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2010 年第 7 卷第 1 期，第 66-85 页© 新加坡国立大学语言研究中心报告的影响语言学习策略的因素
摘要 本文使用牛津 80 项语言学习策略清单 (SILL) 研究了泰国和越南大学生的三个变量与语言学习策略使用之间的关系。本研究的两个主要目标是：1）确定三个因素：性别、学习动机和学习英语经验如何影响语言学习策略的选择；2）比较这些因素的作用以及泰国和越南学生使用的语言学习策略的模式。分析表明，在这三个因素中，动机是影响策略选择的最重要因素，其次是学习英语经验和性别。按照牛津语言学习策略的分类，分析还表明，动机低和缺乏经验的泰国女学生倾向于比越南女学生更少使用这六种策略类别。本研究的结果将对泰国和越南的教育规划者和方法学家，特别是课堂教师有益，有助于更好地理解男性和女性之间在英语学习中存在的重大差异、学习英语的动机和经验的作用。
计划 - 索菲：神经符号计划体系结构
近年来，人工智能（AI）的概念引起了人们的关注，基于AI的工具越来越多地融入了我们的日常生活中。随着这一研究的吸引力，中心的一个核心之一是，端到端的机器学习或符号AI方法是否可以导致有效的AI模型，或者是否需要将这些技术集成到协同的系统中。我们相信成为最有希望的整合途径。为此，我们介绍了神经象征性建筑的专业化，即Sofai（慢速和快速AI），灵感来自D. Kahneman的著作“ Thinking，Thinking，Fast and Slow and Slow”的认知框架。我们的系统旨在解决各种场景中的计划问题，并在经典环境中具有特定的效果。计划 - 索菲利用多种计划方法，每种方法具有独特的特征，并将其归类为快速或缓慢的，同时纳入了治理的元认知过程。最后，我们评估了该系统针对最先进的计划的性能，这表明我们的解决速度和计划的最佳性之间的平衡表现出了坚实的平衡。
PB89-175525 人机交互中的心理模型
• 确定能够展示心理模型形式和模型上使用的操作的行为。 “• 探索目标导向表征的其他观点（例如，所谓的序列 / 方法表征），并详细描述从它们所预测的行为。• 扩展可能存在的心理表征类型，以包括那些可能不是机械的，例如代数和视觉系统。• 确定人们如何混合不同的表征来产生行为。• 探索如何获取有关系统的知识。• 确定个体差异如何影响系统的学习和性能。• 探索系统训练序列的设计。• 为系统设计师提供工具，帮助他们开发可在用户中唤起“良好”表征的系统。• 扩展本研究的任务领域，以包括更复杂的软件。
PB89-175525 心理人机交互模型
• 确定展示心理模型形式和在模型上所使用的操作的行为。 “• 探索目标导向表征的替代观点（例如，所谓的序列/方法表征）并详细说明从它们预测的行为。• 扩展可能存在的心理表征类型，以包括那些可能不是机械的，例如代数和视觉系统。• 确定人们如何混合不同的表征来产生行为。• 探索如何获得有关系统的知识。• 确定个体差异如何影响系统的学习和性能。• 探索系统的训练序列的设计。 • 提供系统为系统设计师提供工具，帮助他们开发能够在用户中唤起“良好”表现的系统。• 扩展本研究的任务领域，以包括更复杂的软件。
外出 - IIS Windows 服务器 - 切尔西区图书馆
4 月 9 日，切尔西 Big Boy 举办了一场“名人服务”活动，为切尔西老年中心筹款。三个小时内筹集了 1,000 多美元，每个人都玩得很开心。这样的活动对每个人来说都很有趣，也是支持社区团体的好方法。切尔西老年中心感谢所有出色的志愿者，尤其是 Big Boy 的所有者 Robert 和 V ictor Khzouz，他们让这个夜晚成为可能。参加活动的人员包括（从左至右）Big Boy 地区经理 Rich Myles、Chelsea Big Boy 所有者经营者 Robert 和 Victor Khzouz，以及 Zion L uther ern Church 的牧师 Doris Sparks，他是 Chelsea 老年中心和“名人服务员”的大力支持者。名人服务员 Bryan Merillat、Ed Greenleaf、John B ohlender 和 Chuck Schauer 坐在后排。
Shadowrun_5E_Street_Lethal.pdf - thyamath.com
