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ZBS2高度致病细菌的指南
PT的任务可以改变整体情况和要求的依赖。pt，以评估有关爆发的特定方法，以确保和提高实验室的响应能力。最常见的方法将是准备的PT。练习的总体任务包括识别涉及PT样品中的靶细菌，并排除在PT样品中的靶标，而PT样品中的靶标和空白样本中的靶标的靶标。为了进行识别，如果没有另有同意，则要求参与者使用其实验室中可用的诊断程序。提供结果时，要求参与者提供有关确定目标以及用于识别方法的信息。取决于PT的要求和描述，定性，如果需要，可以预期定量结果。与PT描述一致，如果没有其他计划，可以要求参与者提供具有可行目标的样本（例如生活测试项目）初步结果等于快速诊断。快速诊断发现很重要，因为某些HPB的生长缓慢，并且在阳性测试结果的情况下必须立即采取特定措施。这些时间的关键结果需要通过最终发现来确认。通常给出两个时间段在两个星期中的可行靶标。对于具有灭活目标的样品（例如灭活的测试项目），通常不需要初步结果，只需要提供最终结果。与PT说明一致，可以要求参与者提供有关测试项目的其他定量信息。用于分析这些灭活样品3至4周的分析。可选，PT还可以包括血清学测试。应测试针对定义靶标的特定抗体，并可以预期定量或定性结果。通常，为参与者提供了四个星期的时间范围，以完成PT并提供最终结果。
物质使用disorder-counseling-cortificate-Profority。 ...
UVU行为科学系提供的课程可以满足毕业的社会科学分配要求，副学士学位的行为科学前学前班，学士学位的行为科学专业（重点是人类学，家庭研究，心理学，心理学或社会学，社会工作的一部分，以及对物质使用的熟练证书（SUDC）（SUDC）。入学要求
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
教育学院学生对计算思维能力的看法
这项研究旨在调查教育学院学生的计算思维水平及其水平的水平，其水平基于他们的人口特征，即性别，计划和年龄。该研究使用了描述性研究设计，其中有190名教育学院的学生完成了一份计算思维问卷。计算思维量表由五个维度组成，即创造力，算法思维，合作，批判性思维和解决问题。结果表明，学生之间的计算思维水平是多种多样的，并且落在适度的范围内。基于性别的分析表明，在计算思维的一个维度，即算法思维的一个维度上存在显着差异，女性得分低于男性。此外，根据学生的学术课程，在算法思维和整体计算思维水平中观察到了显着差异，尤其是学士学位和博士学位课程之间，博士生得分高于学士学位学生。此外，基于年龄的分析强调了显着差异，在各种计算思维维度上，年龄较大的学生始终优于年轻学生。根据发现提供了一组建议。
引用：Govender, R. G. (2024)。我的 AI 学生：评估三个 AI 聊天机器人在完整性和准确性方面的熟练程度。当代教育技术，16 (2)，ep509。https://doi.org/10.30935/cedtech/14564
人工智能 (AI) 的新时代已经开始，它可以从根本上改变人类与技术的互动方式以及从技术中获益的方式。聊天界面与大型语言模型的融合使人类可以编写自然语言查询并从机器接收自然语言响应。这项实验设计研究测试了三种流行的 AI 聊天机器人服务（称为我的 AI 学生）在完整性和准确性方面的功能：Microsoft Bing、Google Bard 和 OpenAI ChatGPT。使用李克特量表分别对完整性和准确性进行评分，分别为三分和五分。使用描述性统计和非参数检验来比较分数和量表评级。结果显示，AI 聊天机器人的总体得分为 80.0%。然而，他们在回答布鲁姆较高分类级别的问题时遇到了困难。在所有布鲁姆分类学问题（n=128）中，完整性中位数为 3.00，平均值为 2.75，准确度中位数为 5.00，平均值为 4.48。总体而言，由于响应有限（76.2%），解决方案的完整性被评为大多不完整，而准确度被评为大多正确（83.3%）。在某些情况下，生成文本被发现冗长而空洞，缺乏透视性和连贯性。在提供正确答案方面，Microsoft Bing 在三种 AI 文本生成工具中排名第一（92.0%）。Kruskal-Wallis 检验显示，三个 AI 聊天机器人在完整性（渐近sig.=0.037，p<0.05）和准确性（渐近sig.=0.006，p<0.05）方面存在显著差异。进行了一系列 Mann 和 Whitney 检验，结果显示 AI 聊天机器人在完整性方面没有显著差异（所有 p 值 > 0.015 和 0 sig.=0.002，p<0.05，r=0.3 中等效应）。 研究结果表明，虽然 AI 聊天机器人可以生成全面而正确的响应，但它们在处理更复杂的认知任务时可能存在局限性。sig.=0.002，p<0.05，r=0.3 中等效应）。研究结果表明，虽然 AI 聊天机器人可以生成全面而正确的响应，但它们在处理更复杂的认知任务时可能存在局限性。
