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NPS 关于披露学术工作中生成式 AI 使用的指导国防部关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，希望学生和作者标记在生成式 AI 的帮助下生成的文档。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向您的读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也要包含简短的描述性披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
PM Dickon Mitchell将犯罪分子通知
格林纳达警察正在配备高功率的武器，以将战斗带给该国的犯罪分子，据称他们本身就购买了一些最新的硬件来捍卫他们的非法活动。总理迪肯·米切尔（Dickon Mitchell）在周一晚上在圣安德鲁（St Andrew）的一次市政厅会议上宣布，他已下达皇家格林纳达警察部队（RGPF）的命令，以购买这些枪支，以使警察处于较高的位置，只要有需要使用这些枪支。他透露，多年来，RGPF没有为RGPF采购枪支，他的国家民主国会（NDC）政府现在正在解决这个问题。如果他们犯罪分子认为他们有很长的枪支，我们将给警察更长的枪支。，我们已经下达了命令，以便警察实际上可以得到适当的装备。”“我们希望它永远不必做到这一点（警察和犯罪分子之间的枪战），但是如果是这样，我们需要确保他们（RGPF）在与那些不准备接受我们提供的大赦的人时具有决定性的优势。这是指7月31日到期的国家提出的3个月大赦。
供缔约国审议的要点草案1
18. [委员会]主席团将在收到有关缔约国的提名后，考虑到相关专业知识和适当平衡的需要，编制[报告委员会]成员候选人名单。任何缔约国最多可以提名两名专家；如果提名一名以上的专家，其中一名应为女性。所有提名名单以及每项提名的支持材料（包括简历和对与《公约》实施相关的科学技术领域的专业知识和经验的描述、出版物和科学、学术或专业活动和荣誉）将在执行支持股的帮助下提供给缔约国。
多首份元素材料：结构，属性和处理
具有多个主元素和不同名称的材料，例如高渗透合金（HEAS）和复杂的浓度合金（CCA），1引起了很大的关注，因为它们的出色结构，机械和功能性能可能会导致很多应用。本期特刊涵盖了各种各样的新兴主题，涵盖了多主体元素合金（MPEAS）的制造，处理，结构和特性。从处理开始，Mooraj等。2应对添加性生产金属合金中印刷缺陷的挑战。他们的研究提供了对印刷缺陷起源的基本见解及其对添加性生产的Cocrfeni Hea的机械性能的深远影响。通过理解和缓解印刷缺陷，可以显着改善加上制造金属组件的质量和可靠性。依赖制造技术（例如悬浮炉）的许多开创性工作允许进行非常干净的实验，但实际上不能在工业应用中使用。Mooraj等人的研究。强调使用更可行的方法时会出现的挑战。特别是，添加剂制造可能会在实验室和应用之间提供桥梁，因为它非常适合原型制作。本文为控制层间孔隙率提供了一些指导，这可能会证明对在此高弹药领域的未来工作有用。特别是Shi等。他们的工作提供了调整辐射的见解转向结构，大多数文章在各个长度尺度上探索了独特的缺陷结构和能量。3研究了短距离顺序难治性mpeas中点缺陷特性的空间不均匀性。
小学数学案例研究
本研究旨在设计培养人工智能（AI）思维的数学综合课程，并分析学生在这些课程中的人工智能思维。为此，通过将AI4K12计划的AI Big Ideas与2015年修订的小学数学课程相结合，设计了四个课程。实施了三节课，面向五年级和六年级小学生。利用计算思维分类法和AI思维组件，建立了一个分析AI思维的综合框架。使用此框架，基于课堂讨论和补充工作表对这些课程中学生的AI思维进行了分析。分析结果由两位研究人员进行同行评审。研究结果肯定了数学综合课程在培养学生人工智能思维方面的潜力，强调了在小学生中进行人工智能教育的可行性。以人工智能大理念为基础的课程，促进了小学生对人工智能概念和原理的理解，增强了他们对数学内容要素的掌握，强化了数学过程方面。此外，通过与以前的解决问题的方法保持结构一致性并将其应用于新问题的活动，证明了人工智能思维转移的潜力。
