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了解气候变化需要哪些科学概念
了解气候变化需要哪些科学概念？Lorna E. Jarrett A，George Takacs A，Brian Ferry B介绍作者：Lorna E. Jarrett（Lorna@una@uow.edu.au）一所工程物理学院定性分析，物理教育研究摘要摘要一大批国际研究表明，学校学生经常对气候变化科学有误解。为了更详细地调查学生对这个复杂主题的理解，正在为气候变化的基础的关键科学概念开发概念清单（CI）。本文报告了此过程的第一阶段：确定应包括哪些概念。进行了一项Delphi研究，咨询了18个学术知识的学者，研究人员和高中教师。也进行了文献综述，以确定哪些概念对于理解气候变化很重要。CI涵盖的最终概念清单是这些概念的综合。澳大利亚科学与数学教育会议会议录，墨尔本大学，2011年9月28日至9月30日，第89-94页，ISBN编号978-0-9871834-0-8。本研究的背景环境此处报道的研究是一项较大的研究的一部分，旨在调查高中生关于气候变化概念的想法及其在上下文中应用这些知识的能力。（2008），Gray等。它采用多种方法：概念清单（CI），概念映射和访谈。本文介绍了用于确定CI中包含哪些概念的方法以及所得的概念列表。此处报道的研究获得了沃隆港大学的批准。A large number of studies carried out over the past two decades have shown that school students' understanding of the science of climate change is limited and that misconceptions are common (Boyes & Stanisstreet, 2001; Fisher, 1998; Gowda, Fox, & Magelky, 1997; Hansen, 2010; Koulaidis & Christidou, 1999; Kurup, 2003; Plunkett & Skamp, 1994; Rye, Rubba, & Wiesenmayer，1997年，Schultz，Shepardson，Niyogi，Choi和Charusombat，2009年；提出的原因包括学生对潜在的科学概念的知识或在不同背景下学习的知识的问题（Koulaidis＆Christidou，1999;Österlind，2005年）;但是，这尚未直接测试。我们的研究旨在解决研究文献中的这一差距。概念清单（CIS）是旨在用一个主题诊断学生概念困难的多项选择评估工具（Libarkin，2008）。它们已在科学教育中广泛使用，以研究学生关于与更广泛主题有关的许多概念的想法，并且可以针对大型参与者群体进行管理。独顺式的一个目的是测试误解的普遍性，因为分散注意事件被编写以反映常见的误解。根据Richardson（2004）的说法，CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。 （2005），Herman等。根据Richardson（2004）的说法，CI开发的第一阶段是决定要测试哪些概念。（2005），Herman等。（2005），Herman等。为此，作者建议使用Delphi研究。Delphi研究已由Danielson（2005），Goldman等人使用。（2010）和Streveler等。（2003）对于CI开发的这一阶段。Delphi方法Delphi方法的基本特征包括调查的多次迭代，具有控制反馈，参与者的匿名性，以及每次迭代之后，以统计响应摘要的形式向参与者提供反馈。参与者可以使用此反馈来修改他们的反应（Linstone＆Turoff，1975； Whitman，1990）。Clayton（1997）断言，这是一种“系统的，严格和有效的方法，旨在引起有效且有效的用户友好答案”（第374页）。
科学报告迪拜洪水
Mariam Zachariah，Grantham研究所 - 气候变化与环境，伦敦帝国学院，英国，乔伊斯·基穆泰（Grantham Institute），格兰瑟姆研究所 - 气候变化与环境，伦敦帝国学院，英国克莱尔·巴恩斯（Clair Barnes），格兰瑟姆研究所 - 气候变化和环境变化，伦敦伦敦帝国帝国学院，英国伦敦帝国伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，帝国帝国，imperiage andirim in the Invorymity clanne andir i i。大气与气候科学研究所，苏黎世，瑞士曼苏尔·阿尔马兹罗伊（Almazroui），气候变化卓越研究中心（CECCR），国王阿卜杜勒齐兹大学，吉达，苏达拉阿拉伯，罗伯特·阿拉伯，罗伯特·沃塔德，皮埃尔·西蒙·拉普拉斯，cnrs，cnrs，sorbonne fimimiate，sorbonne fimimiate zy fimimiate，pacium fillimate zue fimimife维多利亚州，荷兰皇家气象研究所（KNMI），荷兰荷兰·马马马·瓦赫伯格（De Bilt），红十字会红色新月气候中心，海牙海牙（Hague德国柏林）法哈德·赛义德（Fahad Saeed），气候分析，德国柏林；天气和气候服务，伊斯兰堡，巴基斯坦弗里德里克E.
DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
科学，教学和专业活动的课程
•“用于电子过渡和电子活动性的控制系统”（6个ECTS）（6 ECTS）在Bari Polytechnic的电气工程硕士学位 - 学年 - 学年2024-25，2023/24，2022/23。•“控制系统工程的基础”（第一个模块，6个ECTS，6个ECTS）（以前是电子和电信工程）Bari Polytechnic的学士学位 - 学年2024/25，2024/25，2023/24，2022/24，2022/23，2022/23，2023，2020/21，2020/21，2019/2019/2019/20/20，208/20，208/20，208/20，208/20，208/20，208/20，208/20，208/20，208/20，208/20，208.9。•“控制系统工程的基础”（第二个模块，6个ECTS）在Bari Polytechnic的管理工程学士学位-2024/25，2023/24，2022/24，2022/23，2021/22。•“控制系统工程的基础”（第一个模块，6个ECTS）在Bari Polytechnic的管理工程学士学位 - 2021/22学年。•在Bari Polytechnic的管理工程学（5年获得工程）中的“系统分析和仿真”（6个ECT） - 2017/18学年。
用于开发，部署和执行银河系和超越
用于科学数据分析的各个方面都有成千上万个维护良好的高质量开源软件实用程序。十多年来，Galaxy项目一直为这些工具提供计算基础架构和统一的用户界面，以使其可供广泛的研究人员使用。为了简化尽可能多的集成工具和集成工作流程的过程，我们开发了PlaneMo，这是一种用于工具和工作流开发人员和Galaxy Power用户的软件开发套件。在这里，我们概述了Planemo的实施，并描述了其用于设计，测试和执行Galaxy工具，工作流程和培训材料的广泛功能。此外，我们讨论了哲学的基础星系工具和工作流程开发，以及Planemo如何鼓励使用开发最佳实践，例如测试驱动的开发，包括那些不是专业软件开发人员的人。
神经外科中的科学泄露。
神经外科神经外科神经外科科学传播杂志的神经外科档案的一部分墨西哥神经外科学会神经外科档案档案神经外科档案杂志墨西哥神经系统外科学会的科学传播杂志。 A.C.，第1年，第2期（2022年6月至12月）是由墨西哥神经系统外科学会A.C.编辑的四个月出版物。 div>编辑：FiacroJiménezPonce。 div>独家使用的储备金04-2023-05121205700-102，ISSN：在进程中，均由国家版权所有研究所授予。 div>负责此数字的最后更新FiacroJiménezPonce，迈阿密47号，那不勒斯，贝尼托·华雷斯（BenitoJuárez），03810墨西哥城，CDMX，最后修改日期，2022年12月31日。
基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。
机器人的无菌测试过程：将敏捷机器人带入实验室
摘要。本文提供了基于膜的不育测试过程的详细说明，这是在地平线主持项目中选择的用例TraceBot，以证明在实验室环境中敏捷机器人的好处及其对制药行业的兴趣。基于人类操作员手动执行不育测试过程的视频，我们详细介绍了其不同的步骤，从人类的角度开始，以更具机器人的方式，并突出了机器人在手头执行该过程的主要原子功能。以及对行动过程流的分析，我们还列出了所涉及的所有要素/对象，并分析此过程及其应用环境以及一般药品过程中的技术和科学挑战。最后，为了让社区与我们的用例研究进行协作和利用，完整的流程说明可以在网站上提供，以及相关的数据，例如对象的网格和ROS环境中的通用机器人设置。