过去十年在利用机器学习的化学发现中取得的非凡成就突出了可访问知识和结构化数据的力量。1 - 3但是,化学知识的一部分,尤其是实验知识的一部分,以非结构化的形式散布在整个科学文学中。4研究人员在有效地利用现有知识来设计实验方面面临着挑战,以及在ELD中理解以前的整个研究。因此,开发从文献中提取信息并将其转换为结构化数据的方法论将在推进分子和材料的机器学习方面起着基本作用。自然语言处理(NLP)是从科学文学中提取信息的强大工具。召开NLP方法已用于材料和化学
本研究旨在开发一种基于SSI的电子学习材料[E-LM],该材料将对当前的教育格局做出反应。社会科学问题在E-LM中使用,因为它认识到它可以在解决社会问题并协助学习者养成科学习惯的心理习惯中很有用。用于开发和验证基于SSI的E-LM的混合方法研究设计。Brain Decor E-LM框架是一个基于SSI的E-LM设计框架,该框架强调了终身学习,道德和可持续性问题,成为基于SSI的E-LM开发的基础。其显着特征,例如优先级SSIS,E-LM设计结构,适当的教学策略和合适的教学方法,成为其发展的基础。考虑到显着特征的五个科学促进者对其进行了验证,并发现它们是高度纳入的。该研究建议其对预期参与者的实施。此外,考虑到电子合作活动评估以及学生参与者的反思时间评估的结果,还建议实施开发的E-LM进行验证。科学成就的学生表现将表示已发达的E-LM的有效性。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 7 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.11.29.623941 doi:bioRxiv 预印本
《教育者规范和标准》(南非共和国 [RSA] 2000)和《教师教育资格最低要求》(MRTEQ)(RSA 2011)明确规定,社区、公民和牧师角色是南非合格教师的七种角色之一。教师应接受各种教学策略的培训,以便将牧师角色应用于需要情感支持的学习者。他们需要获得适当的资源和专家协助(如有必要),以支持学习者的整体福祉、成长和全面发展(Joubert 2023)。由于教师每天都与学习者打交道,因此他们应该在学习者出现心理社会挑战时立即应对,而不是等待专家的帮助。然而,学校和师范教育机构往往忽视教师的牧师角色(Schoeman 2012)。考虑到南非教育环境中存在的心理健康挑战(Artz 等人,2016 年),南非人权委员会年度报告(2017 年)的一个重要发现是,南非政府在心理健康方面的投资严重不足。
科学与技术合作计划(WTZ)是在与选定合作伙伴国家达成的国际协议框架内进行的,目的是刺激国际研究。Thematic areas Joint research applications may be submitted in the following thematic areas: Climate Change, Renewable Energy, and Sustainable Mobility Food, Bioeconomy, Natural Resources, Agriculture and Environment Medicine, Infectious Diseases, and Digital Solutions for Health Biochemistry, Organic and Inorganic Chemistry Target group AUSTRIA: Researchers at higher education institution (minimum requirement PhD degree) and researchers at non- university research institutions in areas of基础研究(最低要求硕士学位)博士/博士生仅作为团队成员(学士学位和毕业生没有资格获得资金)的项目申请,由早期研究人员1提交,以及与博士/博士学位学生和/或女性研究人员有关的项目申请。请注意:只能根据该计划资助新的项目合作伙伴关系。已经资助的合作伙伴关系的后续申请不符合资格。最多可以根据首席调查员提交两个项目。中国:申请人必须根据当地要求符合条件。请注意:只能根据该计划资助新的项目合作伙伴关系。已经资助的合作伙伴关系的后续申请不符合资格。最多可以根据首席调查员提交两个项目。
