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生成式 AI 使用指南 - OneIT 办公室
请勿将机密或法律限制的数据（例如，人事记录或受 FERPA、HIPAA、PCI 等保护的数据）或夏洛特数据分类政策确定为 2 级或 3 级的任何数据输入 AI 工具
碳捕获，用法和存储程序
目前的段落为：1.8 Desnz参考气候变化委员会（CCC）的评估，以评估需要捕获多少CO 2来支持其净零净零途径（第1.4段）。desnz根据自己对如何实现政府净零目标的评估有自己的途径。这项贡献比该计划开始时建立的要多得多 - 2018年，政府的总体气候野心是将碳排放量减少80％，而与1990年的水平相比。当时，政府致力于“在1990年代进行大规模部署CCU的选择”。desnz告诉我们，它考虑了例如，鉴于CCUS的野心，政府是否需要采用更多的第一个项目的成本和风险，但是我们还没有看到任何有这种评估的实质证据。如果政府仅实现了2030年的最低野心，则将低于CCC对所需内容的评估（图3 Overleaf）。
关于人工智能使用的声明
关于人工智能使用的声明 新罕布什尔大学康纳斯写作中心承认生成式人工智能的快速发展，生成式人工智能指的是能够根据从互联网上提取的示例和信息，使用创作者输入的单词、短语和/或句子生成新文本、图像、声音或视频的技术。虽然人工智能长期以来一直被用来帮助我们在计算机上写作（例如 Word 的拼写检查或 Grammarly），但 ChatGPT 和 Microsoft Copilot 等新技术已经模糊了机器和人类生成的文本之间的界限。CWC 承认生成式人工智能是一种潜在的工具，作家可以像文字处理、Grammarly 或拼写检查一样使用它。每一项新技术创新都有助于使高等教育更加公平和可及，但技术无法取代人际互动，而人际互动正是我们在写作中心工作的核心。我们坚信通过过程培养批判性阅读、写作和思考能力，并且不相信生成式人工智能会取代写作过程。我们还认识到，这些进步引起了人们对学术诚信、原创性和批判性思维的担忧，我们将始终遵循课程大纲，听取教师对作业中可接受的 AI 使用水平的指导。CWC 将继续欢迎和促进有关技术在学生写作中的作用的对话。
第 01 章 CRISPR 技术在开发针对家禽各种疾病的疫苗和免疫中的应用 Tazeen Ahsan，Aqsa Zahoor，Sa
第 01 章 CRISPR 技术在开发家禽各种疾病疫苗和免疫中的应用 Tazeen Ahsan、Aqsa Zahoor、Saba Majeed、Hamad ur Rehman、Moazam Ali Khan、Muhammad Ali、Syeda Fakhra Waheed、Abid Hussain 和 Muhammad Asim 微生物研究所、兽医学学院、兽医和动物科学大学、拉合尔主校区 流行病学和公共卫生系、兽医和动物科学大学、拉合尔主校区 动物生产和技术学院、动物育种和遗传学系、兽医和动物科学大学、拉维校区家禽研究所、拉瓦尔品第 畜牧业和奶牛发展部 莱亚兽医和动物科学学院。比姆贝尔阿扎德查谟和克什米尔大学兽医学系、兽医学和动物科学学院 *通讯作者：Tazeen Ahsan (tazeenahsan98@gmail.com) 摘要 CRISPR 是一种现代基因组编辑方法，为疫苗和免疫的开发以及其在生物学不同领域的其他几种用途铺平了道路。CRISPR-Cas9 系统最初是在原核生物中发现的。CRISPR-Cas 9 系统的组成部分包括 Cas 操纵子、富含 AT 的梯子和由独特间隔序列分隔的重复序列。它已用于遗传学研究、生物医学建模和诊断等领域以及其他医学研究。基因组编辑技术也已用于开发针对家禽各种疾病的疫苗，本章也详细讨论了这种用途。CRISPR 技术与传统的活疫苗和减毒疫苗生产相比具有许多优势。我们可以修改疫苗生产策略，以通过考虑家禽疫苗接种和免疫技术的克服和缺点来免疫家禽。CRISPR 技术可以成为未来针对病毒和细菌性疾病对鸟类进行疫苗接种和免疫的一种方式。关键词 CRISPR 技术、CRISPR-Cas 9 系统、基因组编辑技术、生物医学建模、诊断学、疫苗生产
AI 开发工具使用情况、情绪和...的分析
