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花园路线区气候变化改编...
气候变化是在地质时期发生的一种自然现象。然而，在过去的几十年中，气候变化速度一直更加迅速，全球变暖的幅度急剧增加（Warburton and Schulze，2006； Warburton，2012）。这种变化归因于人为的温室气体排放量增加（Koske和Ochieng，2013年）。例如，燃烧煤炭以发电，汽车中的汽油燃烧，工业中的某些化学过程以及许多农业活动都有助于增加大气中温室气体的浓度。气候变化的适应性可以定义为：“自然或人类系统中的调整是响应实际或预期的气候刺激或其影响，这会节省危害或利用有益的机会。可以区分各种类型的适应，包括预期和反应性适应，私人和公众适应以及自主和计划的适应”（IPCC TAR，2001）。Moser和Ekstrom（2010）适应的定义也很有用：“适应涉及社会生态系统的变化，以应对与气候变化的实际和预期影响相互作用的非气候变化的情况。适应策略和行动的范围从短期应对到长期，更深层的转型，旨在仅仅实现更多的气候变化目标，并且可能会或可能不会成功地调节伤害或利用有益的机会。”该定义认识到，适应气候变化是在气候变异性和变化只是需要响应的许多压力源之一中进行的也承认，一些自适应反应有助于应对当前可变性，而另一些自适应反应可能更具变革性和可持续性；然而，两者之间没有明确的分离，实际上在许多情况下应该链接。气候变化不仅是全球平均温度的提高，而且是区域气候特征（例如降雨，相对湿度和恶劣天气）的变化
探索人工智能 (AI) 对学习者的影响...
摘要 人工智能（AI）技术的运用已引起教育领域发生显著变化。通过将AI集成到在线学习系统中，引入了一种全新的教育体验，改变了学习者和教育者的互动方式。AI技术的出现和发展提高了效率和生产力，提高了教学和学习成果。在线学习中的AI通过向学习者提供实时反馈提供了独特的优势。传统的学习环境通常受到延迟反馈的限制，阻碍了学习者的进步并打击了他们的积极性。然而，基于AI的在线学习系统擅长向学习者提供即时反馈，使他们能够及时发现和纠正错误并实时提高他们的表现。这种及时的反馈营造了一种支持性的学习环境，鼓励学习者积极参与学习过程。Vanlehn、Lynch、Schulze、Shapiro、Shelby、Taylor 等人的研究。(2005) 关于安第斯物理辅导系统的研究是了解利用人工智能支持学习者与教师互动的经验教训的宝贵资源。与提供延迟反馈、阻碍学习者进步并可能削弱他们的积极性的传统学习环境相比，人工智能驱动的在线学习系统提供实时反馈。通过实时反馈，学习者可以立即纠正错误并提高他们的表现，从而提高他们的学习成果 (Zhou & Mei, 2021)。本文献综述探讨了人工智能对在线学习环境中学习者与教师互动的影响。本综述考虑了人工智能技术如何增强和多样化学习过程，重点关注个性化学习、实时反馈提供和内容传递。关键词：人工智能（AI）；远程教育；教育技术；电子学习技术；在线学习。
利用人工智能技术进行语言学习
尽管对人工智能 (AI) 的研究可以追溯到几十年前，但由于大型语言模型 (LLM) 和旨在模仿人类对话的聊天机器人（如 ChatGPT）的出现，人工智能在过去几年中变得越来越突出。这导致人们对人工智能辅助教育的潜力重新产生了兴趣，特别是通过其改善个性化学习的潜力，以及它对学术诚信带来的挑战以及对安全和隐私的普遍担忧。在第二语言习得方面，人工智能的最新发展建立在智能计算机辅助语言学习 (iCALL)（Schulze，2008）的先前研究基础上，旨在研究如何通过个性化学习材料、教学和反馈来增强学习（Hellmich 和 Vinall，2021；Xiao 和 Park，2021；Dai 和 Wu，2023）。例如，在反馈方面，语言学习者可以使用人工智能技术在计算机或移动设备上录制自己的声音，然后通过语音评估系统获得分数和反馈（Dizon，2020；Zou 等，2023a）。此外，当他们使用人工智能进行口语练习时，可以通过社交网络环境中的协作活动来提高学习成果（Zou 等，2023b）。除了直接指导之外，人工智能还在提高管理、课程开发和测试流程的效率方面取得了重大进展（Xu 等，2021）。尽管人工智能在语言教育方面具有相当大的潜力，但该主题的研究仍然很少，现有的研究已经开始确定进一步研究的重要领域。一个新出现的问题是如何为学生提供一系列与课程和评估一致的输入。研究发现了语言学习人工智能编程方面的差距，包括调整各种类型的语言技能即时反馈等功能以维持自主学习。因此，需要进一步研究人工智能程序的潜力，探索如何将人工智能应用于培养现实生活中所需的语言技能。同样重要的是考虑人工智能程序中的即时反馈如何满足学习者的语言学习目标，以及如何设计各种反馈来增强学习者在计算机或移动设备上的自主学习。
课程Vitae Markus Elmar Diefenbacher大学。
