电子邮件:theeraphab@g.swu.ac.th,ORCID ID:https://orcid.org/0009-0007-2434-3760 收到日期 2024 年 6 月 12 日 修订日期 2024 年 6 月 30 日 接受日期 2024 年 7 月 26 日 摘要 背景和目的:教育管理是培养 21 世纪学生素质和技能的重要过程,以应对数字时代的变化。教育中的数字技术提高了教师、学生和教育机构的管理效率。人工智能 (AI) 是另一种可以通过改进学校的教学过程和各种管理任务来提高教育质量的技术。本研究旨在1)研究曼谷2中等教育服务区办公室下人工智能(AI)在教育中的应用,2)分析并提出曼谷2中等教育服务区办公室下人工智能(AI)在教育中应用的指南。方法:研究人员采用深入访谈的方式,采访了6位关键消息来源,包括1)人工智能专家,2)教育监督员,3)学校管理人员,4)教师。研究人员采用目的抽样。研究人员对消息来源进行访谈,直至数据饱和,没有新的问题或信息出现。结果:研究结果表明;(1)人工智能(AI)在教育中的应用包括1)人工智能在教育中的潜力,包括促进和提高工作效率、改进教学过程、促进学习和发展学生的潜力; 2)人工智能在教育中的应用可分为两个领域:1)人工智能在教学中的应用,包括设计学习活动、组织学习活动、创建学习媒体、测量和评估、分析个体学习者和特殊的人工智能教室;2)在学校管理中的应用,包括在学校考勤系统、学生护理系统、劳动力规划、质量保证系统、文件管理系统和预算管理中应用人工智能。 (2)人工智能在教育中的应用指南包括1)为人工智能在教育中的应用做准备,包括政策制定准备、人员准备、数据准备和技术准备;2)人工智能在教育中应用的考虑因素,包括应用人工智能的预算、应用人工智能的道德规范、隐私和数据
抽象药用植物含有许多生物活性二级代谢产物(SMS),可用于治疗和预防疾病。SM浓度是评估药用植物质量的关键标准。SM积累受多种因素的影响,包括遗传背景,气候,土壤物理和化学特性以及环境变化。近年来,越来越多的研究表明,根际和内生微生物在调节药用植物中SMS的积累中起着至关重要的作用。一些微生物与药用植物建立共生关系以促进植物的生长。其他微生物可以通过多种策略直接合成SMS或促进植物SM生物合成,例如激活植物免疫信号通路,并将植物激素分泌到宿主细胞中,以操纵激素介导的途径。相反,SMS可以提高植物对环境应力的抵抗力,从而影响根际和内生微生物的组成。在这篇综述中,我们总结了了解微生物在调节药用植物中SM积累中的作用方面的最新进展。进一步的研究应集中于利用微生物来增强药用植物中生物活性SMS的积累。
人工智能:IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力(2024 年 11 月)IEEE-USA 支持公私合作努力,以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为,政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用;并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石,而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会,以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为,对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划,帮助他们再培训并重新融入劳动力市场;满足需求的工作岗位;保持经济活力。为此,IEEE-USA 建议美国政府:
尽管对于静态针孔摄像头情况(第一个列),两种分布的分布都是一致的,但与基于EWA的基于EWA的估计值相比,基于UT的速度更为准确,而对于静态拟合摄像机案例(第三列),则在较高的非网络性非线性的情况下,UT可以使UT产生更好的近似值。用于滚动式摄像头姿势(第二和第四列),基于RS的UT-预测仍然可以很好地估计RS感知的MC介绍。相比之下,RS-Unaware EWA线性化分解,无法近似此情况(直方图域被封顶为0。04用于更清晰的可视化,但是基于EWA的投影仍具有较大KL值的较长尾巴分布)。在基于EWA的RS渲染中观察到的撕裂伪影是由这些不准确的程序引起的,导致在体积渲染步骤中导致不正确的像素到高斯的关联。
EXAMPLES OF QUESTIONS IN PART A ......................................................................................................... 7 EXAMPLES OF QUESTIONS IN PART B ....................................................................................................... 10 EXAMPLE OF A DIAGRAM OF THE TECHNICAL OBJECT IN PART C ............................................................. 13 EXAMPLES OF QUESTIONS IN PART C .............................................................................................................................................................................
A 部分中的问题示例 ................................................................................................................................ 7 B 部分中的问题示例 ................................................................................................................................ 9 C 部分中技术对象图表示例 ................................................................................................................ 12 C 部分中的问题示例 ................................................................................................................................ 13 参考文件摘录 ...................................................................................................................................... 15
激光表面结构是一种有效的技术,用于在统一接近或低于统一的铜表面具有二级电子产量(SEY)值。然而,最小化SEY的属性,例如中度深凹槽和重新沉积的纳米颗粒,可能导致不良后果,包括增加射频表面电阻。这项研究系统地检查了有关旨在消除重置吸附的颗粒的不同清洁程序的数据。连续清洁步骤后迭代使用各种分析技术,从而提供了对不断发展的表面特征的见解。收集的实验结果确定了微沟,凹槽方向以及相关颗粒对次级电子产率和表面电阻的明显影响。在凹槽中保持高颗粒物覆盖范围的同时露出波峰会导致SEY值和表面电阻的降低,这表明凹槽的尖端对表面电流密度的影响比凹槽深度更为重要。同时,凹槽中的纳米颗粒对SEY值具有比表面暴露的尖端更重要的影响。
阳光海岸公共卫生部 (SCPHU) 发现一名儿童保育教育工作者 (CE) 患有继发性疫苗失败 (SVF),并感染麻疹。该儿童保育教育工作者曾在医院急诊室接触过一名确诊的麻疹病例,随后出现发烧、咳嗽、不适和皮疹等症状。诊断测试证实感染了麻疹病毒。阳光海岸公共卫生部 (SCPHU) 实施了控制措施,包括接触者追踪、疫苗接种、暴露后预防和对易感接触者进行隔离。在已确定的 372 名接触者中,有 72 人被确定为易感者,他们都是婴儿和儿童。尽管该儿童保育教育工作者与所有易感婴儿和儿童都有密切接触,但并未发生进一步传播。这表明,与免疫原性幼稚者相比,SVF 病例传播麻疹的风险较低。本报告强调了在疫情应对中优先考虑免疫原性幼稚病例的重要性。
自从生成式大型语言模型问世以来,课堂上讨论最广泛的问题可能就是作弊。这个问题在不同程度上影响着所有学科。一些机构已经发布了广泛的指导方针,以制定关于使用人工智能的课堂标准(见参考文献 1、2、3)。这些指导方针大多重复了任何参考资料的道德使用方面的常见做法,适用于数学和任何其他学科。几十年来,数学教师已经学会了为使用技术工具完成家庭作业和考试制定明确的课堂标准。到目前为止,这些措施大多是在入门级需要的,其中很大一部分学习目标是数值或符号计算。然而,新的人工智能工具可能会扩大需要指导的课程范围。目前,人工智能工具似乎不擅长提供正确的数学证明,即使是在入门级。不过,可以想象,而且很可能,这将在不久的将来成为一个问题(见参考文献 5)。在早期阶段就“基于证明”的课程中,制定关于使用人工智能完成家庭作业和考试的明确指导方针,将有助于建立规范,随着这些工具的改进,这些规范将非常有用。至少,当人工智能用于帮助解决问题时,指导方针应该要求归因,同时要求学生负责检查人工智能辅助工作的准确性。