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西班牙教育领域人工智能应用分析：在职教师的视角
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师，以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示，虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度，但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外，最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后，中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的，例如演示文稿、文本或视频，而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下，高等教育教师将人工智能用于学术技术目的，解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具，以及与研究相关的任务，如文本翻译或数据分析。基于这些结果，教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制，除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外，还应纳入更广泛的人工智能工具。
熔盐法销毁含能材料废料作为...
劳伦斯利弗莫尔国家实验室与高能材料中心（劳伦斯利弗莫尔和桑迪亚国家实验室的合作伙伴）合作，正在开发安全、环保地销毁炸药和推进剂的方法，这是实验室辅助非军事化任务的一部分。由于冷战的结束和重点转向减少库存，许多常规和核武器都将退役并迅速拆除和非军事化。这些弹药的主要成分是炸药和推进剂，或高能材料。能源部拥有数千磅高能材料，这些材料来自潘特克斯工厂的拆除作业。国防部的非军事化库存中有数亿磅高能材料，每年增加数百万磅。
对抗样本的生物免疫建模
作者：E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者，防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的，不...
2022 财年 - 德国电信
纵观我们 2022 年的财务数据，我们取得了成功：在美国、在我们的欧洲国家公司以及在我们的德国本土市场，我们的收入增加了，并且按可比基础创造了更高的收益。净收入再次增加，截至本财年末增长 6.1% 至 1144 亿欧元——这一结果在几年前似乎还遥不可及。特别令人高兴的是，我们在大西洋两岸的服务收入按可比基础实现了增长，这是公司业绩的关键因素。这帮助我们巩固了在全球最大电信公司联盟中的地位。从有机角度来看，即基于恒定汇率和可比的公司结构，我们正朝着中期增长目标迈进。
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信函编号 22D(25)/2017/ 超过 5 年 WE/D (Res-I) dt 2017 年 11 月 20 日）。4.官员 63 65* 毕业生 最低 5 额外 100% 卢比。75000/- 收费 e 年管理工作经验（修订综合诊所资格。见印度政府、国防部 22D(25)/2017/ 卫生保健机构经验 超过 10 年。WE/D (Res-I) 职位 计算机 dt 资格 2017 年 11 月 20 日）。5.护理学 56 58* 理学士 最低学位 70% 卢比。28000/- 助理护理 5 年护理/任何（修订版）文凭/特殊护理经验（印度政府、国防部）。信号 22D(25)/2017/ 超过 WE/D (Res-I) 10 年。dt 2017 年 11 月 20 日）。
DOT/FAA/AR-95/43 轴向裂纹扩展和机身
进行了混合实验-数值研究，以建立在加压飞机机身中存在或不存在多点损伤 (MSD) 的情况下的实用裂纹扭结标准。修改了 Ramulu-Kobayashi 裂纹扭结标准，以预测沿 MSD 线的自相似裂纹扩展以及随后在撕裂带附近的扭结。进行了仪器化双轴试验样品和小型机身断裂实验，以生成裂纹扭结和裂纹速度数据，然后将其输入到断裂样品的大变形弹性动力学有限元模型中。计算出的混合模式 I 和 II 应力强度因子以及扩展裂纹之前的大轴向应力用于评估自相似裂纹扩展和裂纹轨迹上的裂纹扭结标准。预测和测量的裂纹扭结角度和位置之间具有极好的一致性。通过计算和测量的应变计数据的匹配进行了额外的验证。
抗生素和选择性线粒体抑制剂对培养中的恶性疟原虫的氧气和时间依赖性影响
几种抑制 70S 核糖体蛋白质合成的抗生素，包括克林霉素、吡利霉素、4'-戊基-N-去甲基克林霉素、四种四环素、氯霉素、甲砜霉素和红霉素，在培养中对恶性疟原虫具有抗疟作用，这种作用受药物暴露时间和氧张力的影响很大。在 96 小时的孵育中，效力在前 48 小时内增加高达 106 倍，在 15% 02 与 1% 02 中增加高达 104 倍。两种氨基糖苷类药物，卡那霉素和妥布霉素，没有抗疟活性。抑制核酸合成的利福平和萘啶酸与 70S 抑制剂不同。线粒体抑制剂 Janus Green、罗丹明 123、抗霉素 Al 和 8-甲基氨基-8-去甲基核黄素的活性受暴露时间和氧张力的影响。含喹啉的抗疟药、离子载体和其他抗疟药受暴露时间的影响较小，但不受氧张力的影响。这些数据可以用以下假设来最好地解释：抗疟 70S 核糖体特异性蛋白质合成抑制剂通过作用于线粒体对寄生虫产生毒性。
具有广义的全矢量谱元素方法...
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通用人工智能方法：分析
本文分析了实现 AGI 的不同方法，包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先，本文定义了 AGI，并说明了其要求。对于提到的每种提议方法，都总结了相关方法，并详细介绍了其关键流程，展示了其运作方式。然后，分析了列出的每种方法，并考虑了各种因素，例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是，虽然有多种方法可以实现 AGI，例如人脑模拟和集成认知架构，但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术，而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现，因此不太可能在那之前创建出来。此外，集成认知架构降低了计算要求，并具有适合通用智能的功能，使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。