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高等教育中的人工智能
英国的大多数教育机构都处于成熟度模型的早期阶段，希望了解人工智能的使用方式及其潜力。我们还看到少数机构嵌入了人工智能驱动的服务。这方面的例子包括博尔顿学院的 Ada 聊天机器人，它已成为该学院服务的一部分约三年，以及贝辛斯托克理工学院 (BCoT)，该学院自 2018 年以来一直在使用人工智能服务，包括 CENTURY Tech 的自适应学习系统。在英国以外，我们已经看到人工智能驱动的服务支持转型变革的迹象。例如，亚利桑那州立大学自 2014 年以来一直在使用自适应学习平台 CogBooks。我们在中国看到了更为重大的转变，例如 SquirrelAi，它正在大规模提供人工智能驱动的学习，并在中国 200 多个城市开设了 1,700 多所学校，拥有 3,000 名教职员工。6
第三赛2024.pdf
“行星与塑料”。全球环境污染的上升水平上升，有害健康和社会经济影响迫使我们对如何解决这一问题进行创新思考。我们不可持续的消费和生产模式，采用带走的生活方式导致了密不可分的三重行星危机 - 气候变化，生物多样性损失和环境污染。塑料污染是关于这三个行星危机的束缚。世界每年生产4亿吨塑料，这是60年前的25倍。只有9％是回收的； 12％被焚化，有79％的自然界被填埋或结束。在毛里求斯，每年都会在Mare Chicose的垃圾填埋场中处置了70,000吨塑料废物； 3,000吨被回收，不确定的金额最终在环境中。（来源：https：//www.undp.org）。联合国已将年轻一代确定为这个星球的变革者和继承者。他们的热情，创造力和能量对于先驱新解决方案至关重要，以解决三重行星危机。比以往任何时候都要多，迫切需要在早期阶段开始对年轻一代的环境管理意识开始，以期在未来的更美好的世界中具有环境管理感。因此，必须通过赋予青年等能力来灌输对塑料和塑料污染的知识。在此主题下，三级学生可以描绘以下一个或一个组合，并且可以
第三级结构的复杂感知功能融合 -
基于三级结构的RNA设计在合成生物学和治疗剂中起着培养作用。现有方法探索了结构 - 序列映射，但它们仅关注RNA结构并忽略复杂级信息的作用，这对于有效的RNA设计至关重要。为了解决此限制，我们提出了基于Ware第三级结构的r na esign模型，该模型，该模型，该模型集成了复杂水平信息以增强基于高等教育结构的RNA序列设计。是特定的，我们的方法结合了蛋白质语言模型（例如ESM-2）提取的蛋白质特征，从而使设计模型能够生成更准确且复杂的相关序列。考虑到蛋白质RNA相互作用的生物逻辑复杂性，我们引入了一种远距离感知的过滤蛋白质表示的局部特征。此外，我们设计了一个高亲和力设计框架，该框架将我们的卡与亲和力评估模型相结合。在此框架中，基于亲和力和结构比对生成并严格筛选了候选RNA的序列。广泛的例证证明了我们方法的有效性，而与基本模型相比，没有我们的复杂感知的效果整合，提高了5.6％。2磅的具体案例研究进一步验证了我们的卡的优势。
三级医院 covid-19 突破性感染概况......
