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网络编程中的抄袭和人工智能辅助滥用
摘要 — 在编程教育中，抄袭和滥用人工智能 (AI) 辅助是新出现的问题。然而，很少有相关研究关注网络编程。我们计划开发自动化工具来帮助教师识别这两种不当行为。为了充分了解这些问题，我们进行了一项对照实验，以观察不公平的收益和特征。我们比较了学生独立完成网络编程任务、提交抄袭和在人工智能辅助 (ChatGPT) 的帮助下完成任务的表现。我们的研究表明，涉及此类不当行为的学生获得相当的考试分数，但完成时间更短。抄袭的提交内容与独立的提交内容相似，除了颜色和标识符名称等琐碎方面。人工智能辅助的提交内容更复杂，可读性较差。学生们认为，如果适当承认使用，人工智能辅助可能会很有用，尽管他们对解决方案的可读性和正确性并不信服。
深入核磁共振研究分子层界面引起的钴薄膜磁硬化
铁磁薄膜和化学吸附分子层之间的界面表现出各种有趣的现象。[1] 对这些所谓自旋界面的积极研究 [2,3] 始于分子或有机自旋电子器件的发展，最初主要集中在铁磁材料附近引起的分子层的变化。局域 HOMO-LUMO 电子能级的自旋相关展宽 [2,4,5] 和相关的自旋过滤效应 [6–8] 在理解有机自旋阀和其他有机自旋电子器件中起着关键作用。此外，在邻位分子中建立可检测的自旋极化开辟了一个与分子材料中磁序传播相关的新研究领域。这导致分子组成元素上存在磁二向色信号 [9] 或形成自旋序作为分子电子态能量的函数的非平凡振荡。 [10,11]
石油碳氢化合物的生物降解和生物转化：进度，前景和挑战
石油被认为是能源的主要来源，这对于实现各种工业活动至关重要。然而，这对环境有害，因为除了燃烧过程中污染气体的释放外，它还涉及通过泄漏的水污染风险。石油烃污染物是顽固化合物的一部分，它们从环境中消除会引起巨大的生态影响。恢复这些环境并不是一个微不足道的挑战，因为自然降解没有人为参与，取决于这些化合物的性质，组成，物理和化学特性。因此，通过添加微生物，养分或其他引起和加速去污染的物质，生物修复在生物降解过程中似乎是替代的。与其他技术相比，这些方法的优点涉及效率和低成本。这项工作涉及有关生物修复系统在恢复被石油烃污染环境中应用的观点的知识，讨论了进度，观点和挑战
一种用于在锑和SBML之间转换的工具
摘要：我们描述了一个基于Web的工具MakeBML（https://sys-bio.github.io/makesbml/），该工具提供了用于创建，编辑和搜索基于SBML的Mod-Mod-els的生物模型存储库的安装应用程序。MakeBML是一个基于客户端的Web应用程序，它将以人类可读锑表达为系统生物学标记语言（SBML）和反之亦然的模型。由于MakeBML是一个基于Web的应用程序，因此不需要用户的一部分安装。当前，MakeBML托管在GITHUB页面上，基于客户端的设计使移动到其他主机变得微不足道。此软件部署模型还可以降低维护成本，因为不需要活动服务器。SBML建模语言通常用于系统生物学研究中，以描述复杂的生化网络，并使复制模型变得更加容易。，SBML被设计为计算机可读，而不是可读的。因此，我们采用人类可读的锑语言来易于创建和编辑SBML模型。
全球谷物贸易（1875-1914）
从弗拉基米尔（Vladimir I.1960年代的依赖性理论，后来的本·王，肯尼斯·波梅兰兹（Kenneth Pomeranz）及其许多追随者也捍卫了19世纪的国际贸易揭示并加强了西方和“其他人，尤其是中国”之间在结构上不平等的劳动分裂。2从这个角度来看，从个人商人的狭窄计算和最终命运看来似乎确实具有微不足道的利益。谁在乎，多年来，苦力收集的橡胶是由同一商人购买的，还是他经常失败并被相同的双胞胎取代？两者都只是偶尔的强大和强制力的代理。
人工智能：何去何从？
计算涉及将一种记忆状态转换为另一种记忆状态。1 计算是确定性的，即相同的输入总是产生相同的输出。因此，计算能力与智力不同。计算是特定于任务的。计算器计算 314,159 × 271,828 是小菜一碟。对于我们大多数人来说，这种计算很困难。有人会争辩说计算器比人类更聪明吗？相比之下，人脑在涉及高度复杂的图像分析任务的计算方面表现非常出色。我们可以通过其独特的风格轻松识别绘画的作者（例如毕加索）。我们甚至可以识别出作品中描绘的主题之间的情感互动的性质（例如，毕加索的《母与子》[1921]中母亲与孩子之间的爱）。因此，计算不是智能，计算也不是学习，学习是计算架构的递归重排。
![arXiv:1912.05135v3 [cs.CV] 2020 年 3 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0707fc16789e4908e2fbb96660f5b652882edfb5.webp)
arXiv:1912.05135v3 [cs.CV] 2020 年 3 月 14 日
摘要。本文解决了 2D 建筑矢量化问题，其任务是从单个 RGB 图像推断出室外建筑结构作为 2D 平面图。我们为亚特兰大、巴黎和拉斯维加斯等城市的 2,001 座复杂建筑提供了带有地面实况注释的新基准。我们还提出了一种新算法，该算法利用 1) 卷积神经网络 (CNN) 检测几何图元并推断其关系和 2) 整数规划 (IP) 将信息组装成 2D 平面图。虽然对于人类视觉来说是一项微不足道的任务，但推断具有任意拓扑的图形结构对于计算机视觉来说仍然是一个悬而未决的问题。定性和定量评估表明，我们的算法比目前最先进的算法有了显著的改进，朝着人类感知水平的智能系统迈进。我们将分享代码和数据。
一种用于在锑和SBML之间转换的工具
摘要：我们描述了一个基于Web的工具MakeBML（https://sys-bio.github.io/makesbml/），该工具提供了用于创建，编辑和搜索基于SBML的Mod-Mod-els的生物模型存储库的安装应用程序。MakeBML是一个基于客户端的Web应用程序，它将以人类可读锑表达为系统生物学标记语言（SBML）和反之亦然的模型。由于MakeBML是一个基于Web的应用程序，因此不需要用户的一部分安装。当前，MakeBML托管在GITHUB页面上，基于客户端的设计使移动到其他主机变得微不足道。此软件部署模型还可以降低维护成本，因为不需要活动服务器。SBML建模语言通常用于系统生物学研究中，以描述复杂的生化网络，并使复制模型变得更加容易。，SBML被设计为计算机可读，而不是可读的。因此，我们采用人类可读的锑语言来易于创建和编辑SBML模型。
ESG 与加拿大能源行业
加拿大能源公司有充分的商业理由采用 ESG 报告。它可以增加获得低成本资本的机会，提高公司的运营和管理绩效，降低重大风险和影响，规划前进的道路，并提升品牌和声誉。但 ESG 是一种手段，而不是目的本身。获得收益的公司不仅仅是在报告中勾选方框，而是在全公司范围内整合可持续发展原则。合理的批评仍然存在。虽然越来越多的资本受到可持续发展绩效的引导——仅 2020 年全球就高达 40.5 万亿美元——但仍有相当一部分投资仅基于财务标准，没有 ESG。此外，人们怀疑 ESG 是否能够对气候、环境或社会结果产生有意义的影响，或者 ESG 报告是否侧重于相对琐碎的问题而忽略了更大的图景。