预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标,13 - 16,使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应(例如Scifinder 19和Reaxys)的商业数据库的可用性,这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是,由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告,因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源,以培训机器学习模型,以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间,I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员,并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里,我在尝试构建机器学习(ML)模型以从该数据集构建机器学习模型(ML)模型的回顾性帐户。顺便说一句,这个故事遵循Gartner的“炒作周期”,23,它通过(1)技术触发,(2)inded期望的峰值,(3)幻灭谷,(4)启蒙运动的斜坡,以及(5)生产力的平稳。这里的观点是我自己的,不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里,我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后,我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集,并表明数据集的数量,品种,真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题,但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会,文化和人为偏见。24我们表明,在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法,但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面,我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方,即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见,这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱,我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究,25 - 28在经验上验证了我们假设的机制,这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期:2024 年 7 月 18 日 发表日期:2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要,这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此,这篇文章意义重大,因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具,并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标,同时采用定量和定性方法。因此,研究结果表明,学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务,这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议,要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词:学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为:Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
图片: [1] HPEMcarStop (Diehl),https://www.diehl.com/defence/de/presse-und-medien/news/diehl-stellt-hpemcarstop-system-auf-polizeimesse-vor/ [2] SafeStop (Teledyne e2v),https://www.teledyne-e2v.com/en-us/news/Pages/teledyne-e2v%E2%80%99s-safestop-is-set-to-transform-maritime-law-forcement.aspx
全世界大约3亿人患有严重的抑郁症(MDD)(1)。世界卫生组织(WHO)将MDD识别为残疾负担的主要原因,导致生产力降低,医疗保健费用提高,并且最显着,这是实现实现和丰富生活的障碍(2)。抗抑郁药的出现导致了严重抑郁症治疗的变革转变。不幸的是,大约60%的患者对第一线药理治疗没有足够的反应,而30%的患者对使用各种抗抑郁药的不同试验反应较差(3)。抗抑郁治疗反应的极端变异可能是由于神经生物学和环境因素引起的(4)。耐药性抑郁症(TRD)通常是由于对至少两种类型的抗抑郁药的积极反应而定义的,该抗抑郁药以正确的剂量和合适的持续时间施用(5)。但是,专家们仍然不同意适当剂量和适当的治疗时间(6)的定义,并且尚未达成TRD的共识定义。关于诊断TRD并衡量其结果的最佳工具也几乎没有共识。这些局限性阻碍了比较和总结研究结果的可能性,从而限制了定义临床指南的可能性(7)。几项研究报告说,TRD可能与死亡率增加有关(8、9),尽管样本量很小,随访时间相对较短。一项基于瑞典人群的研究,考虑到118,774名被诊断出患有抑郁症的人报告的TRD患者的总死亡率比MDD患者高1.35倍(10)。增加的速度主要归因于外部原因,包括自杀和事故。对TRD自杀性的系统性审查发现,每100名患者/年的自杀自杀的总体发生率为0.47,每100例患者每年4.66例自杀(95%CI:3.53-6.23)(11)(11)。这些分别是非耐药患者中发现的两倍和十倍:每100名患者每100例(12)的耐药性自杀和0.43例自杀。通常,几项研究指出,有30%的TRD患者有一次或多个自杀企业(13)。在严重抑郁症的背景下,最近处理自杀性的另一项研究(14)发现,与被诊断为MDD的人相比,患有TRD的人的自杀率更高。先前的研究还强调,即使将抑郁症状分为“轻度”,TRD中与自杀相关的死亡率也高于MDD(15,16)。此外,大多数作者强调,几乎从未报道过在冲动,频繁或精心计划中可以分类的自杀尝试的类型(17)。这阻碍了对TRD中观察到的高自杀风险的基本主持人的研究。例如,自杀企图分类为脉冲,可能表明TRD患者的脉冲控制减少或脉冲增加可能对其他治疗有反应。另一个可能的解释是TRD患者可以知道
确保电传操纵系统安全性的方法:空客 VS 波音 Andrew J. Kornecki、Kimberley Hall 安柏瑞德航空大学 美国佛罗里达州代托纳比奇 < kornecka@erau.edu > 摘要 电传操纵 (FBW) 是一种飞行控制系统,使用计算机和相对较轻的电线来取代飞行员驾驶舱控制装置和移动表面之间的传统直接机械连接。FBW 系统已用于制导导弹,随后用于军用飞机。商用飞机实施延迟是由于需要时间开发适当的故障生存技术,以提供足够的安全性、可靠性和可用性。软件生成对高完整性数字 FBW 系统的总工程开发成本贡献很大。讨论了与软件和冗余技术相关的问题。空中客车和波音等领先的商用飞机制造商在其民用客机中采用了 FBW 控制。本文介绍了他们的方法、控制理念的差异以及实现航空公司运营所必需的同等安全保障水平的实施情况。关键词 航空电子、软件工程、软件安全、容错 1.简介 电传操纵 (FBW) 系统是一种基于计算机的飞行控制系统,它用更轻的电线取代了飞行员驾驶舱控制装置和移动表面之间的机械连接。飞行员通过控制飞机机翼和尾翼上的可移动部件(称为飞行控制面)来操纵飞机。计算机将飞行员的命令转换为传送到控制面的电脉冲。空中客车和波音在其商用飞机中利用 FBW 的方式略有不同。本文的目的是比较商用飞机制造商在实施 FBW 系统时使用的不同方法。本文试图从系统和软件工程设计决策的角度来探讨系统的可用性和安全性。