本研究调查了生成人工智能(Genai)对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具,例如Chatgpt,Midjourney,Bricscad Bim和VR/AR软件,及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法,该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究,使用Midjourney,Bricscad BIM和VR/AR软件,以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力,主动性,自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明,建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具,这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外,这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性,时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解,同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处,强调了它们在培养创造力,有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
4 Algeria, Angola, Azerbaijan, Bahamas, Bahrain, Belarus, Bhutan, Brunei Darussalam, Burundi, Cameroon, China, Cuba, Egypt, Equatorial Guinea, Eritrea, Eswatini, Ethiopia, Guinea Bissau, Haiti, India, Indonesia, Islamic Republic of Iran, Iraq, Israel, Jamaica, Kazakhstan, Kuwait, Kyrgyzstan, Lao People's Democratic Republic, Lebanon, Libya, Malaysia, Mauritania, Federal Republic of Micronesia, Monaco, Mongolia, Morocco, Mozambique, Myanmar, Nepal, Nicaragua, Oman, Pakistan, Palau, Papua New Guinea, Philippines, Qatar, Russian Federation, Rwanda, Sao Tome and Principe, Saudi Arabia, Singapore, Solomon Islands, Somalia, South Sudan, Sri Lanka, Sudan, Syrian Arab Republic, Thailand, Togo, Tonga, Türkiye, Turkmenistan, Tuvalu, United Arab Emirates, United States of America, Uzbekistan, Viet Nam, Yemen and津巴布韦不是罗马法规的当事方。巴勒斯坦和库克群岛是罗马法规的当事方,但不是联合国成员国,来源ICC网站-https://asp.icc-cpi.int/states-parties。
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸(ER)的爆炸,本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先,未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中,我们提出了一组六个学习成果,可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二,本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下,我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法,该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别(包括无代码,基本代码和高级代码)源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三,随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加,该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后,本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究,将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
1译者注:中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”(AGI)或“通用人工智能”(简称“通用AI”)。这种翻译选择“通用AI”,因为当中国作家使用该术语通用人工智能时,通常是指广泛的AI形式,而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论,请参见Wm。C. Hannas,Huey-Meei Chang,Daniel H. Chou和Brian Fleeger,“中国的高级AI研究:监视中国通往“一般'人工智能的途径”,“人工智能中心”,“安全与新兴技术中心”,2022年7月7日,2022年,HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
摘要 mTORC1 蛋白激酶响应各种输入(包括氨基酸)调节细胞生长,这些输入向 Rag GTPases 发出信号,促进 mTORC1 易位到溶酶体表面(其激活位点)。这种途径在许多疾病中失调,包括糖尿病和癌症;然而,我们对氨基酸激活 mTORC1 的机制的理解并不完整。长期以来,一个谜团是氨基酸缺乏时抑制 mTORC1 的成分的身份。作为一名研究生,我推断负调节剂可能会影响 Rags,因为它们在营养感知中起着核心作用。我们对 Rags 进行了免疫沉淀,然后进行质谱分析 (IP/MS),结果发现了两个相互作用的蛋白质复合物,我们称之为 GATOR1 和 GATOR2。GATOR2 正向调节 mTORC1 并在 GATOR1 上游或与 GATOR1 并行发挥作用,GATOR1 是一种 Rag GTPase 激活蛋白,也是 mTORC1 的关键抑制剂。 GATOR1 成分在癌症中发生突变,可能有助于识别对 mTORC1 抑制有反应的癌症。第二个未解之谜是 mTORC1 上游氨基酸传感器的身份。为了识别假定的传感器,我们对已知的 mTORC1 调节剂进行了广泛的 IP/MS。我们发现 Sestrin2 和 CASTOR1 是与 GATOR2 相互作用的蛋白质,分别起到亮氨酸和精氨酸传感器的作用。Sestrin2 和 CASTOR1 与 GATOR2 结合以抑制 mTORC1,并且在存在氨基酸的情况下这种抑制会得到缓解。重要的是,这些传感器的氨基酸结合能力是 mTORC1 感知氨基酸存在所必需的。总之,这些成分的发现澄清了我们对氨基酸如何向 mTORC1 发出信号的理解,并提供了在疾病状态下调节 mTORC1 活性的目标。
能源过渡并增强能源安全,因为该国主要由可再生能源(RE)驱动,从化石从化石转移到非化石燃料来源。作为打击气候变化的行动计划的一部分,印度计划到2030年拥有500 GW的非化石基于燃料的电力安装能力,因此非化石和清洁燃料的基于燃油的源占2030年安装能力的50%。但是,诸如一天中的时间,天气状况,季节性变化和地理位置等因素引起的RE的可变性给这些目标带来了挑战。可再生能源(例如太阳能,风能和河流水力)的资源不得以24x7为基础。储能系统(ESS)通过存储过多的能量并在需要时提供它来解决此问题,从而提高电网稳定性,实现峰值变化并增强可再生能源的整合。
哪种策略是关于如何在特定市场中成功竞争的?a)业务级策略b)公司级策略c)基于联盟的策略d)运营级策略答案:一组经理正在考虑定价策略和差异化。最有可能在哪个策略级别上工作?A) Corporate level B) Operational level C) Business level D) Mission and vision Answer: C An organization's general expression of its overall purpose is known as its: A) Objective B) Vision C) Goal D) Mission Answer: D Which of the following terms correctly complete the definition: Operational strategies are about how the component parts of an organisation deliver strategies in terms of _____ _____ and _____.a)人b)联盟c)任务d)资源答案:a,c,d策略涉及:a)高级管理人员和董事会成员b)各级管理人员c)高级和中层管理人员d)高级管理人员答案:b构成战略研究的战略研究的三个主要分支是什么?a)策略内容b)战略环境c)策略镜头d)策略过程答案:a在探索策略模型中,用于涵盖环境,能力,目标和文化的标题?a)战略适用性b)战略选择c)行动中的策略d)战略立场答案:d PESTEL分析的主要结果是什么?a)五力b)识别驱动器的驱动器
1。简介:attosond Electron动力学,Petahertz光电子和量子力学中的“损失时间”的问题370 2。量子力学中的严重问题:量子跳跃,不确定性关系和Pauli定理371 2.1 Bohr的理论,量子跳跃和时间测量的不确定性; 2.2 Pauli的定理3。量子力学中的时间面孔372 3.1内部和外部时间; 3.2作为量子可观察的时间和时间操作员; 3.3延迟时间4。mandelstam±tamm不确定性关系374 5。量子保真度和量子速度限制375 6。能量±时间不确定性,与时间有关的汉密尔顿人375 7。激光驱动的量子动力学376 8。不确定性关系和电子动力学的速度限制376 9。Keldysh参数和光电子的Petahertz极限378 10。mandelstam±Tamm的不确定性关系和量子进化的信息几何度量379 10.1量子演化的几何形状; 10.2量子保真度和渔民信息; 10.3不确定性关系和cram er±rao绑定11。量子速度极限的非量化性质381 12。热力学不确定性限制382 12.1信息指标和热力学不确定性; 12.2膜蛋白温度阈值的热力学极限13。结论383参考383