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进化轨道，弹射和电离光子从中间质量到具有parsec
在预测恒星的演化和死亡方面，恒星进化模型的最新进展。我们提出了使用更新的P ARSEC v2.0代码计算的新的恒星进化模型，以获得金属和初始质量的全面和均匀的网格。核反应网络，质量损失处方和元素混合的处理都在P ARSEC v2.0中进行了更新。我们计算了跨越Z = 10-11至Z = 0的13个初始金属性的模型。03，质量范围从2.0m⊙到2000 m，由1100多个库（包括纯模型在内的2100个轨道）组成。对于每条轨道，从预先序列到最先进的早期抗肌肉分支或苏植物前阶段（取决于恒星质量）的进化。在这里，我们描述了轨道的特性及其化学和结构进化。我们计算了最终的命运和残余物质，并为每种金属性建立了质谱，发现合并的黑洞（BH）配对质量质量间隙仅在100至130 m⊙之间。此外，残留质量提供了与观察到的BH质量一致的模型，例如GW190521，Cygnus X-1和Gaia BH3二进制系统的BH质量。我们计算并提供了从恒星风和爆炸性最终命运以及电离光子速率的化学喷射。我们展示了金属性如何影响这些恒星的进化，命运，喷射和电离光子计数。所有模型均可公开可用，可以在P ARSEC数据库中检索。我们的结果表明，与不同代码计算的其他轨道的总体一致性很强，由于混合和质量损失的不同处理，对于非常巨大的恒星（M Zams> 120m⊙）而出现了最显着的差异。与大型麦哲伦云的狼蛛星云中观察到的大量恒星样本的比较表明，我们的轨道很好地重现了主要序列上的大多数恒星。
人工智能融合学习：释放职业潜力 - ucf stars
评估与反思（100-300 字）将 AI 融入这项作业是在 2023 年夏季首次试行的。起初，只有少数学生使用 AI 来帮助他们制作和开发简历或求职信。到 2024 年夏季，更多的学生已经在这项作业中使用 AI，并取得了不同程度的成功。这与学生对将 AI 用于学术课程的兴趣和指数增长相一致（Amoozadeh 等人，2024 年）。按照建议使用，作为帮助他们组织经验和成就的工具，AI 已帮助学生编写出精美的求职信，帮助他们在课程与潜在工作职位之间建立有价值的联系。将来，我们计划更明确地向学生强调，他们确实需要仔细阅读并检查 AI 协助的整个文档，以发现它可能产生的任何幻觉或错误信息。这个专业的作品集任务通过 GenAI 得到了增强，始终围绕通用设计原则构建，现在包括基于大脑的学习和生成式 AI 实践的最佳实践（Eadens、Pratt 和 Lanterman，2021 年；Pratt 和 Pacheco，2024 年）。
设计AI辅助工作流程-UCF星星
刚刚收到了初次接触生成的AI工具。至此，学生在提示方面的经验有限，并且主要与课堂上提供的预定义模板合作，而不是从头开始创建提示。他们已经获得了有关生成AI的能力和局限性的简短演讲，这使他们对AI可以做什么也无法做的事情有了基本的理解。这项任务假定学生对AI工具有一定的熟悉，但不需要他们在AI互动方面具有很高的技能。对于完成这项任务的未来学生将具有更多的经验，以发展自己的提示和理解AI的优势以创造更有效和精致的工作流程，这将是有益的，但该任务在此阶段仍然效果很好。即使以他们的基本熟悉程度，它也为学生提供了一个宝贵的机会，可以探索哪些工作流程是现实的，鉴于他们当前的理解水平和可用的AI工具，可能不是哪些。●评估：这项活动通过与A
多个OB星的定量光谱
上下文。大多数巨星位于二进制或多个恒星系统中。与单颗恒星相比，这些物体基于模型大气对定量分析提出了其他挑战。特别是目前几乎没有有关此类系统化学组成的信息。目标。四个恒星系统HD 37061的成员充满了猎户座中H II区域43的兴奋。首次得出所有可在光谱中可追踪的线的元素的精确和精确的丰度。方法。采用了与A tLAS 12代码与非LTE线形成计算相结合的杂种非本地热力学平衡（非LTE）方法。分析了单个恒星的大气参数和元素丰度的高分辨率复合谱。基本的恒星参数是基于恒星进化轨迹得出的，并表征了星际红色。结果。我们确定了HD 37061系统中三个恒星的基本参数和化学丰度。系统中的第四个和最微弱的恒星由于其快速旋转而没有显示出不同的光谱特征。但是，该恒星对连续体具有明显的影响。单个恒星的派生元素丰度和确定的年龄相互一致，并且丰度与宇宙丰度标准相一致。我们发现光谱距离与Gaia数据释放3个视差距离之间有着极好的一致性。
