了解气候变化需要哪些科学概念?Lorna E. Jarrett A,George Takacs A,Brian Ferry B介绍作者:Lorna E. Jarrett(Lorna@una@uow.edu.au)一所工程物理学院定性分析,物理教育研究摘要摘要一大批国际研究表明,学校学生经常对气候变化科学有误解。为了更详细地调查学生对这个复杂主题的理解,正在为气候变化的基础的关键科学概念开发概念清单(CI)。本文报告了此过程的第一阶段:确定应包括哪些概念。进行了一项Delphi研究,咨询了18个学术知识的学者,研究人员和高中教师。也进行了文献综述,以确定哪些概念对于理解气候变化很重要。CI涵盖的最终概念清单是这些概念的综合。澳大利亚科学与数学教育会议会议录,墨尔本大学,2011年9月28日至9月30日,第89-94页,ISBN编号978-0-9871834-0-8。本研究的背景环境此处报道的研究是一项较大的研究的一部分,旨在调查高中生关于气候变化概念的想法及其在上下文中应用这些知识的能力。(2008),Gray等。它采用多种方法:概念清单(CI),概念映射和访谈。本文介绍了用于确定CI中包含哪些概念的方法以及所得的概念列表。此处报道的研究获得了沃隆港大学的批准。A large number of studies carried out over the past two decades have shown that school students' understanding of the science of climate change is limited and that misconceptions are common (Boyes & Stanisstreet, 2001; Fisher, 1998; Gowda, Fox, & Magelky, 1997; Hansen, 2010; Koulaidis & Christidou, 1999; Kurup, 2003; Plunkett & Skamp, 1994; Rye, Rubba, & Wiesenmayer,1997年,Schultz,Shepardson,Niyogi,Choi和Charusombat,2009年;提出的原因包括学生对潜在的科学概念的知识或在不同背景下学习的知识的问题(Koulaidis&Christidou,1999;Österlind,2005年);但是,这尚未直接测试。我们的研究旨在解决研究文献中的这一差距。概念清单(CIS)是旨在用一个主题诊断学生概念困难的多项选择评估工具(Libarkin,2008)。它们已在科学教育中广泛使用,以研究学生关于与更广泛主题有关的许多概念的想法,并且可以针对大型参与者群体进行管理。独顺式的一个目的是测试误解的普遍性,因为分散注意事件被编写以反映常见的误解。根据Richardson(2004)的说法,CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。 (2005),Herman等。根据Richardson(2004)的说法,CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。(2005),Herman等。(2005),Herman等。为此,作者建议使用Delphi研究。Delphi研究已由Danielson(2005),Goldman等人使用。(2010)和Streveler等。(2003)对于CI开发的这一阶段。Delphi方法Delphi方法的基本特征包括调查的多次迭代,具有控制反馈,参与者的匿名性,以及每次迭代之后,以统计响应摘要的形式向参与者提供反馈。参与者可以使用此反馈来修改他们的反应(Linstone&Turoff,1975; Whitman,1990)。Clayton(1997)断言,这是一种“系统的,严格和有效的方法,旨在引起有效且有效的用户友好答案”(第374页)。
摘要:寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中,为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中,而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战,酶已迅速进化以水解磷酸三酯,并趋向于相同的机制解决方案,即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下,先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91(乙酰胆碱酯酶的同源物)实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里,我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合,我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍(达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ),可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同,P91 不会遭受自杀抑制;相反,快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤,中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合,可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略,从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
摘要 基于经济激励的部署政策是加速清洁能源技术传播的最有效工具之一。上网电价等政策工具在推动太阳能光伏发电的增长方面发挥了关键作用,并可以加速其他对能源系统脱碳至关重要的技术的采用。然而,历史经验表明,如果不能根据技术价格下降调整经济激励措施,可能会从根本上破坏这些政策的有效性和成本效益。本文通过评估三种新颖的政策设计来应对这一挑战。基于控制理论原理,所提出的机制根据部署、政策成本或采用者的盈利能力的变化来调整激励措施。我们评估了每种政策设计在 2000 年至 2016 年期间应用于德国太阳能光伏上网电价时将取得的结果。为此,我们开发了一个基于代理的模型,使我们能够模拟个人家庭和中型和大型企业的采用决策,以及技术价格的演变。我们的结果表明,受控制理论启发的响应设计可能会产生更紧密地遵循其目标且成本更低的政策。此外,我们的分析表明,所研究的设计可以大大减少政策结果和意外利润的不确定性。这项研究还强调了政策目标的时间分布,并确定政策设计的权衡,为未来部署政策的设计得出相关启示。
抽象脂质体是可以封装各种药物的多功能载体。但是,要向大脑传递,必须通过靶向配体或其他修饰进行修饰,以提供血脑屏障(BBB)的渗透性,同时避免通过聚乙烯甘油(PEG)修饰通过网状内皮系统快速清除。BBB渗透肽充当脑靶向配体。在这项研究中,为了实现脂质体有效的大脑递送,我们基于使用体外BBB通透性评估系统的高通量定量评估方法,筛选了先前报道的八个BBB渗透肽的功能,该方法使用Transwell,在原位脑灌注系统等。For apolipoprotein E mimetic tandem dimer peptide (ApoEdp), which showed the best brain-targeting and BBB permeability in the comparative evaluation of eight peptides, its lipid conjugate with serine–glycine (SG) 5 spacer (ApoEdp-SG-lipid) was newly synthesized and ApoEdp-modified PEGylated liposomes were准备。apoEDP修饰的卵子脂质体有效地与人脑毛细血管内皮细胞通过ApoEDP序列有效相关,并在体外BBB模型中渗透了膜。此外,在大脑中积累的apoEDP修饰的卵形脂质体比小鼠中的脂肪体高3.9倍。此外,通过三维成像和组织清除,证明了apoEDP修饰的pe乙型脂质体在小鼠中局部将BBB局部局部到脑实质中的能力。这些结果表明,ApoEDP-SG脂质修饰是一种有效的方法,它可以赋予具有脑靶向能力和BBB渗透性的质脂质体。
