科学教育通常旨在增加学习者对基本原则的获取,例如学习科学方法的基本步骤。有效的例子(我们)已被证明对于支持这种认知模式和连续行动的开发特别有用,以避免消耗超出必要的认知资源。因此,我们研究了我们有益于支持获得基本科学方法学技能的启发式程度的程度,从而实现了科学观察。当前的研究具有单因素,准实验性的比较研究设计,并作为现场实验进行。一所德国大学的62名学生在应用河流审计的课程中了解了科学观察步骤,其中根据特定的形态学特征对河流的几个部分进行了分类。在两个实验组中,科学观察是通过褪色的我们或通过未衰变而作为短视频呈现的。对照组没有通过WE获得支持。我们评估了有关科学观察,动机方面和认知负担的事实和应用知识获取。结果表明我们促进了知识应用:两个实验组的学习者都能够更准确地执行科学观察的个体步骤。与非衰落版本相比,我们没有显示出任何其他优势。我们的发现增加了现有证据,表明我们可能对建立科学能力有用。此外,描述性结果揭示了实验组内的动机更高和减少的多余认知负荷,但这些差异都没有统计学意义。
外交、联邦和发展办公室 (FCDO) 研究委托中心 (RCC) 成立的目的是有效地委托和管理研究,以加强 FCDO 的发展和外交政策影响力。RCC 由国际影响评估倡议 (3ie)、伯明翰大学以及无与伦比的英国和全球研究合作伙伴联盟牵头,旨在委托 FCDO 关键优先领域的不同类型的高质量研究。RCC 委托的所有 FCDO 资助的研究和开发 (R&D) 投资都将采用严格而稳健的研究方法和质量标准来实施。这些研发标准包括满足弗拉斯卡蒂定义要求和 FCDO 的研究评估和监测活动的道德指导。1 RCC 正在与 FCDO 的气候、能源、环境和水团队合作开展这项研究。
如果您怀疑存在人工智能,可考虑采取的策略课程中的滥用 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程作业中涉嫌滥用人工智能的问题,包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因,并采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》 11 月刊指出,制定明确的书面课程政策,规定学生在课程作业中可以和不能使用人工智能的重要性,这是维护学术诚信的第一步。即便如此,我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此,除了详细说明我们的课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途之外,我们可能还希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文件类型的指南/示例。帮助学生理解和遵守学术诚信准则需要我们不断努力和承诺,并在作业、项目和考试中提醒学生 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在人工智能滥用,请考虑以下可能与您已经使用的流程类似的流程:
微塑料和纳米塑料在世界各地广泛。特别是聚乙烯(PE)和聚乙二醇二苯二甲酸酯或聚酯(PET)是最常见的聚体,用作塑料袋和纺织品。为了分析这两种聚合物的毒性,将具有不同单元数量的寡聚物用作模型。将低聚物用作聚合模板的使用先前已成功使用。我们从单体开始,并继续使用不同的低聚物,直到链长大于两个nm。根据量子化学的结果,PET比PE更好,因为它是更好的电子受体。此外,PET具有负电荷的氧原子,并且比与其他分子相比,可以促进更强的相互作用。我们发现PET形成了稳定的复合物,可以解离鸟嘌呤 - 酪氨酸核碱基对。这可能会影响DNA复制。这些初步理论结果可能有助于阐明微塑料和纳米塑料的潜在危害。
为此取得成功的是优化库的可用性,例如Abinit [8],Quantum Espresso [9],VASP [10],Berkleygw [11],Yambo [12],Triqs [13]和更多[14],并利用了一遍又一遍地开发复杂的代码。如果没有这样的公共代码,每个研究人员都必须自己实施该方法,从而与最有可能的次级最佳结果创造了许多冗余工作。因此,方法的广泛适用性是拥有可用的公共代码的广泛适用性,以及有关实施中最佳实践的有记录的知识。在相关材料的研究中,上面提到的基于AB-Initio的治疗方法包含许多重要特征。但是,来自电子相互作用的超导顺序以及在多体schrödinger方程的近似So中产生的远程相互作用的其他效果仅包括部分或根本不包括。这创造了对我们可以连接到这些开发的方法和代码的需求,并通过添加缺失的作品来表达现状。