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即将举行的活动 魔术能教会我们什么......
在美国卫生法律和政策意义重大的一年中，皮特里-弗洛姆中心继续其使命，提供跨学科分析并让公众参与这些问题。在最高法院对多布斯案作出裁决后，皮特里-弗洛姆中心的教职员工和附属机构为《纽约时报》、《华盛顿邮报》、PBS 新闻一小时、波士顿环球报和彭博社等媒体提供了分析。我们还组织了公共活动，分析了拉丁美洲的生殖权利诉讼、美国后罗诉案的法律格局以及《多布斯案》中采用的收养言论的问题。在持续的 COVID-19 大流行期间，我们的博客 Bill of Health 全面报道了公共卫生和政策发展，并举办了专题数字研讨会，主题包括《大规模苦难时代的卫生法律和政策》以及《健康、残疾和工作的未来》。在过去的一年里，《健康法案》发表了 240 多篇文章，并被《洛杉矶时报》和《纽约书评》等媒体引用。我们的研究计划“家庭诊断：数字家庭健康的伦理、法律和监管挑战与机遇”和“迷幻药法律和监管项目”（POPLAR）继续在从 JAMA 到哈佛法律评论论坛等出版物上做出重大学术贡献，并通过高调活动和媒体与公众取得联系。简而言之，过去的一年对 Petrie-Flom 中心来说是富有成效的一年。要了解我们最近的所有工作，请在此处观看我们过去的活动，在此处阅读我们的媒体评论，并在此处浏览我们的学术研究。我们感谢您对我们工作的关注和参与，并期待在来年继续我们强劲的研究、活动和沟通计划。祝您新年快乐，身体健康。
用于教授量子物理的桌面量子光学实验课程
摘要。量子信息作为一种可行技术的兴起需要适当的教学课程来为未来的劳动力做好准备。量子信息的基础关键概念涉及量子力学的基本原理，例如叠加、纠缠和测量。为了补充向新兴劳动力教授量子物理的现代举措，需要实验室经验。我们开发了一套量子光学实验课程，以教授量子力学基础和量子代数。这些实验室在桌面上提供光学元件的动手实验。我们还为教师创建了课程材料、手册、教程、零件和价格表。仪器的自动化提供了远程使用仪器的灵活性，并允许更多学生通过单一设置进行访问。
研究人员教神经网络将云和雪添加到图像
这项研究为从气候监测到广泛的地区到环境项目和农业任务提供了更准确的细分机会。例如，该解决方案促进了对森林区域的有效分析，其特征和变化，即使在云云比例很高的北部地区，同时考虑了气候条件对图像的影响。
量子计算机科学的基础教会了我们关于化学的知识
物理上的不可证明** - 随着系统的随着时间的流逝，有突然的，定性的变化无法以任何方式预测，除了时间向前发展并查看它是否发生，并且在有限的时间内没有答案可以表明它永远不会发生（对于所有系统）。
热泵热水器能教会加州鸭飞翔吗？
加州已制定了雄心勃勃的可再生电力、能源效率和温室气体减排目标。可再生电力目标的实现已经带来了被称为“鸭子曲线”的电网平衡挑战。热泵热水器能否为该州的能源效率和排放目标做出贡献，同时帮助缓解鸭子曲线并整合深度可再生能源？热泵热水器以其高效率而闻名，但在利用其热存储能力为电网提供灵活需求资源并帮助平衡可再生能源资源方面经验很少。到目前为止，灵活的热水器主要集中在电阻技术上。本研究分析了热泵热水器的需求灵活性潜力，使用软件模拟和实验室测试来评估利用其热存储能力将运行时间从高价时段转移到低价时段的技术潜力。实验室测试在四种型号上进行，这些型号代表使用 R134a 制冷剂的混合技术和使用 CO 2 作为制冷剂的纯热泵技术。这些产品用于绘制压缩机在高温下的性能、校准模拟模型并验证模拟结果。然后，使用模拟软件模拟了几种不同容量的热泵热水器在一系列条件和控制策略下的运行情况。结果表明，热泵热水器可以同时提供效率和灵活性优势，但它们需要更复杂的控制策略来平衡热存储和高温造成的效率损失。
实践描述 使用自我倡导策略来教导学生参与 IEP
