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教育中的生成AI：教学，理论和方法论观点
国际教育技术杂志（IJTE）是经过同行评审的学术在线杂志。本文可用于研究，教学和私人学习目的。作者仅负责其文章内容。期刊拥有文章的版权。出版商不应对直接或间接导致或因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失，诉讼，诉讼，需求或损害或损害或损害。所有作者都被要求披露任何实际或潜在的利益冲突，包括与其他人或组织有关提交工作的任何财务，个人或其他关系。
推进两支球队零和游戏的游戏理论增强学习算法
最近AI开发中决策的景观受强化学习的强烈影响：由代理商建模的算法，该算法在环境上起作用，获得奖励，并将其置于新状态。随着AI的进展，我们希望在存在其他代理的环境中对其决策有更好的数学理解。在本文中，我们磨练了以下问题：我们能找到一个可证明的融合的RL算法，用于团队与零和零球队的游戏吗？我们调查了此类两支球队游戏的最新结果，以及有关理解此类结果的所需理论的广泛背景：单格强化学习（RL），游戏理论和多代理RL。在两组零和游戏中都没有发现可证明的RL算法，但是存在两个有希望的结果：在游戏理论中，两人零零和游戏的平衡存在证明，以及在单队环境中合作的可融合RL方法。最后，我们提出了一个模型草图，可以通过满足平衡存在条件并采用每个团队的局部优化方法来弥合这一差距。未来的研究方向涉及该模型的测试（并且需要修改），以证明收敛或显示经验结果。
编号理论变换（NTT）
数字理论变换（NTT）是一种强大的数学工具，在开发量子加密后（PQC）和同形加密（HE）方面变得越来越重要。使用具有快速傅立叶变换式算法实现时，使用具有准线性复杂性O（N log N）而不是O（n log N）的卷积定理有效计算多项式乘法的能力使其成为现代密码学中的关键组成部分。FFT风格的NTT算法或Fast-NTT在基于晶格的密码学中特别有用。在此简短说明中，我们简要介绍了通过传统的教学书算法，传统NTT，其倒数（INTT）和类似FFT的版本的NTT/Intt的传统学科算法，线性，环状和否定卷积的基本概念。然后，我们通过不同的概念和算法提供一致的玩具示例，以了解NTT概念的基础。
在Terahertz量子级联激光器中被动模式锁定的理论模型，具有分布式饱和吸收剂
摘要：在研究和工程中，短激光脉冲是计量和通信的基础。由于紧凑的设置尺寸，通过被动模式锁定的脉冲产生特别理想，而无需主动调制需要专用的外部电路。但是，完善的模型并不能涵盖比型往返时间更快的增益媒体中的常规自动化。对于量子级联激光器（QCLS），这标志着其操作中的显着限制，因为它们表现出与间隔过渡相关的picsecond增益动力学。我们提出了一个模型，该模型对最近证明的第一个被动模式锁定的QCL的脉冲动力学提供了详细的见解。存在沿空腔的多层石墨烯所实现的不连贯的饱和吸收器的存在，通过表现出与增益介质相似的快速恢复时间，将激光驱动到脉冲状态。这种激光操作的预先未研究的状态揭示了增益培养基对不均匀分布的腔内强度的良好响应。我们表明，在存在强
动态系统的最佳定价，用于拥挤网络中共享的自动驾驶汽车：理论属性
SAV系统的动态性质也很重要。例如，时间需求的浓度可能会给乘客带来较长的等待时间，并且系统管理员必须通过为乘客的费用充电或提供激励措施来为其提供措施，或者提供激励措施，以提高系统的性能（就像当前的乘车系统一样（Yang等人。，2020））。为了找到这种措施的最佳解决方案，需要对SAV系统进行动态分析。然而，据作者的知识而言，对此问题的数学可触犯分析非常有限。现有关于SAV系统动态操作管理的研究采用了复杂的方法，例如深厚的增强学习（Xie等人，2023），贝叶斯优化（Liu等人，2024），非平衡模型（Ramezani＆Valad-Khani，2023）。它们对于特定情况的最佳解决方案非常有用，但是它们可能不方便地发现一般的理论意义。
综合纳米光子Q- ...