240612-01基因申请 - 元素元素和 -
亲爱的Heer Harbers，为了简化在临床研究中使用转基因生物（GMO）应用的许多应用程序的许可程序，已建立“在固定条件下”（VOV）。如果临床研究可以符合先决条件，则可以缩短程序，并且可以在VOV下获得许可。这是基于这样一个事实，即所讨论的转基因生物类型的环境风险明显很小。VOV部分基于COGEM绘制的通用环境风险评估。在2019年，COGEM对源自慢病毒和逆转录病毒的向量进行了通用的环境风险评估。在使用这些载体的临床应用中，患者体内的细胞被载体（离体转导）处理，以便在细胞中引入一个“奇怪的”基因（来自另一个生物体，是So -so -called transgen）。从通用的环境风险评估中得出结论，只要满足了许多先决条件，就可以忽略不计在临床研究中使用Lenti和逆转录病毒载体应用的环境风险。1这些先决条件在2020年更新。2.3由于专业领域的声音，事实证明，需要对设定条件进行进一步的规范。
高程：利用元素的产品，用于设计高效且轻巧的视觉变压器
我们引入了Elevit，这是一种新颖的视觉变压器，可用于图像处理任务。与可持续计算的趋势保持一致，高架可以解决对轻质和快速模型的需求，而不必通过主要使用元素智能产品而不是传统的矩阵乘法来重新定义多头注意机制，而不是损害多头注意机制。这种修改保留了敏捷功能，同时在卷积投影框架内启用多个多头大小块，从而导致具有较少参数和提高训练和推理效率的模型，尤其是对于模仿者复杂的数据集。针对最先进的视觉变形金刚的基准测试在低数据制度数据集（如CIFAR-10，CIFAR-100和TINY-IMAGENET-200）上展示了竞争性能。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
主动调节元素
与精神疾病相关的大多数遗传变异位于基因组的非编码区域。为了调查其功能含义，我们整合了来自Psychencode联盟和其他已发表来源的表观遗传数据，以构建候选脑部顺式调节元素的全面地图集。使用深度学习，我们对这些元素的序列语法进行了建模，并预测谱系特异性文字因子的结合位点如何有助于各种类型的神经胶质和神经元中细胞类型特异性基因调节。元素的进化史表明，大脑中的新调节信息主要是通过保守的哺乳动物元素中的较小序列突变出现的，而不是全新的人类或灵长类动物特异性序列。然而，灵长类动物特异性的候选元素，尤其是在胎儿脑发育和兴奋性神经元和星形胶质细胞中活跃的元素，与脑相关的人类性状的遗传力有关。此外，我们介绍了一个基于Web的平台PsychScreen，该平台可在患有精神疾病和健康控制的个体中各种脑细胞类型的精神码产生的遗传和表观遗传数据的交互式可视化。
使用元素锑
摘要：在过去的十年中，包括5G在内的Modern电信技术的扩散以及广泛采用The Internet（IoT）导致了数据生成和传播的前所未有的激增。这次激增创造了对高级信号处理能力的不断升级需求。微波处理（MWP）处理器提供了一种有希望的解决方案，以满足资本对高带宽和低潜伏期对光学系统可实现的史无前例的数据处理需求。在这项工作中，我们引入了使用Ele-thickimony的全光RF过滤的集成MWP处理单元。我们利用了锑的结晶动力学来证明光子泄漏的积分器，该积分器被认为是作为一阶低通量过滤器，带宽为300 kHz，超紧凑型足迹为16×16μm2。我们通过实验证明了这种过滤器作为包膜检测器的实现，以解调振幅调节信号。最后，提出了有关实现带宽可调性的讨论。