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人工智能如何在成人教育中发挥优势？
1. 人工智能可以自动化教育中的基本活动，例如评分。在大学里，即使助教分担，为大型讲座课程评分家庭作业和考试也是一项繁琐的工作。即使在低年级，教师也经常发现评分占用了大量时间，而这些时间本可以用来与学生互动、备课或进行专业发展。现在，教师可以自动评分各种多项选择题和填空题
意大利在农业中的优势
详细，意大利农业在2024年达到了424亿欧元的农业价值，领先于西班牙，在法国的395亿欧元中，以351亿欧元的价格上升到第二名，其351亿欧元（已下跌了两年，已经下降了两年，已经跌至第三名，跌至319亿美元，零售额为16.2亿美元，零售价为13.2亿美元。因此，意大利在欧盟农业添加的全部价值中产生的三分之一以上是2024年的：在估计总计2336亿欧元中，意大利的份额为18.2％，西班牙的份额为16.9％，而法国为15.0％，而德国为13.7％的生产量构成了15.0％。补贴相对有限。
使用定量数据对...
学校检查是许多教育系统的共同特征。这些通常涉及一组经验丰富的教育专业人员，以评估学校的整体有效性。也可以通过可用的各种定量背景数据来告知它们。广泛认识到，将这种定量信息作为检查过程的一部分存在优缺点，尽管这些信息很少被简洁地列出。本文旨在通过提出和反对使用定量数据在告知学校检查中的论点来填补这一空白。我们认为，虽然定量数据提供了有关重要结果的客观信息，但其有用性受到一系列因素的限制，包括丢失的数据，小样本大小，创建不正当激励措施以及最容易获得的措施捕获学校质量以外的方面的事实。我们通过讨论Ofsted目前如何在这些利弊之间进行权衡的结论来总结，从而鼓励就这个重要问题进行进一步的辩论。
证据基础和优势的性质，营养和健康主张领域的挑战和建议：营养科学院的职位论文
摘要营养和健康索赔法规对健康索赔的规定主要是为了保护消费者免受不可证实的索赔，以确保索赔准确并获得高质量的科学证据来证实。在该立场论文中，营养科学院独特地认识到独立科学家对欧洲基础上主张的证据的透明，严格的科学评估的优势，这是英国现在独立采用的一种方法。进一步的优势是风险评估与风险管理的分离，以及对提交索赔人员的广泛指导。尽管如此，在评估科学证据和环境方面仍存在四个主要挑战：（i）定义健康的人群，（ii）对食品进行疗效试验，（iii）开发出明确定义的生物标志物以进行某些试验结果，（iv）确保与公认的营养原则保持一致的食品含义是一致的。尽管该法规旨在保护消费者免受伤害，但我们从消费者研究中确定了一些挑战：（i）更容易理解一些健康主张的措辞，以及（ii）理解涉及营养或健康索赔产品的误解的含义。提出了克服这些挑战的建议。此外，该学院建议与有关规定中第12（c）条的国家机构进行对话。这应该进一步阐明GB指南，以避免卫生专业人员与未经训练的“影响者”之间目前的非级别竞争环境，这些卫生专业人员没有涵盖有关商业通信中作者ISED主张的交流。
分析壁内和壁外授予资金机制的比较强度
科学资助者利用各种资金机制来推进科学发现，并且这些方法的比较优势经常是有争议的。一个突出的例子是，在外部资助的研究中，授予外部机构的赠款与摩尔省资助的研究之间的对比，在该研究中，科学家直接被资助机构雇用。每个机制都得到理论上的支持。在这种情况下，我们量化了美国国立卫生研究院壁外和壁内机制的比较优势。根据投资进行调整，校外研究在产生学术成果（例如出版物和引用）方面表现出色，这是学术评估中的标准指标。相比之下，壁内研究（无论是基础还是应用）都在产生影响随后的临床研究的研究，与其代理任务保持一致。这些发现提供了证据，表明与不同资金机制相关的机构激励措施推动了其比较优势。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
