lockheed 美国空军 STS-54 应用物理实验室 美国海军 Seasat、Spinsat、Topex、扩展试验台 Millitech Ball Aerospace 全球微波成像仪 Harris 美国空军 Alpha Extension 喷气推进实验室 NASA AURA 喷气推进实验室 ESA 罗塞塔号和着陆器 CONAE CONAE 水瓶座/SAC-D 诺斯罗普·格鲁曼 NOAA JPSS 喷气推进实验室 NOAA COSMIC 喷气推进实验室 NASA GRAIL JHU/APL NASA 辐射带风暴探测器 (RBSP)
虚拟实验室：AI 代理设计新的 SARS-CoV-2
科学研究常常受益于跨学科研究团队。然而，大多数科学家无法接触到来自多个领域的专家。幸运的是，大型语言模型 (LLM) 最近表现出令人印象深刻的能力，可以通过回答科学问题来帮助不同领域的研究人员。在这里，我们通过引入虚拟实验室来扩展 LLM 在科学方面的能力，虚拟实验室是一个人工智能与人类的研究合作，用于进行复杂的跨学科科学研究。虚拟实验室由一名 LLM 首席研究员代理组成，该代理指导具有不同科学背景的 LLM 代理团队（例如，化学家代理、计算机科学家代理、评论家代理），由一名人类研究人员提供高级反馈。我们设计虚拟实验室通过一系列团队会议进行科学研究，所有代理讨论科学议程，以及个人会议，代理完成特定任务。我们通过将虚拟实验室应用于设计与 SARS-CoV-2 最新变体的纳米抗体结合物来展示其强大功能，这是一个具有挑战性的开放式研究问题，需要从生物学到计算机科学等不同领域的推理。虚拟实验室创建了一种新颖的计算纳米抗体设计流程，该流程结合了 ESM、AlphaFold-Multimer 和 Rosetta，并设计了 92 种新纳米抗体。对这些设计的实验验证揭示了一系列功能性纳米抗体，它们在 SARS-CoV-2 变体中具有良好的结合特性。这证明了虚拟实验室能够快速做出有影响力的现实世界科学发现。特别是，两种新的纳米抗体表现出与最近的 SARS-CoV-2 JN.1 或 KP.3 变体改善的结合，同时保持与祖先病毒刺突蛋白的强结合，这表明它们是值得进一步研究的令人兴奋的候选者。
SMA 标准化数据集报告 2013 年 8 月 16 日版本
表是在迭代过程中创建的。从 LR2000 系统中的 2929 表中提取行政区域提供了 BLM 认可的初始土地指定、部门和机构集。SMA 工作团队审查了 LR2000 数据提取中提供的数据，并确定许多记录与 SMA 项目无关并将其删除。删除的数据示例包括机场、机场、森林服务护林区和美国鱼类和野生动物管理区。土地指定（SMA 主表中的 admin_unit_name）、管理部门（SMA 主表中的 admin_dept_code）和管理机构（SMA 主表中的 admin_agency_code）的每个唯一组合都手动分配了一个唯一的数字标识符，称为 SMA ID。随着各州的数据得到处理，并遇到了新的土地指定/管理部门/管理机构组合，SMA 主表中添加了更多记录。在处理过程中，每个州的数据集都添加了两个附加属性：SMA ID 和 HOLD ID。如前所述，SMA ID 是一个数字标识符，它链接回 SMA 主表，并提供用于识别土地指定、管理部门和管理机构的罗塞塔石碑。HOLD ID 链接回 SMA 主表，提供有关土地指定以及代表原始管理部门和机构管理土地指定的部门和机构的信息。在处理每个州的数据集时，发现了新的土地指定、管理部门和管理机构组合，将其输入到 SMA 主表中并分配唯一的 SMA ID。