efpia支持EMA的目的是平衡其专家公正和独立性的要求,并在公众的兴趣上获得有关评估人类或兽医用品的质量,安全性和效率的最佳科学建议。作为EFPIA,我们坚信以专业知识为驱动的科学评估的重要性。因此,我们欢迎以比例为基础的方法,平衡公正性,并需要确保最佳(专家)科学专业知识以参与该机构的活动。efpia感谢修订的政策阐明了潜在的利益冲突的管理,尤其是由研究组织中的活动引起的。但是,我们强调欧洲全面面临着巨大的劳动力挑战。严格对“利益冲突”的解释可能会使这个问题恶化,尤其是随着研究越来越专业。此外,最近的数据(例如最近发表的有关临床试验(CT)分析的IQVIA报告1)表明,有关欧盟临床研究的下降,非商业CTS从2018年的1,250下降到2023年的1,250。临床研究通常是科学专业知识和能力发展的替代标志。进行试验的研究人员是医疗创新的最前沿,在其他情况下也经常被用作特定治疗领域的专家。除非这种负面趋势逆转,否则在未来几年中可能会进一步限制合格的医学/科学专家的可用性。我们怀疑EMA政策0044的一些提议更改可能会通过可能限制与合适的专家的访问来影响创新。至关重要的是,该政策的实施不限制具有所需专业知识的个人的参与。请在下面找到一些具体评论和改进建议,以减轻意外后果的风险并提高清晰度。研究组织的利益(RO)修订的政策可清楚地处理研究组织中的利益(ROS),包括ROS的特定定义,新清单和相关利益的定义以及附加附件(附件3)详细介绍了与这些利益相关的限制。我们考虑拟议的包含和/或对具有RO兴趣的专家的限制的以下方面是适当的:
摘要 人工智能 (AI) 现在是社会加速发展的主要驱动力,对科学和科学教育产生了重大影响。科学家使用人工智能来生成假设、设计实验、收集和解释数据,而这些方式以前仅靠传统方法无法实现。科学教育研究越来越关注人工智能在教学和学习中的作用。然而,新兴的科学教育文献中关于人工智能的一个重大空白涉及人工智能对科学实践本身的影响,以及这种影响对科学教育的影响。本文使用 NRC (2012.K-12 科学教育框架:实践、跨学科概念和核心思想。美国国家科学院出版社。)“科学实践”框架来追踪 AI 在科学实践中的示例用途,并提出科学教育问题。这些问题涉及 AI 知情科学实践与中学科学课程、教学和教师教育的相关性。本文的最终目的是强调,越早研究 AI 在科学实践中的作用并将其应用于科学教育政策和实践,教育在帮助学生在快速变化的科学研究领域中茁壮成长方面过时的可能性就越小。
庄同和,林志成* 庄同和 Tonghe.Zhuang@psychiat.med.uni-giessen.de ORCID:0000-0002-7876-4962 计算认知神经科学与定量精神病学 德国吉森尤斯图斯-李比希大学 *通讯作者:林志成 zhichenglin@gmail.com ORCID:0000-0002-6864-6559 中国科学技术大学心理学系 作者贡献 两位作者都参与了手稿的撰写和编辑。2024 年初,Z.L.在与 T.Z. 的播客采访中提到撰写一篇关于基于 AI 的编码的论文。巧合的是,T.Z.使用 LLM 撰写了一份关于编码的手稿。随后,他们合并了各自撰写的草稿。利益冲突 作者声明没有利益冲突。AI 使用 我们使用 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 对手稿进行校对,遵循 https://www.nature.com/articles/s41551-024-01185-8 中描述的提示。致谢 Z.L.得到了国家重点研发计划 STI2030 重大项目 (2021ZD0204200)、国家自然科学基金 (32071045) 和深圳市基础研究计划 (JCYJ20210324134603010) 的支持。T.Z.由 Deutsche Forschungsgemeinschaft(DFG,德国研究基金会)资助 – SFB/TRR 135,子项目 C11。
协作机器人技术是机器人技术的一部分,该机器人技术在执行各种技术操作和任务的过程中研究,研究和实践CPR在与人的互动(协作)中的应用。协作机器人(配件)是为共享工作区或人类和机器人直接接触的直接HR(人类机器人)交互而设计的机器人。协作机器人计划与传统的公关计划不同,在该计划中,机器人与与人类的接触隔离开来。是国际标准化组织定义的,配备机器人是一种机器人,可以在协作操作中使用,在协作操作中,机器人和人类在制造运营的定义工作空间中同时工作(这不包括机器人对机器人系统或同事,在不同时间工作的人和机器人)。协作(在工业机器人技术的背景下)是一个人和机器人实现设定目标的操作,行动或工作的共同绩效的过程。协作操作是CPR与人之间定义的动作顺序,因此,这导致了特定任务或工作的执行。协作技术系统(CTS)是一种技术系统,在该系统中,人们共同努力的CPR被用作通用的灵活自动化手段。协作工作空间是一个人的共享工作区和CPR,在其中进行协作操作。人类 - 机器人相互作用(人类 - 机器人相互作用HRI)是生活中各个方面的人与机器人之间相互作用的过程。但是