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利用人工智能解决方案支持学科馆员
1. 明确定义的主题词汇或分类 2. 足够且高质量的培训和评估数据 3. 具备必要技能的员工 [下一张幻灯片] 4. 计算资源（有时从笔记本电脑到大型服务器）
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
基于人工智能的课程规划软件，用于支持能力提升
摘要 教学是一个复杂且需要认知的过程，也是一项非常有创造性的任务。必须精心准备一堂课才能确保有效、有目的的教学。如今，课程计划也经常使用标准软件（例如学习或内容管理系统）创建。显然，这种复杂的课程规划过程可以通过专门的软件系统来支持，这些软件系统不仅可以促进日常任务，还可以鼓励反思。本文阐述了基于人工智能技术的课程规划软件的理念和概念，以支持基于能力的学习。通过该软件，教师应该能够轻松直观地生成个性化的学习内容，而不会失去教学自由。通过各种用户场景，展示和解释了该软件的可能性。最后，本文旨在提高人们对此类智能学习环境的认识，以及它们如何实现终身教育链中学习内容的自动化开发。
了解COPD中的心肺风险和新治疗方式的机会
新兴科学正在促进对患有慢性阻塞性肺部疾病（COPD）患者心肺风险的更好理解，以及新方式和递送机制的潜在机会，以减少这些心肺事件 - COPD死亡率的主要驱动力。在这里，GP合作伙伴兼现场首席研究员Pete Wilson博士以及英国阿斯利康州Astrazeneca的医学事务呼吸系统负责人Yang Xu讨论了潜在的下波动创新的潜力，以解决心肺风险，以改善COPD患者的结果。
澳大利亚中小企业创新融资——挑战与机遇
第一点（也是最广为人知的）是它们在我们社区的日常生活中发挥着核心作用。澳大利亚统计局将澳大利亚 260 万家企业中的 97% 归类为“小型”企业（员工人数少于 20 人），另有 2% 的企业被归类为“中型”企业（员工人数在 20 到 200 人之间）。[1] 中小企业广泛分布于澳大利亚经济的各个领域。它们对劳动力市场的贡献尤为显著，中小企业占私营部门就业人数的三分之二。它们还占公司利润的近 60%。除此之外，中小企业还是我们社区社会结构不可或缺的一部分——无论是赞助当地儿童运动队、社区剧院制作还是慈善活动。在澳大利亚偏远地区，这一点尤为明显，许多中小企业都是家族企业，在大型企业不太活跃的地区提供商品和服务。[2] 谁没有一个最喜欢的周末“本地”活动呢？
支持飞行测试的模拟 - DTIC
飞行测试仍然是飞机开发或改装过程中必不可少的一步。现代固定翼飞机是高度复杂的系统，推动着空气动力学、推进和控制系统技术的发展。其中许多技术相互集成且相互依赖。当然，从 F-22 到 EF2000 的现代军用飞机推动着飞机可内置功能的极限。空中客车的 A3 10 和波音的 777 等商用运输机采用了许多最初用于军用飞机的飞机先进技术。飞机的复杂性不断增加，给参与这些飞行器飞行测试的人员带来了新的挑战。40 多年来，模拟在飞行测试中发挥了关键作用。随着飞机的复杂性不断提高，模拟的作用也不断增强。每个主要的飞机开发商，无论是商用还是军用，都在一定程度上依赖于模拟的使用。将这些模拟应用于飞行测试是飞机开发的一个重要方面。每年，世界各地都会举办数十场研讨会和会议，讨论模拟及其用途。随着计算机技术继续以加速的速度发展，模拟领域也随之不断扩大。不幸的是，很少有文字记录如何有效地使用模拟来支持飞行测试。
国防部陆军装备支援出版物
T-1-116-9<4644M-ENT-1.8-4-HE--PR4P-ER-TY-OF--1-I-ER-BRI-T-414NIG-MA-JES-TY 1 8-694E-IRNMENT- aerel-4s 仅供此类人员参考，03 必须在其有效机构的 COUf3C 中了解其内容：-Afty-ftepsen-fiatifFtg-t494-deearaeiit-al4ettle-19and-'14-09-te-a-Br-iael9-ferees-ufrit-of-te-a-peliee statieii-far4te-safe-Feterfi-te-tae-Miftiatey- ef-Befenee 7 -(13i9e#-Sy)-,-Maki-Bailaiftg 7 Waitelie14-6eaften 7 -8.' 6 4-1-A 2HB，详细说明如何以及在何处发现。未经授权保留或销毁本文件是违反 1-9-1-1-1-98.97-eMien-released-te-taereens-aatelde-Gever-swie#-sePolee- 7 -049--eleetie9eia-t-ie-lastteel-ee-a 个人基础的官方保密法的违法行为。在 1911 年 1989 年官方保密法的规定范围内，受托的收件人应对其安全保管负责，并确保其内容正确无误。
希波克拉底|课程计划
2。显示Hippocrates工作表的副本，并将单个工作表发送给学生。3。指示学生写下他们对“同情”的定义，以及在热身活动中富有同情心的人的例子。教师可能需要为学生建模一个例子。4。完成后，让学生讨论需要同情的职业或角色（例如，母亲，医生等）专门关注医学专业。询问学生哪些素质或技能成为好医生。5。在其余的工作表中阅读课程，以便学生知道在视频中要听什么。邀请学生预测他们对著名医师希波克拉底的了解。6。通过突出同情主题来为即将到来的视频奠定基础。鼓励学生在希波克拉底的整个视频中寻找表现出同情心的方式。
成人社会护理服务_人工智能机会报告最终版
在开发机会时，采取以用户为导向的方法很重要，而不是仅由技术主导。我们对 LOTI 行政区中成人社会护理服务提供核心的工作人员进行了用户访谈。这些用户访谈以识别用户痛点为中心，并允许学院将其转化为 AI 机会，以解决这些问题的各个方面，重点关注负责任的 AI。我们制定了一个优先级框架来评估产生的想法，我们强烈建议地方当局在评估自己的 AI 用例时采用此框架。该报告最终详细介绍了将 AI 应用于成人社会护理的七个高价值、可行的机会，旨在启动伦敦行政区有效实施所需的端到端思维。
海马和内侧前额皮质体积与夜间陈述性记忆巩固有关，与特定睡眠振荡无关
图 1 研究设计。38 名健康参与者（17 名男性）接受了包括多导睡眠图在内的全面筛查过程，以排除任何躯体、精神或睡眠障碍的病史或患病情况。在实验之夜 21:00 之前进行三项任务（注意力表现、程序记忆 - 镜像追踪任务 [MT]、陈述性记忆 - 配对联想词表任务 [WP]）的采集会话，然后在早上 09:00 进行一次检索会话。所有参与者在进行多导睡眠图后，在 3 特斯拉扫描仪上接受高分辨率磁共振成像 (MRI)，平均间隔为 30.2 ± 19.8 天。MT，镜像追踪任务；WP，配对联想词表任务；SCR，筛查会话；MRI，磁共振成像