• I - 学生填写的清单，列出他们的长处、短处、学习需求、目标和选择，为即将召开的 IEP 会议做好准备 • P - 提供你的清单涉及确定个人在会议期间分享信息的适当时间，清楚完整地讲话，并在需要时参考清单 • L - 倾听和回应解决成为一个积极的倾听者并以积极的方式回应他人的陈述 • A - 提问侧重于提出适当的问题来收集所需的信息 • N - 命名你的目标，以传达目标和要采取行动的想法 用于建立使用自我倡导策略教授学生参与个性化教育计划 (IEP) 的证据基础的研究包括：
COVID-19 能教会我们什么关于在疫情中使用人工智能的知识？
2019 年 12 月，从中国武汉的一系列肺炎病例中分离出严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) [ 1 ]。此后，该病毒在国际上广泛传播，迄今已报告数百万病例，数十万人死亡 [ 2 ]。由于该疾病的毒性和发病率，与这种冠状病毒感染 (COVID-19) 相关的疾病继续给医疗保健系统和整个社会带来压力 [ 3 , 4 ]。历史上有过与 COVID-19 类似疫情的例子，世界卫生组织 (WHO) 创建了一个框架，描述了传染病爆发的不同间隔（图 1）[ 5 – 8 ]。首先，必须确定新型病毒、病毒株或生物体传播给人类的“身份”。接下来是“识别”阶段，其特点是全球范围内病例群的识别。接下来是“启动”，指的是持续人际传播的发展。接下来，在“加速”阶段，病例率加快，同时部署了多项缓解策略。这些努力导致病例率趋于稳定并随后下降，从而使国际社会进入下一个大流行阶段，即“减速”。随着病例率最终放缓，国际社会进入最后一个阶段，即“准备”（为下一波大流行做准备）[ 8 ]。
什么可以解决的hatsugai-kohmoto模型教给我们关于非弗米液体£'
•线性t或幂律电阻率：ρ〜T或ρ〜Tα，0 <α<2。（例如α= 3 /2在CENI 2 GE 2中）•异常的特定热：C V〜T Ln T或C V〜Tβ。（例如β= 2 /3中的YBRI 2 Si 2）•封闭的费米表面分解为费米弧。（cuprate）
人工智能已经学会写作；它能帮助学生写好文章吗？1
最近（2022 年 6 月 30 日），《科学美国人》发表了一篇题为《我们要求 GPT-3 撰写一篇关于自己的学术论文——然后我们试图让它发表》的文章（Thunström，2022 年）。在这种情况下，GPT-3 得到的总体指示是“用 500 字写一篇关于 GPT-3 的学术论文，并在文中添加科学参考文献和引文”。然后，它针对标准学术论文格式中的引言、方法、结果和讨论部分分别给出了具体的提示。它为每个部分制作了最多三个版本，由人类合著者选择使用哪些版本。在期刊审阅该论文的同时，该论文的预印本可供查阅，GPT-3 被列为第一作者，创建提示的两位研究人员被列为合著者（GPT-3，Thunström 和 Steingrimsson，2022 年）。在人工智能与人类写作过程的描述中，我们再次看到了设定方向、提示人工智能、评估、管理和编辑输出的步骤。
使用无代码 AI 在高等教育中教授机器学习的教学技巧
摘要 随着人工智能 (AI) 的最新进展，机器学习 (ML) 被认为对于寻求从数据中创造价值的组织特别有用。然而，由于 ML 通常与计算机科学和工程等技术专业相关，因此将 ML 使用培训纳入非技术教育课程（例如社会科学课程）具有挑战性。在这里，我们提出了一种应对这一挑战的方法，即在面向具有不同教育背景的大学生的课程中使用无代码 AI。这种方法在基于案例的实证教育环境中进行了测试，其中学生参与数据收集并使用无代码 AI 平台训练 ML 模型。此外，还应用了一个由五项教学原则（以问题为中心的学习、激活、演示、应用和集成）组成的框架。本文为 IS 教育文献做出了贡献，为教师提供了如何在课程中融入无代码 AI 的信息，并深入了解了在教育环境中使用无代码 AI 工具支持 ML 工作流程的好处和挑战。关键词：人工智能、机器学习、IS 教育研究、信息系统教育