大学，RER.NAT博士。D.O.B. 1978年4月19日，在德国大学教育的卡尔斯鲁厄10. 2023大学。 教授 实验性气质（LMU）和Helmholtz研究小组实验肿瘤学2009 RER博士。 nat。，Kit 1997-2004生物学研究，Karlsruhe大学和Helmholtz Zentrum Karlsruhe/Karlsruhe技术研究所（KIT）科学生涯自2023年以来。 教授 Experimental Pneumology (LMU) and Helmholtz Research Group Experimental Oncology, Munich, Germany Since 2023 Affiliated Editor at Oncogene 2020-2023 Founding member of the Mildred Scheel Junior Research Center Würzburg 2015-2023 Junior Group Leader, Biocenter University Würzburg 2015-2023 Junior Group Leader, Comprehensive Cancer Center Würzburg 2009年至2015年，英国癌症研究所的博士后研究所和弗朗西斯·克里克研究所（Francis Crick Institute），哺乳动物遗传学系，英国伦敦，引文记录总数：2.135; H-Index：21; h-index since 2017: 19 (Google Scholar December 05 th , 2023) Top-10 selected Publications Senior author papers: Hartmann O, Reissland M, Maier CR, Fischer T, Prieto-Garcia C, Baluapuri A, Schwarz J, Schmitz W, Garrido-Rodriguez M, Pahor N, Davies CC, Bassermann F, Orian A, Wolf E, Schulze A，Calzado MA，Rosenfeldt MT，Diefenbacher ME（2021）实施CRISPR/CAS9基因组编辑，以产生描绘人类疾病突变景观的鼠类肺癌模型。 细胞死亡不同29：568-584 Fischer T，Hartmann O，Reissland M，Prieto-Garcia C，Klann K，Klann K，Pahor N，Schulein-Volk C，Baluapuri A，Polat B，Polat B，Polat B，Polat B，Abazari A，Abazari A，Gerhard-Hartmann E，Gerhard-Hartmann E，Kopp HG，Essmann F，Essmann F，ccc ccc ccc ccc ccc ccc ccc ccccccccedD.O.B.1978年4月19日，在德国大学教育的卡尔斯鲁厄10.2023大学。教授实验性气质（LMU）和Helmholtz研究小组实验肿瘤学2009 RER博士。nat。，Kit 1997-2004生物学研究，Karlsruhe大学和Helmholtz Zentrum Karlsruhe/Karlsruhe技术研究所（KIT）科学生涯自2023年以来。教授Experimental Pneumology (LMU) and Helmholtz Research Group Experimental Oncology, Munich, Germany Since 2023 Affiliated Editor at Oncogene 2020-2023 Founding member of the Mildred Scheel Junior Research Center Würzburg 2015-2023 Junior Group Leader, Biocenter University Würzburg 2015-2023 Junior Group Leader, Comprehensive Cancer Center Würzburg 2009年至2015年，英国癌症研究所的博士后研究所和弗朗西斯·克里克研究所（Francis Crick Institute），哺乳动物遗传学系，英国伦敦，引文记录总数：2.135; H-Index：21; h-index since 2017: 19 (Google Scholar December 05 th , 2023) Top-10 selected Publications Senior author papers: Hartmann O, Reissland M, Maier CR, Fischer T, Prieto-Garcia C, Baluapuri A, Schwarz J, Schmitz W, Garrido-Rodriguez M, Pahor N, Davies CC, Bassermann F, Orian A, Wolf E, Schulze A，Calzado MA，Rosenfeldt MT，Diefenbacher ME（2021）实施CRISPR/CAS9基因组编辑，以产生描绘人类疾病突变景观的鼠类肺癌模型。细胞死亡不同29：568-584 Fischer T，Hartmann O，Reissland M，Prieto-Garcia C，Klann K，Klann K，Pahor N，Schulein-Volk C，Baluapuri A，Polat B，Polat B，Polat B，Polat B，Abazari A，Abazari A，Gerhard-Hartmann E，Gerhard-Hartmann E，Kopp HG，Essmann F，Essmann F，ccc ccc ccc ccc ccc ccc ccc cccccccced前牢房Dev Biol 9：641618 Prieto-Garcia C，Hartmann O，Reissland M，Braun F，Bozkurt S，Pahor N，Pahor N，Fuss C，Schirbel A，Schulein-volk C，Buchberger A，Buchberger A，Calzado Canale Canale Ma，Rosenfeldt Ma，Rosenfeldt M，Rosenfeldt M，Dief2222222222222222222启用呼吸细胞的致癌转化，其抑制作用增强了靶向突变体EGFR，BRAF和PI3K的分子疗法。