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使用AI应用程序开发EFL
当前的研究试图确定人工智能（AI）技术可以开发大学生的EFL听力理解能力。一百名学生参加了研究，分为两组：接受传统教育的对照组（n = 50）和实验组（n = 50），该组使用人工智能系统接受了教学。该研究的工具包括EFL听力理解技能清单，以确定哪种听力技能对于一年级的大学生最重要。使用聊天机器人和磨损的AI应用程序和更正的校正之前和之后，以测量学生的聆听能力和校正标题。进行了统计分析以确认研究的假设。该研究的发现表明，通过使用人工智能（聊天机器人和Duoling），实验组学生的EFL听力技巧得到了提高。关键字：人工智能应用，EFL听力理解技能，大学生。
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Intel® Core™ Ultra 5 135H (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.6 GHz P-core Max Turbo frequency, 18 MB L3 cache, 4 P-cores and 8 E-cores, 18 threads) Intel® Core™ Ultra 7 165H (Up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 5.0 GHz P-core Max Turbo frequency, 24 MB L3 cache, 6 P-cores and 8 E-cores, 22 threads), supports Intel® vPro® Technology Intel® Core™ Ultra 7 155H (up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.8 GHz P-core Max Turbo frequency, 24 MB L3 cache, 6 P-cores and 8 E-cores, 22 threads) Intel® Core™ Ultra 5 125H (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.5 GHz P核最大涡轮频率，18 MB L3缓存，4个P核和8个电子核，18个线程）Intel®Core™Ultra 7 165U（高达3.8 GHz E-Core最大涡轮涡轮频率，高达4.9 GHz PORE PROBO频率，最高4.9 GHz PORE涡轮涡轮频率，最大最大最大涡轮频率 (up to 3.8 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.8 GHz P-core Max Turbo frequency, 12 MB L3 cache, 2 P-cores and 8 E-cores, 14 threads) Intel® Core™ Ultra 5 135U (up to 3.6 GHz E-core Max Turbo frequency, up to 4.4 GHz P-core Max Turbo frequency, 12 MB L3 cache, 2 P-cores and 8 E-cores, 14 threads), supports Intel®VPro®TechnologyIntel®Core™Ultra 5 125U（高达3.6 GHz E核最大涡轮频率，最高4.3 GHz P核最大涡轮频率，12 MB L3 CACHE，2个P核和8个e-ecores，14个线程，14个线程）
利用表面曲率实现空间分辨的 X 射线反射率：液态铜上的石墨烯域
X 射线反射率 (XRR) 被广泛用于研究硬质和软质凝聚态材料的表面和界面，包括二维材料、纳米材料和生物系统。它能够以亚埃的精度推导出材料表面区域沿法线的横向平均电子密度分布。[4–6] 这有助于确定各种参数，包括表面粗糙度、单层或多层材料的结构以及毛细波对液体表面的影响。高亮度同步加速器 X 射线束能够在环境条件下实时在分子水平上分辨材料结构，而其他表面敏感实验技术几乎无法做到这一点。[7] 此类实验的例子是使用专用设备和样品池研究液体表面和界面。[8–11] 然而，存在与液体 XRR 相关的特殊问题。液体和支撑物之间的润湿角会导致样品液体弯曲，这通常会使数据分析复杂化。 [12] 这个问题可以通过利用能够处理大面积样品的样品环境来解决，例如朗缪尔槽 [13] 应用特殊的数据处理方法 [12,14] 或使用 X 射线纳米束。 [15] 然而，在某些情况下，可以充分利用样品曲率，例如 Festersen 等人 [15] 使用宽平行同步加速器光束“一次性”记录 XRR 曲线，但散射矢量 q 的范围有限。 专用于原位和/或原位 XRR 研究的样品环境 [16] 的最新发展开辟了新的机遇，例如，通过化学气相沉积 (CVD) 研究在液态金属催化剂 (LMCats) 上生长 2D 材料的过程。 [17] 这些系统有望生长高质量的材料 [18] 但同时，对实验的要求很高。 [19] 它们必须适应高操作温度、高材料蒸发以及在大气压下暴露于反应气体混合物。此外，它们还局限于有限尺寸的样本
青春期前儿童在概率奖励学习任务中的脑电激活反映了认知过程和行为策略
成人和儿童都通过反馈来学习将环境事件和选择与奖励联系起来，这一过程称为强化学习 (RL)。然而，用于评估儿童 RL 相关神经认知过程的任务有限。这项研究在记录事件相关电位 (ERP) 的同时，在青春期前儿童 (8-12 岁) 中验证了概率奖励学习任务的儿童版，重点关注：(1) 奖励-反馈敏感性 (额叶奖励相关积极性，RewP)，(2) 对反馈的晚期注意力相关反应 (顶叶 P300)，以及 (3) 注意力转向喜爱的刺激 (N2pc)。从行为上讲，正如预期的那样，青春期前儿童可以学习刺激-奖励结果关联，但表现水平各不相同。与学习优秀的学生相比，学习较差的学生表现出更大的 RewP 振幅。学习策略（即赢-输-留下-转移）由反馈诱发的 P300 振幅反映。最后，注意力会转移到待选择的刺激上，这一点由 N2pc 证明，但不会像成年人那样转移到奖励更高的刺激上。这些发现为青少年 RL 背后的神经过程提供了新的见解。
对135年景观进化的批判性反思...