让暗影奔跑者盯着你看，就像你是来自遥远星球的外星人一样，没有比问他们“枪够了吗？”更好的方法了。当然，他们能理解这些词，但一旦你在枪前面加上“够了”这个词，所有的感觉都会消失。这就像说“方轮”或“毛茸茸的龙”——这两个词就是不相配。他们这样想并不疯狂。奔跑者有很多不同的武器，因为他们会陷入很多不同的境地，拥有合适的武器——或合适的工具——可能是成功与突然消失之间的区别。Street Lethal 就是为奔跑者提供更多工具。扩展的武器库正如其名称所示 — 为暗影奔跑者提供更多武器和装甲，包括古怪的折扣制造商 Kramer 和复苏的 Narcoject 的最新产品。军事和未来武器研究了公司正在研究的一些概念和他们正在开发的原型，以便奔跑者可以预测未来可能出现的情况 — 并且，如果他们幸运的话，可以得到一个早期的原型来帮助他们造成破坏。随着反对派报告：CorpSec 的出现，焦点转向了强大的信息工具，
人机共生：物理耦合人机系统的多元视角
在物理耦合的人机系统研究中，共生的概念被越来越多地提及。然而，对于人机共生的构成方面，却缺乏统一的规范。通过结合不同学科的专业知识，我们阐述了共生作为物理耦合人机系统最高形式的多元视角。共生涉及四个维度：任务、交互、性能和体验。首先，人与机器共同完成一项共同任务，该任务在决策和行动层面上概念化（任务维度）。其次，每个合作伙伴都拥有自己以及其他合作伙伴的意图和对环境的影响的内部表征。这种一致性是互动的核心，构成了双方之间的共生理解，是联合、高度协调和有效行动的基础（互动维度）。第三，共生互动会在合作伙伴的意图识别和互补优势方面产生协同效应，从而提高整体绩效（绩效维度）。第四，共生系统特别改变了用户的体验，如心流、接受度、主体感和体现（体验维度）。这种多元视角灵活而通用，也适用于各种人机场景，有助于弥合不同学科之间的障碍。
人工智能在学校科学中的应用
摘要 人工智能广泛应用于各个领域和不同目的，包括教育领域。然而，文献综述表明，虽然存在各种关于人工智能在教育中的应用的综述研究，但缺少针对科学教育的综述。为了弥补这一空白，我们在 2010 年至 2021 年期间进行了系统的文献综述，主要探讨三个问题：a) 学校科学中使用哪些类型的人工智能应用？b) 学校科学中的人工智能应用用于哪些教学内容？c) 人工智能应用对学校科学教学有何影响？所审查的研究（n = 22）包括九种不同类型的人工智能应用：自动评估、自动反馈、学习分析、自适应学习系统、智能辅导系统、多标签文本分类、聊天机器人、专家系统和心不在焉检测。大多数人工智能应用用于地球科学或物理学，人工智能应用用于支持知识构建或技能发展。就人工智能应用的影响而言，这体现在以下方面：学习成绩、辩论技巧、学习体验和教学。缺少对学习者和教师在学校科学中使用人工智能的经验的考察、人工智能实施的跨学科方法，以及对与道德和偏见相关的问题的考察。
工程微藻：从经验设计到可编程细胞的转变
摘要 驯化微藻有望为人类家庭和工业消费提供可持续的各种生物资源。由于微藻工程技术的限制，其潜力还远未得到充分挖掘。相关技术不如异养微生物、蓝藻和植物的技术那么发达。然而，最近对微藻代谢工程、基因组编辑和合成生物学的研究极大地帮助提高了转化效率，并为该领域带来了新的见解。因此，本文总结了微藻生物技术的最新发展，并探讨了通过代谢工程和合成生物学过程生产特色产品和商品产品的前景。在简要介绍了经验工程方法和载体设计之后，本文重点介绍了定量转化盒设计，详细阐述了目标编辑方法和新兴的藻类细胞代谢数字化设计，以实现高产量的有价值产品。这些进步使得微藻工程方式从单基因和基于酶的代谢工程转变为系统级精确工程，从带有转基因 (GM) 标签的细胞转变为不带转基因标签的细胞，并最终从概念验证转变为切实的工业应用。最后，提出了微藻工程的未来趋势，旨在为特定菌株的特色产品和商品产品在新发现的物种中建立个性化转化系统，同时在模型藻类物种中开发复杂的通用工具包。
在人机团队中的心理模型一致性的可解释指导和理由
更不用说性能提高了，人类和机器人队友必须通过共同的心理模型同步计划[19]。为了实现这一目标，需要有效的代理之间的有效沟通。一种我们利用的一种技术是增强现实（AR）可视化的技术，该技术已经在多个机器人域中进行了辩护[4，16，21]，包括我们自己自己自己表明AR能够促进台式台式操作环境中平稳的人类机器人协调能力的作品[12]和共享仓库[12]和仓库[5]。AR具有将数据直接投射到环境上的独特能力。此原位可视化为人类和机器人提供了共享的环境环境，从而实现了紧凑的视觉通信，而无需上下文切换到单独的屏幕[8，10]。我们还从可解释的AI中汲取灵感，这不仅是为了提高对不透明学习模式的理解[1，9]，而且还促进了团队流利性并提高人类机器人任务中的共同认识[2，3，18]。在我们的工作中，我们使用算法支持的AR可视化和自然语言措施，作为将人类整合到多机构增强学习（RL）计划中所需的沟通桥梁，通过利用每个代理商的独特技能来解决多代理强化学习（RL）。本摘要描述了解决两个研究问题的工作：Q1。在不确定性下执行任务以提高团队绩效时，机器人应该如何与人类交流？和Q2。机器人如何向人类队友证明他们的决策和指导是为了提高信任和合规性的合理性？