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人工智能在不同阶段的影响......
Durgapur- 6 摘要：在当今时代，我们生活在一个控制论社会中。如今，人工智能正在发展，其应用正以惊人的速度蔓延。人工智能改变了人们的学习方式和生活方式。许多国家都采用人工智能来升级其传统教育体系并为其赋予新的色彩。考虑到人工智能的日益普及，本文将讨论人工智能的原理和特点及其对不同教育状态的影响。本文基于二手数据。未来，人工智能将继续发挥重要作用，提供有针对性的干预和支持，以满足学生的不同需求，促进教育的包容性。此外，人工智能将有助于使教学和学习更加积极，更具吸引力。关键词：人工智能（AI）、人工智能技术、教师、学生、学习、人工智能效应。简介：我们知道计算机无法学习。计算机可以存储数据，但没有自己的智能来使用它。计算机无法自行处理任何情况。人脑比计算机先进得多。计算机速度更快，但它们不如大脑聪明。我们无法想象在国际象棋中击败卡斯帕罗夫的机器，或者在工厂里工作的机器人是智能的。或者识别我们的声音或面孔的设备。1955 年，约翰·麦卡锡首次使用了人工智能这个词。人工智能是开发应该像人类一样学习和行动的机器的领域。开发像人类一样智能的机器是一门艺术和科学。它指的是机器将表现出人类的智能。互联网、多媒体、数字设备和结构良好的学习管理系统的发展是人工智能及其广泛应用的支柱。人工智能是一项丰富的技术，几乎被应用于每个领域并正在改变世界。教育就是其中之一。目标：● 确定人工智能的原理和特点。● 强调人工智能对小学教育的影响。● 强调人工智能对中学教育的影响。● 强调人工智能对高等教育的影响。
幼儿发展的阶段
Babai天生就可以接受训练，她的大脑随着使用而发展。具有各种课程的刺激和关怀环境为孩子提供了许多玩耍，改进和学习的机会，以及许多练习他们学到的东西的机会。关系：儿童在儿童之间关系发展的基础会影响其发展的所有领域和阶段。实际上，养育关系是健康孩子的基础。温暖，敏感的关系为您的孩子提供了有关他自己和他的世界的必要信息。例如，您的孩子得知他被爱和安全。他们还了解哭泣，笑或提出问题时会发生什么。您的孩子还学会了与他人建立关系 - 例如，观看您如何对待其他家人或朋友。本课程是发展沟通，行为，行为和其他技能的基础。您的孩子与您的关系是他一生中最重要的关系之一。与其他家庭成员，护理人员，幼儿和其他孩子的关系对于您的孩子的成长也非常重要。接起来：就像早期开发和学习儿童健康与医学解剖学和生理学\ Xe2 \ x80 \ x98Development \ xe2 \ x80 \ x99是指儿童物理gropports \ xe2 \ XE2 \ x80 \ x80 \ x99的变化。您孩子的社交，情感，行为，思维和沟通技巧也发生了变化。所有这些发展领域都是相互关联的，并且相互依赖。例如，您的孩子得知他或她被爱和安全。在生命的头五年中，积极的经历和热情，负责任的关系刺激了儿童，并在大脑中建立了数百万个联系。实际上，儿童大脑在头五年中的联系比他们一生的任何时候都要快。这是形成学习，健康和行为的基础的时候。婴儿天生就可以学习，并且随着时间的流逝，他们的大脑继续发展。具有各种活动的刺激性，关怀的环境为儿童提供了许多玩耍，发展和学习的机会，以及许多机会练习影响其发展的各个领域和阶段的关系。实际上，培养关系是健康儿童发展的基础。通过一种热情，负责任的关系，您的孩子学习了有关自己和世界的重要信息。您还将了解他们哭泣，笑或提出问题时会发生什么。您的孩子还通过观察其他人之间的关系来学习，例如您如何对待其他家庭成员或朋友。此学习是发展孩子的沟通，行为，社交和其他技能的基础。与其他家庭成员，看护者，教育者和其他孩子的关系并与您互动有助于您的孩子学习重要的生活技能。这些技能包括沟通，反思，解决问题，移动和与其他人和儿童的互动。
用于诊断糖尿病性视网膜病变发育阶段诊断的混合方法
摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的并发症，会损害视网膜细腻的血管并导致失明。眼科医生通过对眼底进行成像来诊断视网膜。该过程需要很长时间，需要熟练的医生来诊断和确定DR的阶段。因此，使用人工智能的自动技术在分析底眼图像以检测DR开发阶段的过程中起着重要作用。但是，使用人工智能技术的诊断是一项困难的任务，并且经过许多阶段，而提取代表性特征对于达到令人满意的结果很重要。卷积神经网络（CNN）模型在高精度提取特征中起着重要而独特的作用。在这项研究中，使用两种建议的方法，将眼底图像用于检测DR的发育阶段，每个方法都有两个系统。第一个提出的方法将Googlenet与SVM和RESNET-18一起使用SVM。第二种方法基于使用GoogLenet，模糊颜色直方图（FCH），灰度级别共发生矩阵（GLCM）和局部二进制图案（LBP）提取的杂种特征，使用前馈神经网络（FFNN）；然后是RESNET-18，FCH，GLCM和LBP。所有提出的方法获得了较高的结果。具有RESNET-18，FCH，GLCM和LBP的混合特征的FFNN网络获得了99.7％的精度，精度为99.6％，敏感性为99.6％，特异性100％和99.86％的AUC。
飞机驾驶舱的神经人体工程学：眼动追踪集成的四个阶段以提高飞行安全性
摘要：商业航空是目前最安全的交通方式之一；然而，人为失误仍然是航空事故和事件的主要原因之一。进一步提高飞行安全性的一个有希望的途径是神经人体工程学，这是一种神经科学、认知工程和人为因素交叉的方法，旨在创造更好的人机交互。眼动追踪技术允许用户通过深入了解飞行员的注意力分布和潜在的决策过程来“监控监控”。在本立场文件中，我们确定并定义了一个由四个阶段组成的框架，逐步将眼动追踪系统集成到现代驾驶舱中。第一阶段涉及地面飞行员培训和飞行性能分析；第二阶段提出将机载凝视记录作为“黑匣子”记录器的额外数据；第三阶段描述了基于凝视的驾驶舱适应，包括警告和警报系统，最终，第四阶段预言了基于凝视的飞机适应，包括飞机接管权力。我们通过描述我们本可以通过眼动追踪避免的事件或事故来说明这四个步骤的潜力。还提出了每个阶段集成的预计里程碑以及一些实施限制的列表。我们相信，该领域的研究机构和工业参与者都将受益于将眼动追踪系统框架集成到驾驶舱中。
优化在产品开发早期阶段的应用，使用小型无人机案例研究
摘要。创新产品开发涉及许多工具、方法和途径，以便更快地创造更好的产品并满足客户需求。两种广泛使用的方法是产品生命周期管理 (PLM) 和基于模型的系统工程 (MBSE)。然而，结合方法论 PLM MBSE 的软件工具并不多；可以提到 LMS 系统合成软件，目前正在积极开发中。它用于创建系统模型，其中包括能够描述多物理域中系统行为的功能模型。因此，当产品的系统模型是多学科的时，参数值描述系统的最佳状态并不明显。出于这些原因，在产品开发的早期阶段，应用多学科优化技术和特定工具来计算开发系统的适当参数至关重要。本研究致力于将不同的优化工具（如 pSeven 和 Optimus Noesis）应用于构成小型无人机 (UAV) 数字孪生的数值模型。本文介绍了这项研究的结果，特别是优化问题的公式、详细的数值模型和计算结果。主要思想是，优化不应作为单独数值模型的附加工具，而应将其作为与 PLM 和 MBSE 工具一起应用的强大手段，以确保产品
对远处达纳基尔抑郁裂隙中断层的定量分析：在岩浆富含岩浆的最终阶段断层的重要性
