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不。 U-14023/19/2023-UGMEB (e
表示溶液浓度的不同方法 - 摩尔浓度、摩尔浓度、摩尔分数、百分比（按体积和质量计算）、溶液的蒸汽压和拉乌尔定律 - 理想和非理想溶液、蒸汽压 - 组成、理想和非理想溶液的图；稀溶液的依数性质 - 蒸汽压相对降低、凝固点降低、沸点和渗透压升高；利用依数性质测定分子量；摩尔质量的异常值、范特霍夫因子及其意义。
生成人工智能工具增强
南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294
成为一个增强和道德的新闻业
“在我看来，我必须从一开始就必须清楚地表明，没有混乱：这不是从事生产新闻文章的机器人开发的问题，” Spinoza Project的首席新闻总监说。对他而言，对于其他经验丰富的记者，这是一条不可交叉的红线，因为他们将写作的工作视为其专业身份的核心。这种担心，该工具被用来“替换记者”，在研讨会期间反复返回：该工具必须大量的可靠数据使可靠的数据满意。因此，Spinoza期望的第一个功能与文献研究有关，该研究通过生成AI允许的重新制作改进。
基于增强的 BCI-EEG 分类...
摘要 — 目的：脑电信号被记录为多维数据集。我们提出了一个基于增强协方差的新框架，该框架源自自回归模型，以改进运动想象分类。方法：从自回归模型可以推导出 Yule-Walker 方程，该方程显示了对称正定矩阵的出现：增强协方差矩阵。对协方差矩阵进行分类的最新技术基于黎曼几何。因此，一个相当自然的想法是将这种基于黎曼几何的方法应用于这些增强协方差矩阵。创建增强协方差矩阵的方法与 Takens 为动态系统提出的延迟嵌入定理有着自然的联系。这种嵌入方法基于两个参数的知识：延迟和嵌入维度，分别与自回归模型的滞后和阶数有关。除了标准网格搜索之外，这种方法还提供了计算超参数的新方法。结果：增强协方差矩阵的 ACM 性能优于任何最先进的方法。我们将使用 MOABB 框架在多个数据集和多个主题上测试我们的方法，同时使用会话内和跨会话评估。结论：结果的改善是由于增强协方差矩阵不仅包含空间信息，还包含时间信息。因此，它通过嵌入过程包含有关信号非线性分量的信息，从而允许利用动态系统算法。意义：这些结果扩展了基于黎曼距离的分类算法的概念和结果。
使用 revumenib 抑制 Menin 治疗 KMT2A 重排的复发或难治性急性白血病 (AUGMENT-101)
方法 AUGMENT-101 是一项 I/II 期、开放标签、剂量递增和扩展的 revumenib 研究，在五个国家的 22 个临床地点进行（Clinical-Trials.gov 标识符：NCT04065399）。我们报告了 II 期注册启用部分的结果。招募年龄 ≥ 30 天、患有 R/R KMT2Ar 急性白血病或 AML 和核仁磷蛋白 1 (NPM1) 突变的个人。Revumenib 每 12 小时给药一次，剂量为 163 毫克（如果体重 <40 公斤，则为 95 毫克/米 2），与强效细胞色素 P450 抑制剂一起，28 天为一个周期。主要终点是完全缓解 (CR) 或 CR 伴部分血液学恢复 (CR 1 CRh) 的比例和安全性。在预先指定的中期分析中，对所有接受 KMT2Ar 治疗的患者进行了安全性评估；对集中确认的 KMT2Ar 患者进行了疗效评估。试验的单独 NPM1 队列正在进行中。
用于移动学习的实时人工智能增强现实：推动教育技术进步
3.1 移动设备层 AI-AR 教育系统建立在利用先进硬件功能的现代移动设备之上。根据对教育领域移动增强现实的深入调查，当前一代设备必须有效管理各种感官输入，同时保持学习应用的最高性能。研究表明，对设备功能（例如处理速度、内存管理和电池使用模式）进行全面评估对于成功的移动 AR 应用是必不可少的。通过证明精心设计的增强现实应用程序可以维持长达三个小时的稳定性能，同时每小时消耗的电池容量不到 15%，该研究强调了优化移动资源以延长教育使用时间的重要性 [5]。
增强现实手机
增强现实 (AR) 是可用于提高 4.0 革命时代教育质量的交互式技术之一。本研究的目的是在动力传动课程中开发基于移动设备的交互式媒体增强现实 (ACRMobi)。此外，它还分析了讲师和学生对实施 ACRmobi 作为 21 世纪现代职业教育媒体的反应。4D 模型用作媒体产品开发模型，而使用的工具是对所开发媒体的验证和响应问卷。它使用描述性定性和定量分析技术通过查看结果标准来计算平均分数。以 ACRmobi 媒体形式获得的研究结果基于专家评估有效，并基于讲师的反应和学生的反应在其中一个职业教育机构实施后具有实用性。作为验证者的专家报告说，ACRMobi 是一种可以应用于职业教育的交互式媒体。ACRMobi 包含可以提高学生积极性的元素，因为它是基于技术的。综合学习ACRMobi更有激励性，应用也更灵活。
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。
人工智能
生理学和膜生物学系助理教授 Theanne Griffith 博士被授予阿尔弗雷德·P·斯隆基金会颁发的 2024 年斯隆神经科学研究奖学金。该奖学金为期两年，金额为 75,000 美元，旨在表彰美国和加拿大的杰出研究人员，他们的创造力、创新精神和研究成就使他们脱颖而出，成为下一代领导者。该奖学金是年轻研究人员可获得的最具声望的奖项之一，部分原因是许多往届研究员后来成为科学界的杰出人物；迄今为止，已有 57 名研究员获得了诺贝尔奖。Griffith 是今年从 53 家机构中选出的 126 名早期职业研究人员之一。她的研究调查了本体感觉（我们对自我的内部空间意识）和其他体感模式背后的细胞和分子机制。她的研究采用了电生理学、转基因小鼠模型、行为、成像和分子分析的创新组合。
锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。