湿度是空气中的水蒸气量。如果空气中有很多水蒸气,则湿度将很高。湿度越高,外面感觉越湿。相对湿度是实际上空气中的水蒸气的量,其表示为空气可以在相同温度下容纳的最大水蒸气量的百分比。在寒冷的-10摄氏度(华氏14度)上考虑空气。在该温度下,空气最多可以容纳每立方米的2.2克水。因此,如果摄入-10摄氏度时,每立方米有2.2克水,我们的相对湿度很不舒服。如果在-10摄氏度的空气中有1.1克水,我们的相对湿度为50%。
对营养对粪便菌群的影响的研究及其与肥胖和与体重过大有关的肥胖和炎症的相互作用,已获得相关性,以开出精确的药物。 div>菌群的组成与饮食和生活方式密切相关,直接或间接影响脂肪组织的能量代谢,肠道生理学和稳态,影响肥胖,2型糖尿病,心血管疾病,某些类型的癌症和涉及的炎症过程。 div>对宏基因组机制的理解对于应对临床和流行病学挑战至关重要,并在营养炎症 - 肥胖轴上制定了个性化的治疗策略和健康政策,从它们之间的相互作用及其之间的相互作用及其可能的调节作用至关重要。 div>宏基因组过程的知识会更深入地了解菌群作为肥胖的原因或后果,以及对菌群组成的修改,以优化代谢健康并降低发病率的风险,并详细介绍与OBESITY和OBESITY和炎症相关的慢性疾病的治疗方法。 div>本综述着重于解决肠道菌群与营养,肥胖和炎症的关系,以开发有效的预防和治疗各种慢性代谢疾病的方法。 div>
31 ABRIU 20148526 20148534巴塞罗那大学32摘要和应用分析10853375 16870409 Hindawi Publishing Corporation 33 ABU技术评论01266209 ASIA-PACIFIC广播联盟34 Academe Union 34 Academe Broademe 34 Academe Coligation Ofifers Ofifers Ofifers of University Officialter Intersial Crosectors 35 University Accellors 35 Acadeemia(GRE)35 Academia(GRE) Academia Economic Papers 1018161X 18104851 Academia Sinica 37 Academia Revista Latinoamericana de Administracion 10128255 20565127 Emerald Group Publishing Ltd. 38 Academic Emergency Medicine 10696563 Wiley-Blackwell 39 Academic Forensic Pathology 19253621 SAGE Publications Inc. 40 Academic Journal of Interdisciplinary Studies 22813993 22814612 RICHTMANN出版有限公司41学术工程学术杂志15837904 Editura politehica 42第二军事医科大学学术杂志0258879X第二军事医学大学出版社43 Lippincott Williams&wilkins Ltd. 44 Eniticalitation 44 Initaryalitation 44 Eniticalitation Q. 44 Eniticalitation 44学院儿科18762859 18762867 Elsevier Inc. 46学术精神病学10429670 15457230 Springer International Publisther AG 47学术问题08954852 Springer New York LLC 48学术放射学学术放射学107666332 Studies Journal 10963685 Allied Academies 51 Academy of Entrepreneurship Journal 10879595 15282686 Allied Academies 52 Academy of Management Annals 19416520 19416067 Academy of Management 53 Academy of Management Journal 00014273 Academy of Management 54 Academy of Management Learning and Education 1537260X George Washington University 55 Academy of Management Perspectives 15589080 19434529管理学院
多年来,单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡,这通常是移动平台所必需的,例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而,对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长,这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN),还可以满足必要的功能安全要求,例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”,主要用于运行强大而高效的应用程序,例如多任务 DNN,此外,它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中,我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet,就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机,ProAI 实现了性能和效率的完美结合,其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍,几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外,根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率,还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
攻击树是对安全性决策,支持网络攻击的识别,文档和分析的流行方法。它们是许多系统工程框架的一部分,例如umlSec [1]和sysmlsec [2],并得到了工业工具(例如Isograph's Attacktree [3])的支持。攻击树(AT)是系统图的层次图,以绘制系统的潜在攻击方案,请参见图。1和2。该图顶部的根部对攻击者的目标进行了建模,该目标通过门进一步将其重新定义为子目标:AN和GATE表示,如果所有儿童攻击成功,则攻击成功;一个或门表示任何单个儿童舒服。树的叶子是基本的攻击步骤(BAS),它模型不可分割的动作,例如切线。