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人工智能能力框架...
人工智能时代 人工智能（AI），特别是生成式人工智能（GenAI）融入教育系统，正在重塑教学、学习和评估的范式。在教学中，人工智能可以通过自动化管理任务（Zawacki-Richter 等人，2019 年）、提供数据驱动的学生表现洞察（Xie 等人，2019 年）、实现更有针对性和更有效的干预措施以及生成课程计划来协助教育工作者。对于学生来说，人工智能驱动的工具和 GenAI 平台提供个性化的学习体验，根据个人学习者的需求调整内容和节奏（Baker & Smith，2019 年），支持知识和技能发展，并帮助缩小不同社会经济群体之间的教育差距（Chaudhry 等人，2022 年）。AI 通过提供实时反馈 (Heffernan & Heffernan, 2014) 彻底改变了评估方式，减少了
社论：温室气体排放和减轻
土壤，持有约1500 pg的总碳（C）和136 pg的总氮（N），代表了这些元素最大的陆地储层（Nieder and Benbi，2008）。然而，它也是温室气体（GHG）排放的重要来源，每年贡献350多个PG CO 2等效物，从而显着影响全球变暖。多年来，大气n 2 O的浓度增加了20％以上，CH 4浓度几乎增加了两倍至1900 ppb，主要归因于微生物活性（Schaefer等，2016）。了解与温室气体的生产和减少同时的微生物机制至关重要。最近的发现，例如非典型一二氮还原酶（NOSZ II），Comammox以及新的过程，例如氧降解和CH 4的厌氧氧化，与硝酸盐，硝酸盐，熨斗和锰氧化物的还原，脑海中的脑囊性cons的作用相关的CH 4的氧化作用，该作用是piver的作用。和n，并突出了针对性策略减少温室气体排放并减轻全球变暖的途径。该研究主题包括九种文章，这些文章对影响温室气体发射的因素（尤其是N 2 O）以及微生物的潜在作用。硝化和硝化作用是产生N 2 O.肥料的施用，尤其是N-肥料，为这种有效的温室气体的排放提供了促进。因此，硝化抑制可能是减少N 2 O排放的潜在方法。在本研究主题中，Lei等人。Xie等。 比较了来自草原的n 2 o 的排放Xie等。比较了来自草原的n 2 o分析了来自48项研究的200多个数据集，发现硝化抑制剂的应用平均降低了总N 2 O排放量的60％，超过70％的土壤铵浓度增加，并降低了约50％的AOB丰度。发现强调了AOB在N 2 O排放中的重要作用，并且可以成为缓解n 2 O的更好指标和目标。
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xi Zhu A，B，Yoojean Kim B，Orren Ravid-，Sicg-Mino-Mano，Amit Lazarov A.教练，Inga K. Lebois，Li，以色列Liberzon BB，Guang Ming Lu，Vincent A. Magnotta BD，Steven M. Nelson，Richard W.J.转到Wee Bt，Steven J.A.去Werff Bt，Theo G.M.van Erp，Sanne J.H.van Erp，Sanne J.H.成立，Jack B，M。Leary，Olatunji BK，Miranda Olff，BM，BN的Ivan Rector，Kerry Ressler AY。 Pavel Riha BN，美丽的Ross，Isabelle M. Rosso，AZ，Lauren E Alan N. Simmons BQ，Raluca M. Sophia I. Thomas，Nic J.A.罗伯特·R.J.M.Xin Wang Q，Carissa Weis W，The Winteritz AR，Hong Xie，Zhu BA，Melanie Wall A，B，Yeval Neria， *， *， *
微生物群的溶物磷脂酰胆碱可通过抑制铁铁作用来减轻阿尔茨海默氏病的病理