摘要 GitHub Copilot 是由 GitHub 开发的新工具，可帮助开发人员完成一系列任务，包括生成代码片段、文档协助和制定实施策略。类似的 AI 开发工具，例如 Tabnine 和 AWS Code Whisperer，也可用作开发辅助工具，但使用程度各不相同且要低得多。我们的研究使用 Stack Overflow 年度调查来检查专业开发人员和其他用户对 GitHub Copilot 和类似 AI 开发工具的采用情况。该研究揭示了工具使用方面与年龄相关的显著差异，与年长用户相比，年轻人明显更倾向于使用这些技术。其他重要见解包括基于开发人员类型、专业状态的使用差异以及用户对 AI 的态度对开发人员采用 GitHub Copilot 的影响。关键词：AI 开发者工具、人工智能、GitHub Copilot、技术采用、AI 信任
根据维尔纽斯大学理事会 2024 年 6 月 18 日第 SPN-54 号决议《维尔纽斯大学人工智能使用指南》指南目的
在学习过程中使用生成式人工智能模型 生成式人工智能模型对于大学的学习和教学非常有用。它们可以帮助讲师在准备教学活动时节省时间（例如准备插图、表格、幻灯片、实践作业、产生想法、根据学生的个人需求调整作业等）。它们可以帮助学生更好地学习（例如解释复杂的概念、理解更广泛的背景、回答出现的问题等）并更好更快地完成作业（例如改善他们的写作风格、对已完成的作业提供反馈、为草稿产生初步想法等）。同时，生成式人工智能模型带来了许多与数据安全透明使用、潜在谬误或偏见以及学术伦理相关的挑战和风险。
使用CO2捕获的小球藻和多种微藻的用法
要应对对生态系统和全球经济的气候变化威胁，可持续的解决方案降低大气二氧化碳（CO 2）水平至关重要。现有CO 2捕获项目面临高成本和环境风险等挑战。本评论探讨了微藻（特别是小球藻）的杠杆作用，以捕获CO 2并转化为有价值的生物能源产品，例如生物氢化。引言部分概述了微藻细胞中的碳途径及其在CO 2捕获生物质生产中的作用。它讨论了当前的碳信贷行业和项目，重点介绍了有效的CO 2隔离的小球藻属的碳浓度机制（CCM）模型。因素受影响的微藻CO 2隔离，包括预处理，pH，温度，照射，营养，溶解的氧气以及CO 2的来源和浓度。该评论探讨了微藻作为各种生物能源应用的原料，例如生物柴油，生物油，生物乙醇，沼气和生物氢化。优化来自小球藻的生物氢产量的策略将突出显示。 概述了进一步优化的可能性，审查得出的结论是建议微藻和基于小球藻的CO 2捕获是有希望的，并为实现全球气候目标提供了贡献。优化来自小球藻的生物氢产量的策略将突出显示。概述了进一步优化的可能性，审查得出的结论是建议微藻和基于小球藻的CO 2捕获是有希望的，并为实现全球气候目标提供了贡献。
信息技术用法策略 - 学生
•教育目的：AI必须用于研究，数据分析，创意项目或增强学习材料的可访问性。•透明度和引用：使用AI生成的内容时，学生必须披露其使用并适当引用来源。•避免偏见：学生应意识到AI算法中的潜在偏见，并努力减轻他们自己的工作。•数据隐私：学生必须只使用符合BKI数据隐私政策的AI工具和资源，并避免未经同意收集或使用个人数据。•避免危害：不应使用AI来创建具有歧视性，可恨或促进暴力的内容。•尊重知识产权：学生必须使用AI工具和资源符合版权和知识产权法。
探索人工智能的使用、检测和未来发展路径
Zhai, X., Chu, X., Chai, CS, Jong, MS, Starčič, AI, Spector, M., Liu, J., Jing, Y., & Li, Y. (2021,
评估学生对人工智能工具的认识和使用情况
摘要 — 人工智能 (AI) 是解决教育领域一些最大挑战的潜在解决方案，但它可能是一把双刃剑，因为它也可能对学生的学习过程产生负面影响。本研究旨在确定学生对人工智能工具的认识水平和使用程度。使用 Cochrane 公式确定样本量，并通过随机抽样技术选择受访者。通过 Google 表单的在线调查从 193 名学习科学和/或数学的教育学生那里收集数据。本研究采用混合方法研究设计。研究人员制作的经过信度和效度测试的调查问卷用于收集所需的定量数据，然后通过访谈获取定性数据。结果显示，学生对人工智能学习工具略有了解，并经常使用这些技术来完成学业。认识水平取决于学生使用的小工具。此外，研究结果还表明，学生的认识水平与使用程度之间存在直接关系。尽管人工智能可能对学生的教育产生负面影响，但还是建议制定政策或指导方针，指导大学如何监控学习者的成果，以保持教育质量。