Mol Oncol 16: 3082-3106 Prieto-Garcia C, Hartmann O, Reissland M, Braun F, Fischer T, Walz S, Schulein-Volk C, Eilers U, Ade CP, Calzado MA, Orian A, Maric HM, Munch C, Rosenfeldt M, Eilers M, Diefenbacher ME (2020) Maintaining protein stability鳞状癌细胞需要通过USP28的∆NP63。Embo Mol Med 12：E11101 Prieto-Garcia C，Hartmann O，Reissland M，Fischer T，Maier CR，Rosenfeldt M，Schulein-Volk C，Klann K，Klann K，Kalb R，Dikic I，Dikic I，Munch C，Munch C，Munch C，Diefenbacher Me（Diefenbacher Me（Diefenbacher Me）（2022b）by tumors of tumors by tumors squist of tamers squasus of tumors squasus of tumors squasous squasous squist抑制Fanconi贫血途径。
美国东北部森林中木材收获加剧的净碳固并含义
在美国森林和森林中的碳螯合 - 每年约有11％的美国经济范围内温室气体（GHG）的排放量（Domke等，2020），并且最近的研究突出了人们强调的范围，以增强森林在气候Mitiga-tion中的作用，以增强森林在气候中的作用（DREVER等人（Drover et everer等）（Drever et al。，20221;该国东半部的森林在该国的森林碳表片中占有一定的份额。Domke等。 （2020）估计，美国东部31的林地占估价总碳量的约59％，但在2018年提供了48个持续状态的85％的净碳固存（Domke等人，2020年）。 土地使用历史和干扰制度显然在东部森林城市的大小中发挥了作用，而目前的前陆地很大一部分是过去200年中废弃的农业土地的产物，或者在19世纪末和20世纪初期的清晰度较高的情况下恢复率很高。 这导致假设该地区的森林是平均年龄的，并且随着这些森林成熟的生产率和碳固存的速度（例如，Bradford＆Kastendick，2010; Hurtt et al。，2002; Turner＆Koerper，1995）。 记录是迄今为止东部森林中的主要干扰（Brown等，2018; Canham等，2013），一些研究提出，总收获制度的增加可能会增加森林和森林产品中的净碳固醇（例如Peckham等，Peckham等，2012）。 Keeton等。Domke等。（2020）估计，美国东部31的林地占估价总碳量的约59％，但在2018年提供了48个持续状态的85％的净碳固存（Domke等人，2020年）。土地使用历史和干扰制度显然在东部森林城市的大小中发挥了作用，而目前的前陆地很大一部分是过去200年中废弃的农业土地的产物，或者在19世纪末和20世纪初期的清晰度较高的情况下恢复率很高。这导致假设该地区的森林是平均年龄的，并且随着这些森林成熟的生产率和碳固存的速度（例如，Bradford＆Kastendick，2010; Hurtt et al。，2002; Turner＆Koerper，1995）。记录是迄今为止东部森林中的主要干扰（Brown等，2018; Canham等，2013），一些研究提出，总收获制度的增加可能会增加森林和森林产品中的净碳固醇（例如Peckham等，Peckham等，2012）。Keeton等。Keeton等。这两个断言都受到挑战，并且是正在进行的辩论的主题（Keeton，2018; Keeton等，2011; McGarvey等，2015; Nunery＆Keeton，2010; Rhemtulla等，2009）。（2011）认为，美国东北部的森林有很大的潜力将碳隔离和将碳存储到后期（350 - 400年）。将森林生态系统过程与木材产物生命周期相结合的研究表明，降低收获强度会增加碳的隔离（Gunn＆Buchholz，2018； Nunery＆Keeton，2010）。也对发展森林生物量能量的发展是美国东北部可再生能源组合的一部分（Milbrandt，2008; Perlack等，2008）。经常被吹捧为固有的“碳中性”能源，但很明显，需要考虑多种因素来评估生物量能量生产的净碳和气候影响（Schulze等，2012; Zanchi等，2012）。为了减少温室气体排放，许多生物能源政策认为，生物能燃烧产生的排放
Intertak -Ml模型
