数字时代的数学教育(MEDE)系列探讨了数字技术支持数学教学和网络Geners学习的方式,也关注教育辩论。每卷都将在数学教育中解决一个特定问题(例如,视觉数学和网络学习;基于包容性和社区的电子学习;在数字时代的教学),以探索在数字技术的情况下探索有关教学和学习数学的基本假设。本系列旨在吸引各种各样的读者,包括:数学教育研究人员,数学家,认知科学家和计算机科学家,教育研究生,政策制定者,教育软件开发人员,管理人员和教师实践者。除其他外,本系列发表的高质量科学工作将解决与新一代数学学生的教学法和数字技术适用性有关的问题。该系列还将为读者提供更深入的了解,以了解创新的教学实践如何出现,进入课堂,并塑造成长为技术的年轻学生的学习。该系列还将介绍如何桥接理论和实践,以增强当今学生的不同学习方式,并将他们的动力和自然兴趣转变为对有意义的数学学习的额外支持。该系列为发现数字技术对学习成果的影响及其整合到有效的教学实践中的影响提供了机会;数学教育软件在教学和课程转换方面的潜力;以及数学电子学习的力量,是包容性和基于社区的,但个性化和实践的力量。
学生的特征。但是,似乎没有研究将这些特征与学生在定量化学方面的成就相关。因此,这项研究研究了数学和教学效率的认知进入特征与学生在定量化学方面的成就相关的程度。该研究采用了描述性研究设计。简单的随机抽样用于在河流州选择3个地方政府区域(LGA),每所LGA的10所学校以及一个由每所学校的所有化学学生组成的科学课程。共有1652名学生参加了这项研究。数据收集工具包括:数学测试中的CEC,学生的TE等级和定量化学成就测试。使用多重回归分析数据。CEC在数学和TE中对学生在
“可能有协作项目我们不知道如何证明整个事情。,但是人们对如何证明小块有想法,他们将其正式化并试图将它们放在一起。将来,我可以通过20个人的组合和一堆AIS的组合来形象,每个AIS都证明了很小的事物。随着时间的流逝,它们将建立联系,您可以创建一些奇妙的东西。那将很棒。”
I.引言白喉是由核核细菌二甲菌引起的严重感染,可导致毒素导致严重疾病。细菌主要是通过咳嗽或打喷嚏的呼吸液滴传播的,但也可以通过与感染的疮或溃疡接触而传播。那些处于较高风险的人包括生活在同一家庭中的人或经常与受感染者密切接触的人(CDC,2022)。症状通常在感染后2-5天出现,并且严重程度有所不同,包括喉咙痛,嘶哑,厚厚的灰色膜覆盖喉咙和扁桃体,发烧,发冷和疲劳。如果未经治疗,白喉可能会引起并发症,例如呼吸道问题,心脏损伤和神经损伤(Mayo,2023年)。自2022年12月以来,NCDC报告了各个州的多次白喉爆发。到2023年6月30日,有798个确认的案件已从八个州的33个地方政府地区(LGA)报告,其中卡诺(Kano)为多数(782例)。这些病例主要影响2-14岁的儿童,导致确认病例80例死亡(NCDC,2023年)。从2023年6月至2023年8月,尼日利亚的白喉病例显着增加,有5898例可疑病例报告了11个州的59个LGA。仅第34周就看到了五个州的20个LGA的234例可疑病例,其中一个实验室确认的病例(WHO,2023年)。
肠道分子对于人体来说是必不可少的。据估计,我们体内的微生物共同占人类细胞数量的十倍(Qin等,2010)。最近的证据强烈表明,这些微生物的功能几乎像额外的器官,积极参与塑造和维持我们的生理学(Qi等,2021)。肠道微生物群在调节激素水平,对宿主激素的反应甚至产生其激素方面起关键作用(Sudo,2014年)。因此,它被认为是完全闪烁的内分泌器官,其作用范围延伸至遥远的器官和途径(Qi等,2021)。微生物群和激素之间的复杂关系对健康,行为,代谢,免疫和繁殖的各个方面具有深远的影响(Neuman等,2015)。健康的肠道微生物群由6个门组成,包括富公司,细菌植物,肌动杆菌,proteeobacteria,fusobacteria和verrucomicrobia(Crudele等,2023; Hamjane et al。,2024)。两个门的富公司和细菌剂占肠道菌群的90%(Hamjane等,2024)。菌群组成的变化会显着影响健康。这些变化可以在原因或后果的背景下进行评估。然而,不可否认的是,肠道菌群与我们身体的系统协同作用,以深刻影响健康。微生物群和激素之间的相互作用是双向的。在William的评论中所证明的是,激素具有直接影响菌群多样性和组成的能力,而相反,微生物群可以调节激素的产生并介导激素功能(Williams等,2020)。肠道菌群的组成因性激素,下丘脑 - 垂体 - 肾上腺(HPA)轴和胰岛素的失调,喂养行为和肥胖(Yoon and Kim,2021; Farzi et al。,2018; Kelly et al。,2018; Kelly et al。,2015; rusch et;肠道菌群通过与胰岛素,生长素素和GLP-1等激素相互作用,在调节喂养行为和代谢中起关键作用(Williams等,2020)。