Xu Zha，1，2，5 Xicheng Liu，1，2，5， * Mengping Wei，1 Huanwei Huang，1 Jiaqi Cao，1 Shuo Liu，1 shuo liu，1 xiaomei bian，1 Yuting Zhang，1 Yuting Zhang，1 Fenyan hang，1 Fenyan hang，1 fenyan xiao，1 yuping xie of them，3 wei s extart of tastion zie，3 wei s z wang，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1， *科学，北京神经再生与修复与北京肿瘤入侵和转移的关键实验室，北京口腔健康实验室，首都医科大学，北京，中国2个国家肿瘤药物开发的国家主要实验室，南京，南京中国北京的生命分子学4中国大脑研究所，中国北京5这些作者同样贡献了6个领导联系 *通信：liuxicheng@ccmu.edu.edu.cn（X.L.），wangwei@ccmu.edu.cn（W.W.），czhang@ccmu.edu.cn（c.z。）https://doi.org/10.1016/j.cmet.2024.10.006https://doi.org/10.1016/j.cmet.2024.10.006
固体废物管理中的循环经济方法
This Report was produced by a core team led by Wolfhart Pohl (Lead Specialist, Environment and Geosciences, Task Team Leader) and Sameer Akbar (Senior Environmental Specialist, co-Task Team Leader), that included Vladimir Kalinski (Project coordinator), Irena Relić, Rieko Kubota, Mihail Asenov, Maria Ninova, Natalija Golubovac （废物管理专家），克里斯蒂娜·张（Christina Chang）（循环经济专家），Marko Balenovic（计划助理）。弗兰克·范·沃登（Frank Van Woerden）（首席环境工程师）的评论（高级环境专家）非常感谢。该团队感谢Elisabetta Capannelli（克罗地亚国家经理），Kseniya Lvovsky（欧洲和中亚实践经理）和Andrea Liverani（计划负责人），以提供宝贵的支持和整体指导。该团队在准备本报告期间向MOESD的官员表示感谢。
阳离子-π相互作用促进罗丹明/石墨烯异质结构中的分子附着和光载流子转移
相互作用包括π-π、[1]氢键[2]和范德华力[3]等。最近，阳离子分子与石墨烯中离域π电子之间的阳离子-π相互作用被认为是另一种重要的分子-石墨烯相互作用。Xie等人证实了罗丹明染料和石墨烯等π共轭体系之间的阳离子-π相互作用，这种相互作用导致罗丹明分子的荧光发射降低，因为激发的染料分子通过罗丹明染料/石墨烯界面上的非辐射途径衰变。[4]另一方面，Tang等人报道了通过阳离子-π相互作用锚定在石墨烯片上的罗丹明B分子在制备PVA /石墨烯复合材料时有助于石墨烯在聚乙烯醇（PVA）中的分散。 [5] 分子-石墨烯阳离子-π 相互作用的一个显著影响是分子中功能阳离子对石墨烯的掺杂。[6]
在路易斯·沙利文（Louis Sullivan）装饰的属中进行的研究
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面向可持续城市发展的深度学习和基于智能能源的轻量级城市电力负荷预测模型
模型来规划城市的电力调度方式，估计城市电力负荷的未来趋势，并确定将电力损耗降至最低并维持稳定供需平衡的发电量（Mahajan 等人，2022 年）。准确的城市智能电力负荷预测对于城市电网保持稳定和财务可持续性至关重要。由于企业在周日停止运营，城市电力负荷数据中的电力负荷规模在周日通常比工作日小。这导致电力负荷预测中的数据不一致。现有的多模型系统（Huseien 和 Shah，2022 年）根据各种负荷分布划分电力负荷数据集，然后为每个子集创建预测模型并提供不同的预测。然而，开发包含许多模型的模型会增加总成本，并将电力分布的共享特性分割到各种负荷分布变化中（Xie 等人，2024 年）。
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。
金属玻璃纤维面料：一种新型的柔性，超级...
这是以下文章的同行评审版本：Shang，Jian； Yu，Wancheng；王，雷； Xie，Chuan； Xu，冰雹； Wang，Wenshuo；黄，Qiyao； Zheng，Zijian（2023）。金属玻璃 - 纤维织物：一种新型的灵活，超轻质和3D电流电池的收集器。高级材料，35（26），已在https://doi.org/10.1002/adma.202211748上以最终形式出版。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。