语言能力调节L2拼字学学习机制：公开命名中与事件相关的大脑电位的证据
摘要本研究调查了双语者迅速建立第二语言（L2）新单词形式的记忆痕迹，这是L2语言能力的函数。一组具有各种英语能力水平的中文 - 英语双语者，由阅读工作介绍，其中包括16个伪单词和16个英语单词，在6个培训中反复出现。的行为和神经生理数据，并在重复范围内的单词长度效应中的调制量被衡量为从soblexical涉及到词汇参与的过渡指数。的结果表明，L2的较高能力与单词长度对新单词的影响降低有关，这反映在命名潜伏期以及早期的N1和P200脑反应中。相比之下，较低的能力学习者似乎参与了努力的字母对解码过程，对字母顺序的注意力分配较高，并且在跨暴露范围内更大程度地使用了Sublexical Processing。我们的发现突出了需要解决特定的字符至音量到词素技能以有效学习L2的必要性，尤其是在L1非字母内的人群中。
开发体外人类脂肪变性终点的参考和熟练化学品清单
人类最常见的肝病是非酒精性脂肪肝，其特征是肝脂肪过度堆积或脂肪变性。西方饮食和久坐的生活方式被认为是主要影响因素，但化学物质暴露也可能发挥作用。令人担忧的疑似环境化学物质包括杀虫剂、增塑剂、金属和全氟化合物。在这里，我们对可能（或可能不）与肝脏脂质堆积有关的化学物质进行了详细的文献分析，为开发和优化与人类脂肪变性相关的体外测试方法提供基础。需要独立整理和审查的参考和熟练化学品来协助测试方法的开发，其中最终打算将检测方法用于 OECD 测试指南开发目的。本文描述了接受 OECD 测试指南开发熟练化学品选择所需的选择标准和考虑因素。（即结构多样性、包括阴性在内的活性范围、相关化学部门、全球限制等）。在最初筛选的 160 种化学品中，有 36 种被优先列入详细审查。根据选择标准和证据权重，18 种化学品（9 种脂肪变性诱导剂，9 种阴性物质），包括一些令人担忧的环境化学品，被列为高优先级化学品，以协助体外人体脂肪变性测试方法优化和效率测试，并为后续可能的测试方法（预）验证提供信息。
各位军官/准尉和准尉候选人，大家好！在线征兵幻灯片位于驻军网站上：https://home.army.mil/hawaii。到达那里后，请按照以下步骤操作。单击菜单（左上角）。单击理事会和支持办公室。单击人力资源理事会。单击军事人事处。单击重新分配。单击简报幻灯片。请查看这些幻灯片。这些幻灯片将回答您可能遇到的许多问题。此电子邮件随附军官征兵包。请打印出所有适用文件并填写。完成以下文件：1. 重新分配处理信息表2. DA 表格 5117 - 仅完成第 1-10 项（**DA 表格 5117 上的标准问题与控制语言有关 - 如果您获得外语能力工资，并且 UPC 与 UIC 相同，可以在您的 RFO 上找到。）3. 如果您的家庭成员参加了特殊家庭成员计划 (EFMP)，请填写 DA 表格 7415 和 ACS EFMP 重新安置士兵需求评估。 4.（仅适用于从 OCONUS 到 OCONUS 的任务）：如果您的任务是无人陪同/受限制的，请填写 DA 表格 5121 和 DA 表格 4036。如果您的任务是随身携带的，请填写 DA 表格 5121、DA 表格 4036、DA 表格 4787 和 DA 表格 5888。（**DA 表格 4036 需要在您报告任务日期后的 6 个月内有效。请确保医务人员填写您最后一次 HI 的日期
你好，军官/准尉和准尉候选人！在线征兵幻灯片位于驻军网站上：https://home.army.mil/hawaii。到达那里后，请按照以下步骤操作。单击菜单（左上角）。单击理事会和支持办公室。单击人力资源理事会。单击军事人事司。单击重新分配。单击简报幻灯片。请查看这些幻灯片。这些幻灯片将回答您可能遇到的许多问题。此电子邮件附有军官征兵包。请打印出所有适用文件并填写。填写以下文件： 1.重新分配处理信息表 2.DA 表格 5117 - 仅填写项目 1-10（**DA 表格 5117 上的标准问题与控制语言有关 - 如果您获得外语能力工资，并且 UPC 与 UIC 相同，可以在您的 RFO 上找到。）3.如果您的家庭成员参加了特殊家庭成员计划 (EFMP)，请填写 DA 表格 7415 和 ACS EFMP 重新安置士兵需求评估。4.（仅适用于从 OCONUS 到 OCONUS 的任务）：如果您的任务是无人陪同/受限制，请填写 DA 表格 5121 和 DA 表格 4036。如果您的任务是有人陪同，请填写 DA 表格 5121、DA 表格 4036、DA 表格 4787 和 DA 表格 5888。（**DA 表格 4036 需要在您任务报告日期后的 6 个月内有效。