研究肠道菌群与肥胖之间关系的研究解释了肠道微生物群可以改变宿主代谢以及不疾病的肠道肠菌群在肥胖发展中的作用(Qi等,2021; Angelakis等,2012; Everard et el。,Everard等,2013; Everard等,2013)。肠道菌群产生的数十种代谢产物会影响能量调节和胰岛素敏感性(Qi等,2021;Wahlström等,2016)。代谢物,例如短链脂肪酸(SCFA)和胆汁酸在代谢综合征的中心病理中起重要作用,例如胰岛素抵抗;这些代谢物是影响能量平衡和胰岛素敏感性的肠道菌群的产物(Wahlström等,2016; Den Besten等,2015)。此外,抗糖尿病药物通过促进负责SCFA产生的微生物群生长,从而对丁酸酯和丙酸酯的水平产生积极影响。了解肠道细菌代谢物在内分泌疾病发展中的各种影响对于发现针对代谢疾病的新靶标和新药的发展至关重要。这些微生物群驱动的效应的潜力是深刻的,需要进一步研究其基础。
它。因此,如果像mtDNA这样的圆形DNA具有m识别(限制)位点,则该酶在消化后将其分散成M段。限制位点的数量和位置随核苷酸序列而变化。相比,两个DNA序列的相似性越高,裂解模式越接近。因此,可以通过比较限制位点的位置来估计两个同源DNA之间的核苷酸取代的数量。同样,可以从两个或分类的DNA片段的比例中估算核苷酸取代的数量。Upholt(8)研究了这两个问题,但他的锻炼并不一般,似乎涉及一些错误。fur-hoverore,upholt不关注种群中DNA序列的异质性明显高度(5)。当研究紧密相关的物种之间的遗传差异时,有必要消除这种异质性的作用。本文的目的是开发一个更严格的DNA遗传差异数学模型,并提出了一种统计方法,用于分析限制酶研究的数据。在前四个部分中,我们要么假设人群中没有多态性,要么仅考虑一对生物(个体)之间的遗传差异。在第五部分中将删除无多态性的假设。
先决条件:掌握基本的坐标几何、统计学和微积分知识 总接触时长:60 小时 目的:数学是工程专业学生的支柱。数学课程根据工程部门的需求不断变化。教学大纲的设计考虑到了各类学生的新兴需求。课程非常重视各种内容的应用。本课程将培养学生进行精确计算的分析能力,并为学生提供继续教育的基础。 课程目标:完成本课程后,学生将能够 i) 应用克莱姆法则和矩阵求逆的知识来寻找线性联立方程的解。ii) 应用直线、圆、圆锥曲线方程解决实际问题。iii) 应用各种积分评估技术和各种寻找一阶和二阶常微分方程的完全原函数的方法来解决工程问题。iv) 使用偏微分的概念来解决物理问题。 v) 分析实际情况下的统计数据和概率。 单元 1 行列式和矩阵 10 小时 1.1 行列式:4 1.1.1 2 阶和 3 阶行列式的定义和展开。子式和余因式 1.1.2 行列式的基本性质(仅限陈述)和简单问题 1.1.3 4 阶行列式的 Chios 方法 1.1.4 用 Cramer 规则解线性联立方程(最多 3 个未知数)。 1.2 矩阵: 1.2.1 矩阵的定义及其阶。 6 1.2.2 不同类型的矩阵。(矩形、方阵、行矩阵、列矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵、标量矩阵、单位矩阵、零矩阵) 1.2.3 两个矩阵相等 1.2.4 矩阵与标量的加法、减法、乘法以及两个矩阵的乘法 1.2.5 矩阵的转置、对称矩阵和斜对称矩阵、简单问题 1.2.6 奇异矩阵和非奇异矩阵、3 阶矩阵的伴随矩阵和逆矩阵
o 获得持续学习和知识更新的基本知识工具 o 学生将培养不断更新物理研究中的数学技术和技能的态度。 教学大纲 内容知识 度量空间。定义。例子。开集、闭集、邻域。拓扑空间。连续映射。稠密集、可分空间。收敛和柯西序列。完备性。例子。度量空间的完备性。巴拿赫空间。向量空间。范数空间。完备性和巴拿赫空间。例子:有限维空间、序列空间、函数空间。有界线性算子。连续性和有界性。BLT 定理。连续线性泛函和对偶空间。有界线性算子的巴拿赫空间。例子。测度论简介。勒贝格积分。Sigma 代数和 Borel 测度。可测函数。支配和单调收敛。富比尼定理。例子:绝对连续测度、狄拉克测度、康托测度。勒贝格分解定理。希尔伯特空间。内积。欧几里得空间和希尔伯特空间。正交性、勾股定理。贝塞尔不等式和柯西-施瓦茨不等式。三角不等式。平行四边形定律和极化恒等式。例子。直和。投影定理。Riesz-Fréchet 引理。正交系统和傅里叶系数。正交基和 Parseval 关系。Gram-Schmidt 正交化程序。与 l^2 同构。张量积和积基。希尔伯特空间上的线性算子。有界算子的 C ∗ -代数。正规、自伴、酉和投影算子。Baire 范畴定理。一致有界性原理。一致、强和弱收敛。一些量子力学。无界算子。伴生。对称和自伴算子。例子:乘法和导数算子。本质自伴算子。自伴性和本质自伴性的基本标准。图、闭包
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他