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可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
tatiana gorelik（er-c-1）t.gorelik@fz-juelich.de
3D ED的概念基于记录一系列2D电子衍射模式（倾斜序列），同时在围绕初级角度计轴旋转晶体。该轴未与晶体的任何特定晶体学方向对齐。可以使用两种不同的数据收集几何形状：逐步采集，在锥形进动和连续旋转（后来重新命名为微型）中，这代表了一种“线性进动”的形式。当前，3D ED数据收集的研究主要侧重于开发在获取过程中减少电子剂量的方法，包括各种晶体跟踪策略。
第34章发酵食品在打击炎症性疾病中的治疗潜力Muhammad Nadeem Khan 1,2，Afifa Afzal 2,3，Naghmana Andlee
1山托大学医学院细胞生物学和遗传学系，尚托515041，中国2生物科学系，Quaid-i-azam大学微生物学系，伊斯兰堡54320，巴基斯坦，巴基斯坦3号，巴基斯坦3号，伊斯兰大学伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教义， The Second Affiliated Hospital of Nanchang Medical College, Jiangxi Cancer Institute, Nanchang, Jiangxi, 330029, China 5 Department of Dermatology, the Second Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, Guangdong, China *Corresponding author: mimran@qau.edu.pk ABSTRACT A persistent inflammation can result in the development of chronic conditions such as arthritis, obesity,炎症性肠病，溃疡性结肠炎，多发性硬化症和糖尿病。抗炎或免疫抑制药物可缓解炎症症状；但是，它们的疗效在延长的持续时间内会降低，并且可以引起严重的不良反应。发酵食品是丰富的有益细菌来源，并且在自然管理炎症方面非常有效。目前，全球可提供各种发酵食品。其中包括基于乳制的，基于肉类的蔬菜和基于水果的产品，具有减轻炎症的能力。发酵食品有效地调节肠道细菌的组成，促进健康的平衡并消除有害的微生物。它们还产生具有抗炎特性的有利代谢产物。发酵增强了生物活性物质的抗氧化活性，这对人类健康是有利的。总而言之，发酵食品具有明显的健康优势，例如增强炎症的治疗，增加的抗氧化活性以及改善的抗氧化剂特征关键词炎症，慢性炎症性疾病，发酵，发酵产品
应用程序样本 - 质量控制-DKFZ-TAPESTATION- ...
碎裂后，将DNA末端修饰以进行下游目标富集，包括最终修复，A尾和适配器连接。修改步骤后，使用Ampure XP珠纯化扩增的DNA样品。用4200贴抽系统和D1000筛选分析确定纯化DNA的尺寸和浓度（图5）。根据30μl的可用体积计算总DNA量。根据Agilent低输入SURESELECT XT人类所有外显子V5方案¹，库应具有225至275 bp的峰值大小。只有两个样品略低于建议的225 bp。以下部分中的杂交协议需要每个扩增的DNA库的750 ng。两个DNA样品略低于建议的总DNA量（图5）。三个样本没有根据大小或定量来满足QC标准，而是通过工作流程处理的，因为自动库的准备不允许排除单个样本。
https://www.repubblica.it/salute/2023/05/29/news/elon_musk_neuralink_chip_cervello_umano-402359955/?__vfz=medium%3Dsharebar 芯片将增强
“因此，我们谈论的是一种可以读取皮质活动并对其进行解码的电极 - Mazzoni 继续说道。第一个皮质植入物可以追溯到 2006 年。当时，四肢瘫痪的人可以控制鼠标的运动。这个主题正在逐渐完善，但马斯克肯定不是它的发明者：我们可以将他的项目定义为“渐进式创新”：它进入了一个已经成熟的领域并改进了现有的领域，但并没有彻底改变它”。圣安娜学院 (Sant'Anna Institute) 也正在朝着这个方向努力。发言的总是马佐尼。 “我们参与的欧盟项目的目标之一是提高植入材料的质量（因为我们必须确保手术结束后，患者可以长期保留植入材料）。我们正在研究这个问题，同时使用丝绸，这种材料非常适合于此目的。因此，电极的生物相容性非常重要”。
Roozbeh Yousefzadeh 和 Xuenan Cao。2022 年。当人工智能模型进行推断时，我们应该在多大程度上信任它们？。1, 1（2022 年 1 月），
图 1. 饼图显示了训练集凸包之外的测试样本的百分比。对于 7% 的测试样本，没有一个训练样本具有相同的性别、种族、原籍国、婚姻状况和工作类别。因此，任何模型也必须沿着这些分类方向进行推断。对于 45% 的测试样本，推断发生在受教育年限、年龄、资本和每周工作小时数等维度上。对于剩余的 47% 的测试样本，模型可以在训练样本之间进行插值。该统计数据表明，对于该数据集的测试样本，推断是丰富且重要的。
Muhammad Afzal BIM 7D - 应用研究...
在建筑物的整个生命周期中，建筑信息模型 (BIM) 的广泛采用以及其他数字技术的最新出现为决策提供了多种新的视角和资源。因此，在整个施工过程中，各利益相关者之间必须传输、更改、协调和交换大量数据。由于开发了大量数据，施工各个阶段和流程的数字化/计算机化正在对建筑、工程和施工以及业主运营 (AECO) 部门项目的规划、开发和管理方式产生广泛影响进入项目。数字技术和智能系统以及数据系统的交叉最近被认为是建筑环境中最具创新性和最前沿的技术进步之一。