STARS 引文 STARS 引文 Garay, Natalie，“人工智能对刑事司法系统的影响”（2024 年）。优等生论文。59. https://stars.library.ucf.edu/hut2024/59
STARS 引文 STARS 引文 Garay, Natalie，“人工智能对刑事司法系统的影响”（2024 年）。优等生论文。59. https://stars.library.ucf.edu/hut2024/59
脑机接口的伦理问题 - ucf stars
STARS 引文 STARS 引文 Lynn, Devon J.，“脑机接口的伦理学”（2024 年）。优等生论文。17. https://stars.library.ucf.edu/hut2024/17
中子配对与密度梯度依赖性的作用在中子星的内皮的半显微镜处理中
使用具有Strutinsky-Intolal壳和配对校正的四阶延长的托马斯 - 弗米方法和配对校正，我们将中子恒星与BSK31的内在外壳计算出功能的功能，其配对具有两个术语：（i）在同质核问题上对同质核效应的结果（均具有更高的核化效应）（i）对中等效应的术语（i），并且是在核问题上的效果（功能； （ii）一个经验术语取决于密度梯度，这允许对核质量的出色拟合。质子和中子配对都考虑在BCS理论中，而后者则在局部密度近似中。我们发现，在考虑中子配对的整个密度范围内，质子数Z的平衡值保持40。新的状态方程和组成与我们先前首选的功能BSK24非常相似。但是，预测的中子配对场完全不同。特别是发现簇对中子超级流体不可渗透。对中子超级流体动力学的含义进行了讨论。由于新配对更现实，因此功能性BSK31更适合研究中子星形壳中的中子超级流动性。
在积累超临界光度的磁性中子恒星中的定量解释
上下文。磁性中子星（NSS）通常在其X射线光谱中表现出回旋谐振散射特征（CRSF）。回旋线被认为是在积聚柱中的辐射冲击中产生的。高光度NSS在回旋通线（E CRSF）和X射线光度（L X）之间显示出平滑的抗相关性。目标。已经指出，如果辐射冲击是循环基因线形成的位点，则观察到的高发光NSS中观察到的E CRSF-L X平滑抗相关与理论上预测的抗相关性与理论上的预测。电击高度与亮度近似线性增加，而偶极磁场作为距离的立方功率下降，从而意味着当亮度通过数量级的级数时，相反，与观察相反，则相反。由于没有其他候选位点可以进行回旋线形成，因此我们在辐射冲击时重新审查了与辐射冲击时的亮度的预测变化率，仔细观察所涉及的物理学。方法。我们开发了一个纯粹的分析模型，该模型描述了观察到的回旋能质心对冲击阵线高度的总体依赖性，包括相对论的增强和重力红移的影响。相对论的增强效应是由于相对于冲击的参考框架上游吸积等离子体的轻度相对论运动所致。reults。我们表明，相对论的影响明显削弱了预测的E Crsf-l x抗相关。我们发现，环形线能的能量随（a）（a）由于偶极磁场引起的冲击高度而变化。我们使用我们的模型来拟合X射线源V0332 + 53的数据，该数据表现出弱负相关，并证明该模型可以很好地拟合数据，从而减轻了观察结果和理论之间的张力。结论。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。 由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。
教育工作者的 AI 黑客 - ucf stars
本书是我们两年来第二本有关生成式人工智能 (GenAI) 的书，它源于我们逐渐意识到教师需要人工智能工具的持续支持。您的合著者在中佛罗里达大学 ( http://fctl.ucf.edu ) 的教学中心工作，我们亲眼看到教师们对学习人工智能的渴望是无止境的。仅仅提供入门指导和基本培训是不够的。随着教师们熟悉一种或多种 GenAI 工具，他们的熟练程度也会提高，他们已经准备好甚至渴望迎接新的挑战。更重要的是，人工智能工具不断涌现，新的工具不断进入市场，即使是熟悉的工具也会随着时间的推移而更新，既增加功能，也改变工具的使用方式。