摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步,它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而,教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱,特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架,调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生,并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明,使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识(即自我调节学习和数字素养),教师支持更好地满足了关联性需求,而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解,并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
• 赋予儿童声音:该项目旨在通过探索非语言交流方式,支持有口头语言障碍的儿童表达自己的身份和建立自我效能 • 教育和游戏环境中的参与式研究:通过让儿童直接参与教育和游戏环境,该项目旨在更深入地了解他们的独特需求、经历和愿望 • 视觉交流支持的包容性设计:该项目将从残疾包容的角度开发和研究视觉辅助工具,优先考虑依赖替代方法而非口头语言交流的儿童的沟通公平性 概述:在英国的某些地区,多达 50% 的儿童在入学时语言发育迟缓,导致他们在读写能力、注意力、社交和自信心方面面临挑战。这项研究旨在更好地了解有口头语言障碍的儿童的需求和愿望,重点关注游戏和教育环境中的身份和自我效能。现有的学校研究经常强调成人与儿童之间的权力动态,以及幼儿在用语言表达思想时面临的挑战,偏见和假设进一步压制了他们的声音(1;2)。共同设计过程严重依赖口头交流,而强调“发言权”可能会让那些很少或根本不通过言语交流的孩子被边缘化,无意中赋予口头表达特权,限制了不同体验的表达(4;5;6)。
4 md.devendran@gmail.com摘要:鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用,为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型,容易出现人为错误,因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别,提出了一个先进的系统,以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络(CNN),以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强,以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征,即使在诸如不同的照明条件,遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下,也可以准确识别。使用准确性,精度,召回和F1得分等指标评估模型的性能,以确保全面验证。结果表明,对传统机器学习方法的准确性改善了,这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测,生态研究和教育工具的应用有望,从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中,或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
摘要尚未充分检查移植后环磷酰胺(PTCY)的最佳剂量,用于接受HLA-HAPloidentic造血细胞的患者使用移植后环磷酰胺(PTCY-HAPLO)使用。这项研究评估了HLA - 帕克洛斯造血细胞移植的安全性和功效,对预后不良的患者或患有难治性血液学恶性肿瘤患者的PTCY剂量降低。我们使用改良的PTCY剂量方案对PTCY-HAPLO进行了前瞻性临床研究,该研究是在移植后第3天由50 mg/kg组成的,在第4天,第4天的剂量减少了25 mg/kg。在移植后第100天,II级至III和IV急性移植抗宿主病(GVHD)的累积发生率分别为30%和0%。移植后中度至重度慢性GVHD的累积发生率为7.0%。移植后1年中非逆转死亡率的累积发生率为6.1%。1年的总生存期(OS)为66%。此外,受限制的立方晶状体COX回归分析显示,注入的CD34 +细胞和CD3 +细胞的数量与OS之间的非线性关系。> 4.54×10 6 /kg CD34 +细胞和> 1.85×10 8 /kg但≤3.70×10 8 /kg CD3 +细胞的移植物组成与更好的生存率显着相关,无论疾病比率,0.13; 95%置信区; 95%的置信区间,0.04-0.41-0.41; p <0.00 001)。这些结果表明,使用PBSC使用PTCY-HAPLO使用50 mg/kg的DE-HAPLO在第3天和25 mg/kg进行降低的剂量,第4天移植后第4天是可行的选择。
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外,强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像,还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。,在与隐私问题有关的某些领域中,例如Human Faces,先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中,我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务,称为生成身份,该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中,我们针对以下内容:(i)防止具有固有身份的图像的产生,以及(ii)保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标,我们提出了一个新颖的框架,对任何IDE NTITY(指南)进行了努力,该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成:(i)找到一个优化的目标点,该目标点未识别源潜在代码和(ii)促进学习过程的新型损失函数,同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明,我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
所有中学生都应在中学和高中校园之间的街道上捡起或下车。不得在出勤办公室前或放学前或沿公共汽车车道前或沿着公共汽车车道释放任何学生。父母下车的学生应该从河滨预备学校的杆灯进入,并应在中间的末端向右转,以便沿着健身房和中学校园之间的学生下车车道下车。父母应避免沿着中位数或出勤办公室停车场前的车道停下来,以便下车或接他们。校园的速度限制为7 mph。请遵循所有发布的标志,以确保所有学生和驾驶员的安全。任何步行上学的学生都不会越过国家步道高速公路或火车轨道。
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上,但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此,原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
迈克尔·克莱因 选举结果对经济意味着什么? 7 月,我与穆迪分析公司首席经济学家马克·赞迪 (Mark Zandi) 一起在播客中谈到了他和他的同事对拜登与特朗普政府可能产生的经济结果所做的分析。碰巧的是,我们发布那次采访的那天,也就是 7 月 21 日,正是拜登退出总统竞选的那一天。 但卡玛拉·哈里斯的新候选人资格并不是重新审视候选人经济政策的唯一原因。 自今年夏天以来,两位候选人都更多地谈论了这些问题,尽管在很多方面,两套政策处方都有些模糊。 而且,不管对错,人们都认为总统是经济的管家。 因此,我很高兴欢迎马克重返 EconoFact Chats。 马克负责穆迪分析的经济研究。 他还是美国最大的私人抵押贷款保险公司 MGIC 的董事会成员。 马克,感谢您再次参加 EconoFact Chats。
2025 年 1 月 13 日 Andrea Gacki 金融犯罪执法网络主任 美国财政部 邮政信箱 39 维也纳,VA 22183 通过 www.regulations.gov 以电子方式提交 关于:FinCEN 关于住宅房地产报告拟议表格的通知(卷宗编号 FINCEN-2024-0019,OMB 控制编号 1506-0080) 尊敬的 Gacki 主任, 财务问责和企业透明度 (FACT) 联盟是一家总部位于美国的无党派联盟,由 100 多个州、国家和国际组织组成,旨在促进政策建立公平透明的全球金融体系,限制滥用职权避税并抑制腐败金融行为的有害影响。 1 谨代表 FACT 联盟,此信函回应美国财政部金融犯罪执法网络 (FinCEN) 的请求,要求就根据 2024 年 8 月发布的《住宅房地产转让反洗钱条例》最终规则(最终住宅房地产规则或最终规则)提出的住宅房地产报告 (Residential RER) 拟议表格发表评论。FACT 欢迎 FinCEN 提出的表格,并认为该提案中包含的字段适当地减轻了洗钱风险,并将帮助执法部门预防、调查和起诉非法融资案件。最终规则和相关表格与 FinCEN 的核心使命相一致,并服务于该使命,即支持执法部门并保护美国免受非法融资风险。我们认为对某些问题进行轻微改进可能会有助于表格的清晰度
在众多实验室进行的摘要研究已有数十年的数十年来表明,用链球菌突变型链球菌或链球菌对链球菌的蛋白质抗生殖器进行免疫实验性啮齿动物或灵长类动物的可行性。protection已归因于唾液IgA抗体,这些抗体可以抑制链球菌依赖性或蔗糖依赖性的机制,该链球菌在牙齿表面上积累的机制,根据疫苗抗原的选择。已经开发出粘膜免疫的策略来诱导高水平的唾液抗体,这些抗体可以长时间持续存在并建立免疫记忆。在人类中的研究表明,可以通过类似的方法诱导对Mutans链球菌的唾液抗体,并且被动施用的抗体也可以抑制Muths链球菌的口服重新殖民化。实用疫苗开发的进展需要在临床试验中评估候选疫苗。被动免疫的有希望的策略也需要进一步的临床评估。