大陆裂谷是威尔逊构造周期中的一个关键过程，特别是影响海底扩散的发展（例如，Ebinger，2005； Whitmarsh等，2001）。Rift settings host valuable resources (hydro- carbons, mineral deposits) (e.g., Kyser, 2007 ; Levell et al., 2011 ; Zou et al., 2015 ), inform past climatic records (e.g., Haq et al., 1987 ; Kirschner et al., 2010 ), in addition to their associated natural hazards (earthquakes and volcanoes) (e.g., Brune, 2016 ).在全球范围内，最常见的裂缝风格是在最终成员的框架中（例如Franke，2013; Tugend等，2018），其中岩浆裂谷显示扩展扩展，主要是通过机械扩展（例如，断层伸展）（E.G.，Lavier＆Manatschal，lavier＆Manatschal，peron-peron-pinvicevicevicevicevicevice， Manatschal，2009年； Reston，2009年），而岩浆裂谷主要通过岩浆插入式（Buck，2006; Hayward＆Ebinger，1996）。尽管这些最终成员模型具有优雅和简单性，但实际上，大多数裂痕都介于这些最终成员之间，并且/或有时在裂纹方面表现出强烈的延伸风格（例如，Bastow等，2018; Keir等，2015; Shillington et al。，2009）。在更具体地说，在岩浆丰富的裂痕中，断层和岩浆入侵的相对重要性以及它们在时空中的演变仍然不足以理解。
在 COVID-19 疫情初期应对 COVID-19 疫苗不平等问题
摘要 在整个 COVID-19 大流行期间，有色人种受到的影响尤为严重，与非西班牙裔白人相比，他们的感染率、住院率和死亡率更高。这些健康结果的差异可能与多种因素有关，包括潜在的社会经济不平等、医疗保健机会不平等、从事基本或面向公众的职业的就业率较高、语言障碍以及 COVID-19 疫苗不平等。在本文中，作者讨论了一个地方卫生部门如何应对疫苗不平等，以便在 2021 年 COVID-19 大流行的早期阶段更好地服务于历史上被排斥的社区。这些努力有助于提高边缘化社区的疫苗接种率，主要是北卡罗来纳州达勒姆县的黑人或非裔美国人群体。
阿尔茨海默病早期阶段脑容量与视网膜厚度的关系
从病理学角度来看，AD 的特征是细胞外淀粉样β蛋白 (A β ) 肽斑块和过度磷酸化的 tau 在脑内积聚，形成细胞内神经原纤维缠结 [3]。A β 在脑内沉积是在患者出现症状之前的许多年里逐渐发生的。研究还表明，A β 在脑内沉积的同时，也在视网膜上沉积 [4–7]。随着 MRI 和 PET 扫描等神经影像技术的进步，现在可以绘制和量化 A β 沉积物，这有助于在出现 AD 特征性症状之前识别临床前 AD 病例 [8]。针对 AD 中 A β 沉积物的治疗研究迄今为止尚未成功，这可能是因为在做出临床诊断时，神经退行性病变已在进行中，并且不太可能逆转 [3]。使用 MRI 或 PET 成像技术筛查 AD 面临多项挑战。成像技术既昂贵又耗时。此外，PET 使用放射性示踪剂来检测 AD 病理，这使得它无法用于人群筛查。因此，迫切需要更便宜、非侵入性的方法来筛查有患 AD 和 AD 风险的人。
审查在食物链不同阶段控制弯曲杆菌的干预策略
摘要：弯曲杆菌是食品安全问题最常见的细菌病原体之一。cam-肌肉杆菌的空肠会以2-3周龄感染鸡，而定植的鸡在其肠道中载有高肠杆菌负荷，而不会产生临床疾病。由于肠道中有大量的空肠梭状芽孢杆菌和被感染的鸟类的大百分比，因此很难防止肠道污染肉类产品。因此，有效限制人类旋转梭菌感染的有效干预策略应优先考虑沿食物供应链的病原体传播的控制。为此，一直在不断努力开发创新的方法来控制Poul的食物生存病原体，以满足不断增长的客户对不含食源性病原体的禽肉的需求。在这篇综述中，我们讨论了正在采用的各种方法，以减少活鸡（收获前）和尸体（收获后）中的弯曲杆菌负荷。我们还提供了对这些方法优化的一些见解，这可能有助于改善收获前后的实践，以更好地控制弯曲杆菌。