Ovido de Filippo 1†，Victoria L. Camnn 2†，Corrado Pancotti 3†，Davide DI Vace 2，Angelo Silverio 4，Victor Schweiger 2，Victor Schweiger 2，David Niederser 2，David Niederser 2，Konrad A. Szawan 2吉多。 Parodi 6，Eduardo Bossone 7，Sebastiano Gili 8，Michael Neuhaus 9，Jennifer Franke 1 0，Benjamin Meder 1 0，MiłoszJaguszewski11，Michelel Nouutias 1 2，Michel Nouutias 1 2 2 Burgdorf 1 6，Behrouz Kherad 1 7，CarstenTschöpe1 7，Annahita Sarcon 1 8，Jerold Shinbane 1 9，Lawrence Rajan 20，Guido Michels 2 1，Roman Pfister 22，Alessandro Cuneo 23，Claudius Jacobshagen 23，Claudius Jacobshagen 24.25，Mahir Karakans 26.27，Mahir Karak.27，3.27，Wolfg。 Koenig 28,29，Alexander Pott 30，Philippe Meyer 3 1，Marco Roffi 3 1，Adrian Banning 32，Mathias Wolfrum 33，Florim Cuculi 33，Richard Kobza 33，Thomas A. Fischer 34，Tuija Vasankari 35 35，Tuija Vasankari 35，K.E.Juhani Airaksinen 35，L。Christian Napp 36，Rafal Dworakowski 37，Philip Maccarthy 37，Christoph Kaiser 38，Stefan Osswald 38，Leonarda Galiuto 39，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina 40，Christa galie Chriel galie gali galiuto dan999999 1，42，克莱门·德尔马斯43，奥利维尔·莱雷斯43，埃卡特琳娜·吉利亚罗娃44，亚历山德拉·希洛娃44，米哈伊尔·吉利亚罗夫44，伊布拉希姆·埃尔·巴特维45,46，易卜拉欣·艾布拉希姆·阿金（Ibrahim Akarohim akarohim akarolina akarolinapoledniková47davideek 47 davideek 47，ibrahim A Massoomi 48, Jan Galuszka 49, Christian UKENA 50, Gregor Poglajen 5 1, Pedro Carrilho-Ferrairaa 52, Christian Hauccica , Carla Paolini 54, Claudio Bilato 54, Yoshio Kobayashi 55, Ken Kato 55, IWAO Ishibashi 56, Toshihariu Himi 57, Jehangir Din 58, Al-Shammari 58, Abhiram Prasad 58, Abhiram Prasad 58, Abhiram Prasad 58, Charanjit S. Rihal 59, kan liu 60, P. Christian Schulze 6 1, Matteo Bianco 62, Lucas Jörg 63, Hans Rickli 63, Gonçalo Pestana 64, Thanh H. Nguyen 65, Michael Boohm 50，Lars S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Monika Budnik 68，Grzegorz Opolski 68，Holger Thiele 69，Johann Bauersachs 36，John D. Hrowitz 65，Carlo di Mario 70，Francesco Bruno 1，Francesco Bruno 1，William Kong 7 1 1. Mayank dalakoti 71。 Lüscher73,74，Jeroen J. Bax 75，Frank Ruschitzka 2，Gaetano Maria de Ferrari 1，Piero Fariselli 3，Jelena R. Ghadri 2，Rodolfo Citro 5,76，Fabrizio D'Sessenzo 1‡，和Christian Templin 2 *
基于机器学习的 takotsubo 综合征患者住院死亡预测：InterTAK-ML 模型
Ovidio De Filippo 1 † , Victoria L. Cammann 2 † , Corrado Pancotti 3 † , Davide Di Vece 2 , Angelo Silverio 4 , Victor Schweiger 2 , David Niederseer 2 , Konrad A. Szawan 2 , Michael Würdinger 2 , Iva Koleva 2 , Veronica Dusi 1 , Michele Bellino 4 , Carmine Vecchione 4,5 , Guido Parodi 6 , Eduardo Bossone 7 , Sebastiano Gili 8 , Michael Neuhaus 9 , Jennifer Franke 1 0 , Benjamin Meder 1 0 , Miłosz Jaguszewski 11 , Michel