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ChatGPT 和生成式 AI 时代的 TPACK
摘要 生成式人工智能 (GenAI) 技术（如 ChatGPT）对教育的影响已引起广泛关注。我们使用 TPACK 框架来讨论教师有效使用 GenAI 工具所需的知识类型。我们强调了 GenAI 与其他数字技术相似的特性（它们千变万化、不透明且不稳定）以及使其具有革命性的特质（即它们具有生成性和社交性）。我们描述了这些特征如何影响特定的知识领域（TK、TPK、TCK、XK 和 TPACK），并探讨了对教育工作者的影响。最后，我们主张对情境知识 (XK) 进行更广泛的描述，超越直接情境，包括考虑 GenAI 将如何改变个人、社会以及由此带来的更广泛的教育情境。
水稻 CDP-DAG 合酶的基因组编辑赋予了其对多种病原菌的抗性
✉ 通讯和材料索取请发送至 Pamela C. Ronald 或 Guotian Li。pcronald@ucdavis.edu；li4@mail.hzau.edu.cn。作者贡献 GL、GS、PS 和 PCR 设计了实验。GL 和 RJ 筛选并分析了 rbl1 突变体的基因组数据。GS、PS、XK、XH、YL、YW、QG、XC 和 LZ 进行了植物感染试验。GS、XK、XH 和 YW 进行了 DAB、ROS、水杨酸、亚细胞定位、RT-qPCR 和 GUS 组织化学分析。LY 和 ZQ 进行了生物信息学分析。GS、JG、LF、LG、JCM、YB 和 QL 进行了脂质组学分析。YZ 和 YW 进行了 rbl1 的化学补充分析。 GS、QS、QG、Q. Zhou 和 T.-YC 进行了酵母突变体互补分析。JZ 和 KX 生成了 CRISPR 构建体。XK、XH、YL、W. Zhou、W. Zhang、Q. Zeng 和 ZK 筛选了编辑后的品系。GS、YW、RH 和 JX 进行了田间试验和农艺性状分析。GL 和 GS 起草了手稿，GL、GS、PS、LF、LZ、LG、KX、JCM、QL、YB、ZK 和 PCR 修改了手稿。所有作者都阅读并批准了最终手稿。
ELViM：通过多维可视化探索生物分子能量景观
1：用随机位置的点初始化投影 X 0。 2：当 i ≤ max 时执行 3：对每个随机选择的 x ′ k 执行 4：对每个 x ′ l ̸ = k 执行 5：δ k,l ← δ ( xk , xl ) ▷ ELViM 相异度 6：dk,l ←∥ ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ∥ ▷ 欧几里得距离 7：⃗x ′ l ← ⃗x ′ l + L r ∗ ( δ k,l − dk,l ) ∗ ( ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ) / ∥ ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ∥ ▷ 从 x ′ k 到 x ′ l 的向量 8：结束 9：结束 10：结束 while
3D 4H-SiC 探测器时序性能仿真
1 中国科学院高能物理研究所，北京 100049；tanyuhang@ihep.ac.cn (YT)；yangtao@ihep.ac.cn (TY)；liukai@ihep.ac.cn (KL)；wangcc@ihep.ac.cn (CW)；zhangxiyuan@ihep.ac.cn (XZ)；zhaomei@ihep.ac.cn (MZ)；fanrr@ihep.ac.cn (RF) 2 中国科学院大学物理学院，北京 100049 3 大连理工大学微电子学院，大连 116024；xiaochuan@dlut.edu.cn (XX)；hwliang@dlut.edu.cn (HL)；xrl@mail.dlut.edu.cn (RX) zhangzz@dlut.edu.cn (ZZ) 4 辽宁大学物理学院，沈阳 110036，中国；yuzhao@ihep.ac.cn (YZ); kangxiaoshen@lnu.edu.cn (XK) 5 吉林大学物理学院，长春 130012，中国；fucx1619@mails.jlu.edu.cn (CF); weiminsong@jlu.edu.cn (WS) 6 散裂中子源科学中心，东莞 523803，中国 7 上海科技大学信息科学与技术学院，上海 201210，中国；zouxb@shanghaitech.edu.cn * 通讯作者：shixin@ihep.ac.cn
支持脱碳的灵活性选择研究
AL 阿尔巴尼亚 BA 波斯尼亚和黑塞哥维那 CACM 容量分配和拥塞管理 CAES 压缩空气储能 CAPEX 资本支出 CCGT 联合循环燃气轮机 CESEC 中欧和东南欧能源连通性 CO 2 二氧化碳 CP 缔约方 DR 需求响应 DSO 配电系统运营商 ECRB 能源共同体监管委员会 EnC 能源共同体 EU 欧盟 EV 电动汽车 GE 格鲁吉亚 ICT 信息和通信技术 mFFR 手动频率恢复储备 MD 摩尔多瓦 ME 黑山 MK 北马其顿 MS 成员国 NEMO 指定电力市场运营商 NTC 净传输容量 O&M 运营和维护 OCGT 开式循环燃气轮机 PHS 抽水蓄能 RES 可再生能源 RS 塞尔维亚 T&D 输电和配电 TRL 技术就绪水平 TSO 输电系统运营商 UA 乌克兰 vRES 可变可再生能源 XK 科索沃* 1
掩模几何形状变化对等离子蚀刻轮廓的影响
1 维也纳技术大学微电子研究所 Christian Doppler 半导体器件和传感器多尺度过程建模实验室，Gußhausstraße 27-29/E360, 1040 Vienna, 奥地利；bobinac@iue.tuwien.ac.at (JB)；reiter@iue.tuwien.ac.at (TR) 2 维也纳技术大学微电子研究所，Gußhausstraße 27-29/E360, 1040 Vienna, 奥地利；piso@iue.tuwien.ac.at (JP)；klemenschits@iue.tuwien.ac.at (XK) 3 Global TCAD Solutions GmbH，Bösendorferstraße 1, Stiege 1, Top12, 1010 Vienna, 奥地利；o.baumgartner@globaltcad.com (OB)； z.stanojevic@globaltcad.com (ZS)；g.strof@globaltcad.com (GS)；m.karner@globaltcad.com (MK) * 通信地址：filipovic@iue.tuwien.ac.at；电话：+43-1-58801-36036 † 本文是我们发表在 2022 年 9 月 21 日至 23 日在希腊科孚岛举行的第四届微电子器件和技术国际会议 (MicDAT) 论文集上的论文的扩展版本。
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HIP Prime POS，覆盖范围：个人/家庭，计划类型
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具有阈值和...的神经网络的记忆容量
1.3 问题的历史。1988 年，Baum [ 6 ] 提出了该问题的一个版本。在 Cover [ 8 ] 早期工作的基础上，Baum 研究了多层感知器的记忆容量，即具有阈值激活函数的前馈神经结构。他首先研究了网络结构 [ n, m, 1]，其中一个隐藏层由 m 个节点组成（并且，如符号所示，隐藏层中有 n 个节点和一个输出节点）。Baum 注意到，对于 R n 中一般位置的数据点 xk，结构 [ n, m, 1] 的记忆容量约为 nm ，即它与连接数成正比。这并不难：一般位置保证任何 n 个数据点子集所跨越的超平面不会错过任何其他数据点；这允许人们在其自己的 n 个数据点批次上训练隐藏层中的 m 个神经元中的每一个。Baum 然后问同样的现象是否仍然存在于更深的神经网络中。他问，对于较大的 K，是否存在一个深度神经结构，其总数为 O（√