纳米光电综合电路已经发挥了巨大的技术增长，目前构成了许多技术领域的驱动力，包括现代光学通信系统。基于商业CMOS兼容和技术成熟的硅在隔离器（SOI）平台，这是一个高度有效的，大型的，大型的，超级压缩和低损耗的光学组合，包括波格指南，谐振器，谐振器和谐振器，包括波动，谐振器和电动机。[1,2]最近，当代富含硅的二氮在绝缘子（SRNOI）平台（与SOI互补的）平台（SRNOI）平台也引起了极大的关注。[3 - 5] SRNOI平台结合了SI的高折射率和宽阔的罪带，可实现微型化和强烈的光线结合，而无需单次吸收损失和两光子吸收诱导的损失，以及SI I近Indimrared（NIR）中SI的无效效果。当前，缺乏可靠且有效的SOI兼容片上的集成光源[6]构成了实现高融合密度密度硅基纳米光子电路的瓶颈。此外，通过利用可腔内饱和吸收剂来控制激光动力学，以将连续波（CW）纳米光激光转化为脉冲源而无需进行外部调节的脉冲源，而最近仅在光电晶体洞中进行一次尝试，但仅尝试进行一次尝试。[8]但是，带来了[7] Conventional passive pulsed laser sour- ces exploiting Q-switched and mode-locked mechanisms are rather bulky and typically based on either free-space Fabry- Pérot or fi ber-loop cavities, with the gain provided by solid-state and rare-earth-doped fi ber lasers, respectively, while the satura- ble absorption (SA) effect is delivered by semiconductor satura- BLE吸收镜（SESAMS）。[8-10]尽管由于纳米腔腔的短往返，纳米级模式锁定机理的剥削似乎是概率的，但Q解换原理似乎很有希望，因为它本质上受到紧凑型腔结构的固有青睐。
了解影响儿科康复中目标设定的因素，使用理论领域框架
背景。虽然在获得脑损伤后，在康复期间与儿童及其家人的目标设定被认为是最佳实践，但其在纪律间的成功实施并不直接实施。本文描述了一个理论框架的应用，以了解在一个大型跨学科康复团队中与儿童及其家人相处的因素。方法。与康复临床医生和具有儿科收购脑损伤经验的康复临床医生（ABI）进行了半结构化焦点小组。90分钟的焦点组进行了音频记录和逐字转录。数据由主题编码和映射到理论域框架（TDF），以了解影响因素，然后将其与能力，机会，动机 - 行为（COM-B）模型相关联。结果。共有11名参与者（9名儿科康复临床医生，一名父母和一名年轻人有儿科ABI经验的年轻人）参加了焦点小组。影响合作目标设置映射到COM-B和TDF的六个领域的因素：能力（技能，知识，有关能力和行为监管的信念），机会（环境环境和资源）以及动机（社会/专业角色和身份）。结果表明，需要进行多方面的干预措施，以增强康复临床医生和家庭的技能以及目标设定的知识，重组目标沟通过程，并阐明临床医生在跨学科团队内的目标设定中所扮演的角色。结论。使用TDF和COM-B实现了一种系统的方法来理解在大型跨学科康复团队中为获得脑损伤儿童的目标设定的因素，并为临床使用开发了有针对性的，多方面的干预措施。这些代表了改善小儿康复服务中协作目标设定的重要考虑因素，以确保在临床实践中有效实施最佳实践方法。
情感经济：理论大纲
定义：情感经济是社会科学领域中出现的一个概念，专注于情绪，情感和经济过程之间的相互作用。它探讨了情感和情感体验如何塑造经济实践，消费方式以及商品和服务的生产。在情感经济框架中，情绪不仅被视为个人，而且被深深地嵌入社会和政治环境中，被社会结构和权力动态所塑造和塑造。情感经济强调情绪如何流通和促进社会秩序的建设和维护，从而影响经济行动。它承认情绪的深远影响并影响经济行为。因此，这个概念阐明了情绪与经济过程之间的复杂关系，证明了情感体验如何影响消费，生产，劳动，财务决策以及市场经济的整体动态。它强调需要在经济环境中对人类行为有更细微的理解，认识到情绪和情感反应的重要性是经济活动的组成部分。这个概念与住宅，托托比利亚和情感氛围的概念有关，从而提供了对各种文化背景下经济交易复杂性的见解。
供应链优化中AI的理论方法
将人工智能（AI）集成到供应链管理中已成为提高当代业务运营效率和韧性的关键途径。本文在供应链优化的背景下探讨了AI的各种理论方法，划定了实现性能和适应性提高的途径。从历史概述开始，本文深入研究了供应链管理中AI技术的演变，阐明了这些方法如何改变了物流和运营的景观。这项探索的基础是关于基于供应链优化的数学建模和算法框架的讨论，为后续的AI应用提供了理论基础。本文的重点是将机器学习技术应用于需求预测和库存管理，该技术利用数据驱动的见解来优化资源分配并减轻与供求需求波动相关的风险。此外，网络理论和图形算法在优化供应链网络的结构和动态，实现有效的运输，分配和库存路由方面起着至关重要的作用。供应链中的战略决策是通过游戏理论的镜头来解决的，该理论提供了理论框架来建模多个利益相关者之间的交互并优化竞争环境中的结果。此外，群智能和多代理系统为复杂供应链生态系统内的协调和协作提供了创新的解决方案。进化算法和人工神经网络被讨论为供应链设计，预测分析和风险管理的强大工具，提供了优化各种操作领域决策过程的功能。此外，强化学习技术赋予了实时操作环境中动态决策的能力，从而促进了自适应和弹性的供应链管理实践。通过整合多种AI技术，混合方法提供了协同解决方案，这些解决方案利用了各种方法的优势，以应对供应链优化中的多方面挑战。通过理论见解和实际案例研究的综合，本文为AI驱动的供应链优化的当前状态和未来方向提供了宝贵的见解。