Noutsias 1 2 , Maike Knorr 1 3 , Thomas Jansen 1 3 , Wolfgang Dichtl 1 4 , Dirk von Lewinski 1 5，Christof Burgdorf 1 6，Behrouz Kherad 1 7，CarstenTschöpe1 7，Annahita Sarcon 1 8，Jerold Shinbane 1 9，Lawrence Rajan 20，Guido Michels 2 1，Roman Pfist Ander Pott 30，Philippe Meyer 3 1，Marco Roffi 3 1，Adrian Banning 32，Mathias Wolfrum 33，Florim Cuculi 33，Richard Kobza 33，Richard Kobza 33，Thomas A. Fischer 34，Tuija Vasankari 35 , 拉法尔·德沃拉科夫斯基 37 , 菲利普·麦卡锡 37 , 克里斯托夫·凯泽 38 , 斯蒂芬·奥斯瓦尔德 38 , 莱昂纳达·加利乌托 39 , 克里斯蒂娜·陈 40 , 保罗·布里奇曼 40 , 丹尼尔·博格 4 1 ,42 , 克莱门特·德尔马斯 43 , 奥利维尔·莱雷斯 43 , 叶卡捷琳娜·吉利亚罗娃 44 , 亚历山德拉·希洛娃 44 , 米哈伊尔·吉利亚罗夫 44 , 易卜拉欣·埃尔-巴特拉维 45,46 , 易卜拉欣·阿金 45,46 , 卡罗琳娜·波莱德尼科娃 47 , 彼得·图塞克 47 , 戴维·E·温彻斯特 48 , 迈克尔·马苏米 48 , 扬·加卢斯卡 49 , 克里斯蒂安·乌凯纳 50 , 格雷戈尔·波格拉延 5 1 , 佩德罗Carrilho-Ferreira 52 , Christian Hauck 53 , Carla Paolini 54 , Claudio Bilato 54 , Yoshio Kobayashi 55 , Ken Kato 55 , Iwao Ishibashi 56 , Toshiharu Himi 57 , Jehangir Din 58 , Ali Al-Shammari 58 , Abhiram Prasad 59 , Charanjit S. Rihal 59 , Kan Liu 60 , P. Christian Schulze 6 1 , Matteo Bianco 62 , Lucas Jörg 63 , Hans Rickli 63 , Gonçalo Pestana 64 , Thanh H. Nguyen 65 , Michael Böhm 50 , Lars S. Maier 53 , Fausto J. Pinto 52 , Petr Widimsk´y 47 , Stephan B. Felix 4 1，42，Ruediger C. Braun-Dullaeus 66，Wolfgang Rottbauer 30，GerdHasenfuß24，Burkert M. 70，Francesco Bruno 1，William Kong 7 1，Mayank Dalakoti 7 1，Yoichi imori 72，ThomasMünzel1 3，Filippo Crea 39，ThomasF.Lüscher73,74，Jeroen J.Bax 75，Frank Ruschitzka 2，frank Ruschitzka 2，Gaetzka 2，Gaetzka de farisel deeria deeria dieria dieria pieria pierari 1，Pierari 1，Pierari 1，i 1， 3、Jelena R. Ghadri 2、Rodolfo Citro 5.76、Fabrizio D'Ascenzo 1 ‡、Christian Templin 2 * ‡
长期厌恶习惯，养育家庭工人的概括有限
Maria Coromaina 1：2,3,3，*，Ashvin Ravi 3.4,4,5， Jaeyoung Kim 10.11，Gikashi Terao O。 'Connell 15.16，Mark Adolfsson 18，Martin Alda 19:20，Alfredson 21：Bernhard T. Baune Baune Bernhard T. Baune。 24,25,26， 36,37.38.39，Aiden Corin 40，Nina Dalkner 27，Udo Dannlowski 42，Franziska Tabea Fellendorf 27，Panagius Ferentinos 23:45，Andreas J. Forstner 37.39.46， 51，Melissa J.Maria Coromaina 1：2,3,3，*，Ashvin Ravi 3.4,4,5， Jaeyoung Kim 10.11，Gikashi TeraoO。'Connell 15.16，Mark Adolfsson 18，Martin Alda 19:20，Alfredson 21：Bernhard T. Baune Baune Bernhard T. Baune。 24,25,26， 36,37.38.39，Aiden Corin 40，Nina Dalkner 27，Udo Dannlowski 42，Franziska Tabea Fellendorf 27，Panagius Ferentinos 23:45，Andreas J. Forstner 37.39.46， 51，Melissa J.