在计算凝结物理学中,从有效的低能描述开始,仅保留少数相关的频带,它已被证明有效。如何到达这样的折叠模型的过程构成了第一个障碍。随后,我们仍然必须求解一个模型,其中包括一些频段,并具有相互作用的相互作用。要解决此类问题,我们通常需要引入近似值,这应该得到很好的控制。库基于通用模型接口(参见对于一类宽类材料,我们可以使用缠扰性方法,例如随机相位近似(RPA),Parquet近似[15]和FRG [16,17]。前者仅包含特定的图形通道,而二线却是图形的,因此是扩展Ab-Initio机械的主要候选者;问题是,整个方程式,结合其所有依赖项的实施超出了我们目前的影响力。在本文中,我们提出了分歧1 - 开源,高性能(多节点CPU&Multi-gpu)C / C ++ / Python库(在[18]上可用),该库实现了FRG的不同口味[16,17]。第3节)和三个不同的计算后端:(i)网格frg [19,20],(ii)截断的unity frg(tu 2 frg)[21 - 23]和(iii)轨道空间n-patch frg [24 - 26]。每个中央方程都执行不同的近似值,从而产生不同的数值复杂性,如附录d所述。本文被设计为动手介绍分歧的使用。因此,我们将FRG简要概括为第2节中的数值方法,介绍了第3节中的模型结构,解释了如何在第4节中求解流程方程以及如何在第5节中分析结果。
•建立我们流程的主要社会和环境因素是:员工福祉,零废物,碳和可持续材料。•我们还应该注意大多数资产的寿命,以及预期的向零经济净的过渡。•考虑我们的价值链以及材料影响所在的位置与我们测量,监控和证明目标实现的能力。•在为这些资产采购材料和服务时,可能需要与采购重新嵌入最低可持续性要求。•实施可以帮助我改善并展示自己的领导能力和影响力。
摘要本文分析了从基于规则的计算机编程范式过渡到与机器学习相关的示例范式的过渡的影响。虽然两种范式在实践中共存,但我们批判性地讨论了机器学习的“示例性”权威类型的独特认识论和道德含义。为了捕获其逻辑,我们将其与20世纪中叶的计算机编程规则进行了比较,显示了规则和示例如何以显着不同的方式调节人类行为。与编程规则施加的高度构建,明确和规定的权威形式相反,使用已将数据的数据培训的机器学习模型。这些例子以隐式的,紧急的方式引发了规范,以使预测和分类成为可能。我们分析了在机器学习中产生示例的三种方式:标签,功能工程和缩放。我们使用“人工自然主义”一词来表征这种权威的紧张局势,在数据和规范之间进行了模棱两可。
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供的高分辨率点云非常适合调查斜坡变形。然而,今天这些点云中包含的信息很少得到充分利用。这项研究展示了瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子,出于灾害预防的原因,这些斜坡受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔室运动行为的差异;(2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面;(3) 确定驱动斜坡位移的运动过程;(4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面;(5) 计算精确的位移角;(6) 提供对不稳定岩石体积的估计。这些信息对过程理解做出了重要贡献,从而支持了灾害管理中的决策。
本指南材料将帮助您培养以下所需技能:描述现代网络基础设施面临的安全威胁;保护思科设备;保护网络基础设施;使用本地路由器数据库和外部 AAA 服务器在思科路由器上实施 AAA;使用访问控制列表 (ACL) 缓解对思科路由器和网络的威胁;实施安全网络设计、管理和报告;实施思科 IOS 防火墙功能集;缓解常见的第 2 层攻击;实施站点到站点 VPN;实施远程访问 VPN。本指南致力于培养构建、扩展、保护和捍卫我们日常生活中使用的网络所需的全球问题解决者。对训练有素的网络安全专家的需求继续呈指数级增长。
电网可靠性和弹性是满足电力需求的基础,具有重大的经济和社会影响。能源效率有助于实现电网可靠性目标并提高弹性,但当今使用的指标和方法可能没有充分认识到这些好处。本文通过示例解释了现有的大容量电力和配电系统规划流程如何捕捉能源效率对电力系统可靠性和弹性的影响。我们确定了使用现有可靠性和弹性指标量化效率和其他分布式能源资源 (DER) 效益的局限性。本文最后指出了监管机构和公用事业公司加强规划实践的机会,以更好地捕捉能源效率的可靠性和弹性价值,并确定了研究需求。
