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增强个性化学习体验
人工智能 (AI) 与教育的融合带来了变革性的变化，尤其是在个性化学习领域。本文探讨了人工智能通过根据学生的个人需求定制学习途径来增强教育体验的多方面方式。我们研究了各种人工智能驱动的工具和平台，这些工具和平台促进了自适应学习环境、提供了实时反馈并支持差异化教学。通过回顾当前的文献和案例研究，本文重点介绍了人工智能如何识别和解决学习差距、促进参与度并促进更有效的教育成果。此外，我们还讨论了潜在的挑战，例如数据隐私问题、教师培训的必要性以及强化偏见的风险。本文最后提出了利用人工智能以最大程度地发挥效益同时降低相关风险的建议，旨在为所有学生创造更公平、更有效的教育体验。
人类丝状寄生虫的基因组Mansonella ...
少数寄生虫Mansonella Ozzardi和Mansonella Perstans，Mansonellelisois的病因，感染了全球数亿人，但仍然是人类官方病原体中最受研究所研究的人之一。M. Ozzardi在拉丁美洲国家和加勒比海群岛高度普遍，而M. Perstans主要在撒哈拉以南非洲以及南美的一些地区发现。除了其地理分布的差异外，这两个寄生虫还通过不同的昆虫载体传播，并且在其对常用的驱虫药物的反应上表现出差异。缺乏基因组信息阻碍了对Mansonella寄生虫的生物学和进化的研究，并了解物种之间临床差异的分子基础。在当前的研究中，报道了喀麦隆的两个独立临床分离株的高质量基因组和两个来自巴西的ozzardi分离株，另一个是委内瑞拉的。基因组的大小约为76 MB，每个基因编码约10,000个基因，并且基于BUSCO评分约为90％，与其他完整的基因组相似。这些序列代表了Mansonella寄生虫的第一个基因组，并实现了对Mansonella和其他细胞寄生虫之间相似性和差异的比较基因组分析。水平DNA转移（HDT）从线粒体（NUMTS）以及从内共生菌群沃尔巴氏菌（NUWT）转移到宿主核基因组的转移并进行了分析。序列比较抗合性药物的已知靶标二乙基钙化靶标（DEC），伊维沙素和梅本唑的序列发育分析表明，除GON-2基因编码的DEC靶标外，所有已知的靶基因均存在于GON-2基因中，而GON-2基因编码了GON-2基因，该基因在基因组中均来自M. ozzardi Inlecties。 这些新的参考基因组序列将为生物学，共生，进化和药物发现的进一步研究提供宝贵的资源。序列发育分析表明，除GON-2基因编码的DEC靶标外，所有已知的靶基因均存在于GON-2基因中，而GON-2基因编码了GON-2基因，该基因在基因组中均来自M. ozzardi Inlecties。这些新的参考基因组序列将为生物学，共生，进化和药物发现的进一步研究提供宝贵的资源。
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[媒体发布] 在人工智能驱动和超媒体化的世界中，什么定义了人类？在 SAM 的新实验展览中证明你的人性.docx
关于艺术家 Christopher Kulendran Thomas 是一位现居伦敦和柏林的泰米尔裔艺术家，他的家人离开了位于斯里兰卡北部泰米尔人聚居地伊拉姆，那里的种族压迫和内乱不断升级，之后他在伦敦度过了成长的岁月。他大多是从远处观察斯里兰卡当代艺术如何从岛上冲突的灰烬中蓬勃发展起来，于是开始研究艺术创造现实的结构过程。如今，这位艺术家的工作室涉及众多学科，经常使用先进技术，是一种流畅的合作，将技术专家、建筑师、作家、记者、设计师、音乐家、活动家和艺术家聚集在一起，探索文化、技术和公民身份交叉点上各种尚未实现的可能性。Kulendran Thomas 是 New Eelam 的创始人兼首席执行官。
英国正规服务人员就业 2021/22 - GOV.UK
初级职业 (16%) 包括通常需要最低程度的普通教育并可能包含短期工作相关培训的职业。此类别中的职业包括酒吧招待、劳工、清洁工和工厂/仓库工人。在本公报中详细说明了不同人口群体之间的职业差异。职业已根据国家统计局 (ONS) 的《2020 年标准化职业分类》(SOC) 进行分组。本公报中介绍了主要的 SOC 组。有关所有 SOC 组中职业的更多信息，请访问 ONS 网站 7 。与前几年相比，从 COVID-19 大流行的影响中恢复可能影响了 2021/22 年退役军人的职业结果，与前几年相比，就业市场总体上较为有利。
第 1 课：定义人工智能
人工智能的起源可以追溯到古代关于人工智能诞生的传说。然而，人工智能的正式研究始于 20 世纪中叶，其标志性时刻包括 1943 年沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨开发出第一个神经网络模型。20 世纪 50 年代，艾伦·图灵提出了图灵测试，作为衡量机器智能的基准。约翰·麦卡锡于 1956 年创造“人工智能”一词，同年组织达特茅斯研讨会，通常被视为人工智能作为一个独特领域建立的基础事件。随后几十年，人工智能研究经历了波动，快速发展时期与“人工智能寒冬”交织在一起，其特点是资金和兴趣减少。21 世纪迎来了重大突破，特别是在机器学习、深度学习和神经网络领域。
在 Jetson AGX Xavier 开发套件上刷入 20.09 Jetson CUDA-X AI 开发者预览版的步骤
sudo dpkg -i libnvinfer7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-dev_7.2.0.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo sudo sudo sudo dpkg -i libnvinfer-plugin7.7.7.7.7.7.7.7.2.0-110.110.110.20.110.110.110.2 -plugin-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvonnxparsers7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo sudo dpkg -i dpkg -i 2.0-1+cuda10.2_arm64.deb libnvparsers-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-bin_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-doc_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb sudo dpkg -i libnvinfer-samples_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb
第 1 课：人工智能的定义和历史
人工智能的最终目标是创造能够复制或超越人类认知能力的智能机器，从而在医疗、交通、金融、教育等领域彻底改变行业、提高效率并改善人类生活质量。人工智能是一个快速发展的跨学科领域，与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和其他学科交叉。它在改变行业、革新技术和塑造社会未来方面具有巨大的潜力。随着该领域的研究和进步，人工智能的定义和范围也在不断发展。
COVID-19 的放射学发现：人工智能与放射科医生的比较
背景：随着 COVID-19 负担的加重，快速可靠的筛查方法势在必行。胸部 X 光片在快速分诊患者方面起着关键作用。不幸的是，在资源匮乏的环境中，训练有素的放射科医生很少。目的：本研究评估并比较人工智能 (AI) 系统与放射科医生在检测 COVID-19 胸部 X 光片发现方面的表现。受试者和方法：测试集包括三个月内 457 张疑似 COVID-19 肺炎患者的 CXR 图像。一位拥有 13 年以上经验的放射科医生和人工智能系统 (NeuraCovid，一款与人工智能模型 COVID-NET 配对的 Web 应用程序) 对 X 光片进行了评估。通过计算灵敏度、特异性和生成受试者工作特征曲线来比较人工智能系统和放射科医生的表现。RT-PCR 测试结果被用作金标准。结果：放射科医生的灵敏度和特异性分别为 44.1% 和 92.5%，而 AI 的灵敏度和特异性分别为 41.6% 和 60%。AI 系统将 CXR 图像正确分类为 COVID-19 肺炎的曲线下面积为 0.48，放射科医生为 0.68。放射科医生的预测优于 AI，P 值为 0.005。结论：放射科医生检测 COVID-19 肺部病变的特异性和灵敏度优于 AI 系统。
