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ChatGPT：人工智能在远程教育在线评估中的不断侵蚀
人工智能 (AI) 在教育领域的应用越来越普遍，其对在线教育和评估的侵蚀和影响是研究人员和讲师感兴趣的话题。ChatGPT 就是这样一种人工智能模型，它已经在大量文本数据上进行了训练，可以对问题和提示产生类似人类的响应。这篇概念性文章以颠覆性创新理论为基础，探讨了 ChatGPT 在在线评估中的潜在和可能的颠覆性。本文还考虑了使用 ChatGPT 的伦理和教学意义，特别是在远程教育的在线评估方面。虽然人工智能在在线评估中的使用存在无数的局限性和可能性，但谨慎使用并考虑学术诚信对在线评估的伦理影响至关重要。本文旨在为围绕人工智能在在线高等教育和评估中的应用的持续讨论和辩论做出贡献，强调需要继续研究和批判性地评估其影响。
道德坚守的增强和远程太空任务的案例
利用人类增强干预手段协助未来太空任务的可能性近来引起了人们的关注。这些可能性包括一种最具争议的增强方式：生物医学道德增强。然而，迄今为止，这一讨论仍然停留在相当抽象的层面上。在本文中，我们将进一步探讨这一话题，更深入地研究当我们谈论生物医学道德增强时，应该期待哪种干预手段和何种效果。我们认为，至少在短期内，描绘道德增强的一个更切实可行的方法是设想一种认知增强形式，这种增强形式也能通过提高增强后的人按照自己主观道德准则行事的能力来提供一些道德益处。虽然道德遵从增强这一概念也与更广泛的道德增强讨论相关，但在本文中，我们将其专门应用于太空任务的背景下。我们认为，有充分的理由考虑将提议的生物医学增强作为早期远程太空旅行的强制性特征，因为这些任务本质上是高风险的，并且在这样的环境中进行，这种增强可以被视为赋予重要优势，同时否定了许多反对它的传统论点。
印度尼西亚林博托湖芒格拜鱼 (Glossogobius aureus) 的 DNA 条形码、系统发育树和遗传距离
摘要 .芒格拜鱼（Glossogobius aureus）是林博托湖的一种具有经济价值的本地鱼类。随着湖泊生态系统的破坏，当地鱼类面临的压力也越来越大。芒格拜鱼种群的减少说明了这一点。总体而言，当地社区将芒格拜鱼视为特有鱼类。芒格拜鱼的保护工作需要从 DNA 角度进行分析。本研究旨在探索芒格拜鱼物种的身份，分析遗传距离并构建系统发育树。从林博托湖采集鱼样并运送到哥伦打洛州立大学渔业与海洋科学学院的实验室进行形态学和计数分析。对组织取样用 PCR 进行 DNA 条形码分析。DNA 测序基于 PCR。分析表明，从林博托湖采集的所有芒格拜鱼样本都属于同一个物种，即 G. aureus。 DNA 条形码结果得到了与参考序列 99-100% 的相似性测试、单个 manggabai 样本的系统发育树序列以及显示亲缘关系的单个参考鱼序列的支持。关键词：DNA 条形码、鱼类物种身份、林博托湖、相似性指数。简介。林博托湖是位于印度尼西亚哥伦打洛省的生态系统资源，覆盖哥伦打洛县和哥伦打洛市地区。从地理上看，林博托湖位于低地，周围环绕着石灰岩山丘，有 23 条支流作为入口，1 条支流作为出口。林博托湖对该地区至关重要，因为它具有多种生态、社会和经济功能。因此，政府已将林博托湖列为国家战略区。
使用 PLL 通过长距离光纤实现稳定的 RF 传输
如图1所示，实验在由80km光纤轴级联构成的480km光纤链路上进行。传输系统的发射机和接收机分别放置在链路的两端，在光纤链路上放置双向掺铒光纤放大器（Bi-EDFA）。实验结果如图2所示，当PLL关闭时，传输系统的频率稳定度为4.65×10 -14 @ 1s和4.66×10 -17 @ 10,000s。当PLL关闭时，传输系统的频率稳定度为1.54×10 -13 @ 1s和1.17×10 -16 @ 10,000s。实验结果表明，对于长距离频率传输，PLL可以明显提高传输系统的频率稳定度。从接收机恢复出的同步频率信号的频率稳定度比铯钟的稳定度要好，满足了长距离频率传输的需要。
钻石距离中统一通道的查询最佳估计
我们考虑统一量子通道的过程断层扫描。给定对作用于D维Qudit的未知统一通道的访问，我们旨在输出对ε-close的统一的经典描述，即ε-close的钻石规范中未知的统一。我们使用未知通道的O（D 2 /ε）应用来设计算法实现误差ε和仅一个Qudit。这改善了先前的结果，这些结果使用O（D 3 /ε2）[通过标准过程断层扫描]或O（D 2。< /div>）5 /ε）[Yang，Renner和Chiribella，Prl 2020]应用。为了显示此结果，我们引入了一种简单的技术来“引导”一种算法，该算法可以通过Heisenberg缩放来产生可以产生εError估计的恒定估计值。最后，我们证明了一个互补的下限，即使访问未知统一的逆版本或受控版本，估计也需要ω（D 2 /ε）应用。这表明我们的算法既具有最佳的查询复杂性又具有最佳空间复杂性。
有效空气质量和噪音管理的评估距离
本出版物是一套 EPA 指导工具之一，供规划部门、开发商、持牌和无牌工业工厂的所有者、规划和其他顾问、政府部门和社区使用。它包含 EPA 就拟议的新建或扩建开发项目、规划和设计规范修正案或持牌工业流程变更提供建议所依据的信息。本出版物解释了需要向 EPA 提供哪些类型的信息，以促进申请/提交的顺利处理和评估，避免不必要的延误和支持者的成本。
长距离纠缠和高维……
研究了有限尺寸开放费米-哈伯德链中的长距离纠缠以及端到端量子隐形传态。我们展示了费米-哈伯德模型基态支持最大长距离纠缠的特性，这使其可以作为高保真度长距离量子隐形传态的量子资源。我们确定了创建可扩展长距离纠缠的物理特性和条件，并分析了其在库仑相互作用和跳跃幅度影响下的稳定性。此外，我们表明协议中测量基的选择会极大地影响量子隐形传态的保真度，我们认为通过选择反映量子信道显著特性的适当基，即哈伯德投影测量，可以实现完美的信息传输。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。