摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形,直至有形的用户界面(TUI)。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式,以便为用户提供更丰富,更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学,教育和行业中的应用,并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究,分布式和体现的认知,可伸缩性和可访问性问题的框架,减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中,尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处,但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本,适应性和包容性的广泛使用。
摘要在先前的研究中,使用遗传筛选探测来鉴定牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的变体,该变异物可以折叠成活性构象,但在存在二硫代醇(DTT)的情况下,它们比野生型蛋白的差异要快得多。现在已经研究了这些DTT敏感变体中有30种的机制。在存在DTT的情况下,某些氨基酸替代品引起快速失活,因为天然蛋白的三个二硫化物的降低速度比野生型蛋白快300倍,从而完全展开。其他取代并不能大大提高完全降低和展开的速度,而是导致非活性的两硫化物物种的积累。在蛋白质的三维结构中,DTT敏感氨基酸替代的位置与变体被灭活的机制之间存在显着相关性。au在野生型蛋白的展开过程中最缓慢地减少的两种二硫化物的附近,而其他类的取代都位于蛋白质的另一端,靠近trypsin结合位点。这些结果表明,天然牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的动力学稳定性及其作为蛋白酶抑制剂发挥作用的能力在很大程度上受到折叠蛋白具有区别区域的残基的影响。
中尺度涡流会由于其固有特征而影响海洋中物质的分布,从而影响当地的生态系统。然而,以前几乎没有关于大旋转(GW)对颗粒有机碳(POC)分布的影响的研究。这项研究分析了GW对索马里沿岸印度洋西北部海洋POC浓度的三维分布的影响。表明,在GW的表面和地下海洋中,POC的空间分布模式存在显着差异。在海面,GW边缘的POC浓度高于GW的捕获和运输效果所产生的涡流中心。差异约为中心和边缘之间的20 mg·m -3。在地下层(大约在50至175 m之间),涡流中的POC浓度很高,而周围水中的POC浓度很低。中心和边缘之间的最大差异约为10 mg·m -3。这些现象表明,GW将对海洋中的POC分布产生影响,这反过来可能会影响当地海洋中的碳循环进展。
viticola,但在与Vinifera V. Vinifera中的病原体进行亲密的身体相互作用后被抑制。相比之下,V。139
通过攻击害虫或其他机械损伤释放出一种假定的伤口激素,该激素在整个植物中释放出诱导叶子以引发叶子来引发合成并积聚两个丝氨酸内肽酶的蛋白质含量(1)。该蛋白酶抑制剂诱导因子(PIIF)一直与大小变化的多糖始终相关(2),这表明PIIF活性可能与特定的糖序或结构固有。最近,MR 5000- 10,000的高活性番茄PIIF部分被证明是果多糖。它的位置类似于酶促产生的nicamore细胞壁的碎片,该薄膜壁是200,000的MR,其具有与番茄PIIF相似的效率(3)。该证据表明PIIF活性可能与植物细胞壁的结构成分有关。但是,鉴于大小的大小。番茄果果多糖和nicamore细胞壁碎片均可质疑它们在体内受伤后是否会通过植物血管系统迅速运输。- 在这种交流中,我们报告了一种纯galactu -ronase纯化。真菌根瘤菌(4)将番茄piif降解为寡糖,当蛋白酶抑制剂I的活性诱导剂提供给切除的番茄叶时。我们还表明,部分纯化的两个末代乳乳糖酶的混合物。番茄水果,将番茄PIIF和纯化的番茄细胞壁降解为PIIF活性寡糖。这些结果表明,细胞损伤在体内产生的PIIF活性位于植物细胞壁的小水解碎片中。
摘要人工智能(IA)在学习领域中提供的潜力具有牢固的共鸣,这是促进包容性教育的必要性,正如联合国教科文组织(2021a; 2021b)和欧盟(2023)等重要国际机构所强调的那样。在其所有紧迫性中,需要将IA纳入专门针对教师的培训课程中,以便教学实践实际上可以从中受益。本文探讨了AI在SOPA教学史上对残疾学生的专业道路中整合的挑战和机遇,突出了他们的风险和机会,并指出了教学上意识到使用人工助手的重要性。<分为关键字:人工智能,包容性,教师培训。1。“人工智能”一词(IA)是指开发工具来解决传统上需要人类智能的问题的信息技术领域(Russell and Norvig,2010年)。尽管技术的发展尚未导致创建与人类智能(人工通用智能 - AGI-或“强AI”)(Searle,1990),“弱AI”,或使用模仿人类机制和行为在视觉上识别的特定任务中的诸如决定性识别的特定任务的设备的使用,并确定诸如决定的过程,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,并以决定的方式,则这些设置 - 概念和行为。语言翻译对个人,组织和社会有重大影响(Brau ner等,2023)。AI的基本要素是机器学习(ML),学习AU鞋面:一种统计方法,可以根据可用数据和累积的体验对机器进行培训以解决特定问题(Robilia&Robilia,2020年)。
背景。AI安全级别标准(ASL标准)是一套安全培训和部署Frontier AI模型的技术和运营措施。这些目前分为两类:部署标准和安全标准。随着模型功能的增加,对更强大的保障措施的需求也将在更高的ASL标准中捕获。目前,我们所有的模型都必须符合ASL-2部署和安全标准。要确定何时已经足够先进的模型以使其部署和安全措施得到加强,我们使用能力阈值的概念和所需的保障措施。功能阈值告诉我们何时需要升级保护措施,相应的必要保障措施告诉我们应适用什么标准。
正如我们已经说过的,历史意识(Geschichtsbewusstsein)是历史教学学的范围范式,这是一个关键领域,用于应用实证研究。历史意识研究中的一个基本问题在于术语的操作,因为我们研究了一种具有复杂结构的现象,而复杂的结构不可能精确地偏见,这是各种作者以各种方式处理的现象。在这个国家的历史意识和历史文化是由Z.Beneš进行了系统研究的,主要是在理论上,从德国哲学哲学 - 二元方法开始的历史教学法开始。在认知和道德层面上,他将历史文化视为历史思想的各个方面的语料库(Beneš1993,p。154),历史意识和历史意识是历史文化的一类(以及历史知识和历史意识)。根据贝内斯的说法,个人的个人历史文化是社会历史文化不可或缺的一部分。B.Schönemann对历史文化的看法有些不同。基于社会双模式构建其过去的假设,即单独和综合:这种历史文化(一种集体的结构)和历史意识(一个个体的结构)属于社会中历史意识的中心类别,并与内在化和社会化的过程紧密相关。这个社会体系的要素是机构,专业,媒体和公众(Schönemann2003)。H.J.同时,历史文化不仅限于外部表达,例如假期和周年纪念日,而是一个复杂的社会制度:共同的文化记忆。Pandel (1987, p. 132) defi nes historical consciousness as “a mental structure comprising seven paired categories”, and goes on to create a structured analytical framework in which the levels of historical consciousness are expressed through related pairs in the dimension of chronological consciousness (earlier-today/ tomorrow), consciousness of reality (real/historical-imaginary), consciousness of historicity (static-changing), consciousness of identity (我们/他们),政治意识(底部最高),经济社会意识(富有贫民)和道德意识(好消息)。TH是超过二十岁的系统,仍然被视为任何进一步研究历史意识的起点。在这些方法来定义历史意识的方法中,一个fl是该主题的一般本质,它使术语的操作相对难以置信。