在他的1925年描述了Taung Child化石的论文中，Dart对Taung周围的景观做出了各种断言，推断了过去的气候动态，以及这些因素在我们早期的人类亲戚的演变中所起的作用。他认为，当今南部非洲地区的这个地区已经干燥，并且已经为大部分新生代。这种长期干旱和稳定性的概念占据了对南部非洲景观进化的看法。在这里，我们介绍了该领域的回顾，从1890年代后期的基础研究开始，这是DART的假设。我们研究了开发景观演化模型的20世纪研究人员的工作；但是，几乎所有这些模型都是定性的。随着技术进步，已经出现了新的定量技术，以提供景观演化事件的证据并测试先前的模型，我们简要概述了这些方法。我们呼吁反思许多这些景观模型的框架和语言，特别是“非洲地面”模型。虽然通过科学进步不断挑战均匀稳定的景观的证据，但该术语源于过时的殖民思想。我们还注意到，驱动景观进化研究的主要叙述在很大程度上是由选定的西方著名科学家塑造的。在标志着taung Discovery的百年纪念时，我们着眼于景观进化研究的新时代：以技术进步和更多样化的本地团队为特征，这些团队将为南部非洲提供更定量，细微的模型，并为我们自己的人类进化创造更丰富，更具动态的背景。
b“由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数，通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括使用衍生品头寸（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
b“由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数，通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括使用衍生品头寸（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
继续我们对社会学技巧的思考
除了发表创意研究，策划有关重要主题的特殊问题，组织作者 - 批评辩论以及与主要社会学家的访谈外，社会学还通过对社会学技能的重要方面的思考进行思考，在该学科中发挥了领导作用。在整个职业生涯中，社会科学家必须提出引人入胜的研究主题，修改其手稿以进行出版，并决定何时何地出版。尽管它们的重要性，但这些技能仍留在阴影中 - 如果在研究生培训期间很少解决。在我们为这一默认知识神秘化的努力时，我们发表了3个特殊功能：“发现的启发法”（第1卷12，否。1），“出版策略”（第1卷13，否。1）和“修改”（第1卷16，否。1）。这30篇论文是在一本书《练习社会学：社会科学精神的默契知识》（Stark，2023）中汇集在一起的，我也对实践社会学的含义进行了自己的思考。对于本期刊，我们邀请了来自拉丁美洲，美国，东欧和西欧的主要社会学家为特殊特征做出了贡献：指导。
5个问题和5个（简短）关于AI和学术写作的答案，哥廷根大学的国际写作实验室简要介绍了
5个问题和5个（简短）关于AI和学术写作的答案，哥廷根大学的国际写作实验室简要回答了学生关于写作和AI的5个经常询问的问题。您可以在各个链接以及写作实验室的研讨会和写作咨询中找到更多详细信息。问题1：如何产生AI工具，例如Chatgpt，Bing Copilot，困惑AI，Google Gemini等。工作？询问生成AI以获取信息与在数据库或搜索引擎中查找信息无法媲美！常见的AI模型（大型语言模型，生成预训练的变压器）是语言模型，而不是知识模型！用非常简单的单词表示，这意味着：AI工具不会搜索信息，而只是根据概率和使用大量文本数据训练后将单词结合到句子中。这导致文本听起来很有说服力，但是可能包含不正确的信息。生成AI无法以任何方式决定信息是正确还是不正确！学习平台AI校园提供有关AI的背景知识对广泛的受众（部分用英语）：https：//ki-campus.org/问题2：我是否允许我在写作中使用AI工具？根据哥廷根大学的声明，在非监督考试中使用AI工具（学期论文，最终论文，论文等）通常不禁止。问题3：有什么论点支持使用AI工具进行写作？…如果您有效地（并反复）提示，请帮助您发现新的想法和问题。但是，必须以对他人透明的方式进行记录：https：//www.uni-goettingen.de/en/674738.html如果有疑问，则应与各自的主管讨论此问题。充分使用的是，生成的AI可以在写作过程的不同阶段具有支持或缓解效果：当生成想法时，AI可以……帮助您进行头脑风暴：例如，它可以为您提供一些主题或主题的可能性问题。在评估学术文献时，AI可以……通过总结论文提供概述。…通过简化的方式展示内容，提供对论文的初始访问。