人类诱导性多能干细胞衍生的心肌细胞 (iPSC-CM) 用于模拟心律失常：优势、挑战和潜在解决方案
心脏二元组中的离子通道和细胞骨架蛋白在维持兴奋-收缩 (EC) 耦合和提供心脏稳态方面发挥着关键作用。这些二元组蛋白质的功能变化，无论是由遗传、表观遗传、代谢、治疗还是环境因素引起的，都会破坏正常的心脏电生理学，导致异常的 EC 耦合和心律失常。动物模型和异源细胞培养为基础心脏研究提供了阐明心律失常发病机制的平台；然而，这些传统系统并不能真正反映人类心脏电病理生理学。值得注意的是，具有相同遗传性通道病 (ICC) 基因变异的患者通常表现出不完全的外显率和不同的表现度，这强调了建立患者特定疾病模型以理解心律失常的机制途径和确定个性化疗法的必要性。患者特异性诱导多能干细胞衍生的心肌细胞 (iPSC-CM) 继承了患者的遗传背景，并反映了天然心肌细胞的电生理特征。因此，iPSC-CM 为心脏病建模和治疗筛选提供了一个创新且具有转化价值的关键平台。在这篇综述中，我们将研究患者特异性 iPSC-CM 如何在历史上演变为在培养皿中模拟心律失常综合征，以及它们在理解特定离子通道及其功能特征在引起心律失常中的作用方面的实用性。我们还将研究 CRISPR/Cas9 如何实现基于患者独立和变异诱导的 iPSC-CM 的心律失常模型的建立。接下来，我们将研究使用人类 iPSC-CM 进行体外心律失常建模的局限性，这种建模源于 iPSC 的变化或 iPSC 或 iPSC-CM 基因编辑引起的毒性，并探索如何解决这些障碍。重要的是，我们还将讨论新型 3D iPSC-CM 模型如何更好地捕捉体外特征，以及全光学平台如何提供非侵入性和高通量电生理数据，这些数据可用于分层新出现的心律失常变异和药物发现。最后，我们将研究提高 iPSC-CM 成熟度的策略，包括强大的基因编辑和光遗传学工具，这些工具可以在 iPSC-CM 中引入/修改特定离子通道并定制细胞和功能特征。我们预计 iPSC、新型基因编辑、3D 培养和细胞培养的协同作用将在未来几年内实现。
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
“我们现在通过我们的协作优势创造未来...
关于该报告IMI致力于以核心目的驱动的可持续未来：设计和制造技术和产品解决方案，从而产生积极的影响。超过43年，我们与全球组织合作开发了挽救生命，节省能源并改善生活质量的解决方案。对人民和地球的关注是IMI所代表的 - 通过可持续的方法共享繁荣。本报告在2023年瞥见了公司的旅程，突出了我们当前的成就和未来的目标。在我们承认未来的工作时，我们对将碳足迹的承诺保持充满信心，到2030年。员工福祉和健康的工作环境也是我们战略的核心。我们不断监视最佳实践，以确保我们的运营保持相关性并为更美好的世界做出贡献。通过与合作伙伴，供应商，行业和社区合作，我们努力实现可持续性目标并产生持久的积极影响。在旅途继续前进时，每一步都使我们更接近可持续的未来。
使用定量数据为学校检查提供的优势和局限性
抽象学校检查是许多教育系统的共同特征。这些可以通过有关学校的定量背景数据来告知。人们认识到，将这种定量信息作为检查过程的一部分存在优缺点，尽管这些信息很少被简洁地列出。本文通过提出和反对使用定量数据在告知学校检查中的论点来填补这一差距。我们认为，虽然定量数据提供了有关重要结果的客观信息，但其有用性受到一系列因素的限制，包括丢失的数据，小样本量，创建不正当激励措施以及最随时可用的措施捕获学校质量以外的方面的事实。我们通过讨论教育标准，儿童服务和技能（OFSTED）（英格兰的学校检查局）目前如何在这些优点和缺点之间进行交易来得出结论。