请确保医务人员在表格的第 16b 栏中填写您最后一次感染 HIV 的日期）5.如果您要前往欧洲、日本或韩国执行 PCS，请填写士兵声明，并勾选相应的栏。获取 EFMP 屏幕的联系电话是 (808) 433-4441。如果您有家属，请提供一份带您前往夏威夷的命令副本，其中列出了您的家属，或一份经批准的指挥赞助文件副本。如果您在夏威夷驻扎后有孩子出生，请提供出生证明的副本。您休假表上的开始日期必须与您 SRB 上的 DEROS 日期一致。（如果您的 DEROS 有误，请在参加征税简报之前联系您的分行经理进行调整。）完成后，请让您的 S1 将所有文件发送至：usarmy.schofield.imcom-pacific.mbx.reassignments-hi@army.mil
碱基编辑酶 APOBEC3A 以低效率和高选择性催化 RNA 中的胞嘧啶脱氨
A3A 和 eA3A 表达。A3A 表达构建体 (Addgene #109231) 之前已有描述，可用于纯化 A3A 作为融合蛋白 (MBP-A3A-His)，可进一步加工以生成分离的 A3A 结构域。32,33 对于 eA3A (A3A-N57G)，N57G 突变是通过 Q5 定点诱变 (New England Biolabs, NEB) 引入的。A3A 和 eA3A 构建体的细菌表达之前已有详细描述。 33 将纯化的 MBP-A3A-His、MBP-eA3A-His 或分离的 A3A 在 50 mM Tris-Cl（pH 7.5）、50 mM NaCl、10% 甘油、0.5 mM DTT 和 0.01% Tween-20 中透析过夜，并使用 BSA 标准曲线确定蛋白质浓度。基于 SwaI 的脱氨酶对 ssDNA 和嵌合底物的活性。5'-荧光素 (FAM) 荧光标记的底物 S35-dC 或具有单个靶核糖胞嘧啶的匹配底物（在其他 DNA 骨架中）（S35-rC）由 Integrated DNA Technologies (IDT) 合成，以及相关产品对照（S35-dU 和 S35-rU）。在最佳 A3A 反应条件（最终为 20 mM 琥珀酸：NaH 2 PO 4：甘氨酸 (SPG) 缓冲液 pH 5.5，0.1% Tween-20）下，用 6 倍稀释的未标记 A3A（从 1 µM 到 4 pM）处理 100 µM 寡核苷酸。反应在 37 ˚C 下进行 30 分钟，然后终止（95 ˚C，10 分钟）。然后加入 200 nM 互补链并退火。加入 SwaI (NEB)，在室温下消化过夜。加入甲酰胺上样缓冲液，样品加热变性（95 ˚C，20 分钟），然后在 50 ˚C 下在 20% 变性 TBE/尿素聚丙烯酰胺凝胶上运行。使用 Typhoon 成像仪（GE Healthcare）上的 FAM 滤光片对凝胶进行成像。使用 ImageJ 中的面积量化工具进行定量分析。720 碱基对 ssDNA 底物的合成。为了生成 ssDNA，使用 720 bp gBlock 基因片段 (IDT) 作为模板 (补充图 2a)，并使用 Taq 聚合酶 (NEB) 进行扩增，采用指数后线性 (LATE) PCR 反应方案，该方案采用相对于磷酸化的反向引物过量的正向引物。32 对反应物进行纯化 (NucleoSpin、Fisher)，然后在 37 ˚C 下用 核酸外切酶处理 1 小时以降解磷酸化链，然后进行热失活 (90 ˚C，10 分钟)。然后将产物在 2% 琼脂糖凝胶上运行，并使用凝胶 DNA 回收试剂盒 (Zymoclean) 回收 ssDNA。通过乙醇沉淀进一步纯化 ssDNA，并使用 Qubit ® 荧光计 (ThermoFisher) 测量其浓度。对于一个重复，ssDNA 以大分子寡核苷酸 (IDT) 的形式获得，并通过乙醇沉淀进一步纯化。720 聚体 RNA 底物的合成。使用 720 bp 基因块 (IDT) dsDNA 作为模板，在推荐条件下使用 TranscriptAid Enzyme Mix (ThermoFisher) 通过体外转录生成 RNA，并在 37 ˚C 下孵育两小时。然后通过苯酚-氯仿提取和乙醇沉淀纯化 RNA。将样品重新悬浮在无核酸酶的水中，并进一步用 MspI、XbaI 和 AclI 限制性酶 (NEB) 处理以消化任何剩余的 DNA 模板。在 37 ˚C 下孵育 1 小时后，使用 RNA Clean and Concentrator-5 试剂盒 (Zymo Research) 纯化 RNA。为了进一步确保完全去除模板 DNA，在 37 ˚C 下用 DNase I (Ambion) 处理 RNA 30 分钟。重复纯化 (RNA Clean and Concentrator-5)，并使用 Qubit ® 荧光计测量纯化 RNA 的浓度。通过“预测二级结构网络”预测 720 聚体中几个中尺度区域的二级结构