在此期间报告的病例总数为 8350 例，其中 5494 例（65.79%）接种了疫苗，2856 例（34.20%）未接种疫苗。在 COVID-19 大流行远未结束的情况下，疫苗提供了对疾病的救命保护。截至 2021 年 11 月 28 日的数据表明，尼泊尔共接种了 18,317,508 剂疫苗，17 这表明尼泊尔 60% 以上的人口接种了疫苗。疫苗接种顺序为医护人员、患有合并症的成年人、65 岁及以上人群，然后是 18-64 岁人群。在我们的研究中，接种疫苗后发现的突破性 COVID 19 病例为 694 例（12.63%），这与一项针对美国的研究相似，该研究显示疫苗对 COVID-19 大流行有重大影响，18 这可能是由于新变种。在我们的研究中，1865 人接种了国药疫苗，748 人接种了牛津-阿斯利康疫苗，378 人接种了强生疫苗，1503 人接种了辉瑞、Moderna 和 Sputnik V 等其他疫苗。同样，2856 人（34.20%）未接种疫苗。我国获得了牛津-阿斯利康、国药和强生等疫苗的捐赠。根据 2021 年 8 月 16 日的数据，Covishield 第一剂 1875476 和第二剂 866375、国药第一剂 2841460 和第二剂 1336325、强生单剂 1287365 已在人群中接种。19 在这项研究中，在接种国药、牛津-阿斯利康、强生、其他疫苗辉瑞、Moderna、Sputnik V 的个体中分别出现 264 例（14.15%）、95 例（12.70%）、44 例（3.19%）、28 例（1.86%）突破性感染。在所有阳性病例中，263 例（9.20%）未接种疫苗。
三级淋巴结构形成的机制
要安装能够控制或消除疾病的有效抗肿瘤免疫反应，必须募集足够数量的淋巴细胞来进行恶性组织并允许维持其效应子功能。的确，肿瘤组织中T和B细胞的纤维化较高，通常称为“热肿瘤”，是患者生存的预后，并且可以预测几乎所有癌症类型中对免疫疗法的反应。实体瘤中三级淋巴结构（TLS）的组织是热肿瘤的一个独特例子，在该肿瘤中，T和B淋巴细胞与抗原存在的细胞和高内皮细胞聚集，并反映在淋巴机构中观察到的细胞组织。许多小组报告说，肿瘤中存在先前存在的TLS与适应性免疫反应，对免疫疗法的反应以及对没有TLS的人的生存改善有关。因此，了解TLS如何以及为什么组织的机制有显着的兴趣，以便在很少或没有TLS的患者中对它们进行治疗。不幸的是，最常用的癌症小鼠模型不会自发形成TLS，因此显着限制了我们对TLS生物学的理解。此简短审查将总结我们当前对TLS新生成的知识状态，并解决该场中的当前差距。
人工智能在软件测试中的应用：第三
背景：人工智能 (AI) 方法和模型已广泛应用于支持软件开发生命周期的不同阶段，包括软件测试 (ST)。一些二手研究调查了 AI 和 ST 之间的相互作用，但将研究范围限制在特定领域或任一领域内的子领域。目标：本研究旨在探索 AI 对 ST 的整体贡献，同时确定最受欢迎的应用和未来研究方向的潜在路径。方法：我们按照完善的指导方针进行了第三项研究，以进行软件工程中的系统文献映射并回答九个研究问题。结果：我们确定并分析了 20 项相关的二手研究。分析是从公认的 AI 和 ST 分类法中抽取的，并根据它们映射选定的研究。由此产生的映射和讨论提供了有关 AI 和 ST 之间相互作用的广泛而详细的信息。结论：应用 AI 支持 ST 是一个得到广泛认可且日益受到关注的研究课题。研究人员可以利用我们研究得出的映射结果来确定未来研究的机会，实践者也可以利用该映射结果来寻找基于证据的信息，以确定在测试过程中可能采用哪种人工智能支持的技术。
污水处理厂三级处理的 RFP 设计服务。......
1. 目的阿德兰托市 (City) 正在寻求合格的专业公司 (顾问) 提交提案，提供专业设计服务，以提供工程设计服务，从而为现有的阿德兰托污水处理厂 (WWTP) 提供三级处理能力。提交此项目提案的顾问必须具有为其他城市、机构和水区提供类似服务的经验。此提案征求书 (RFP) 预计将产生一份合同 (专业服务协议)，其成本不超过所列金额。选定的顾问应执行 RFP 的“工作范围”部分中指定的任务。鼓励顾问建议对范围进行补充或修改，以增强或澄清所要求的服务，并将建议纳入提案中。此提案征求书 (RFP) 的部门联系人 (联系人) 是此采购的唯一联系人。所有通信均应以书面形式提交给下面指定的联系人。除非联系人另有指示，否则顾问不得与其他部门/市工作人员或官员就此 RFP 进行沟通，除非在提案前会议和/或面试期间。请将与此 RFP 相关的书面问题和/或信函直接发送至：Brenda Lopez，市书记员电子邮件：blopez@adlantoca.gov 有意参与此 RFP 的顾问应立即向联系人提供电话号码、传真号码和电子邮件地址，以便分发附录和/或补充信息（如适用）。未能提供上述联系信息可能会导致通知延迟和/或提案不完整。
不平衡微电网三级控制的凸近似。
本文提出了一种三相不平衡微电网三级控制优化模型。该模型考虑了 24 小时运行，包括可再生能源、储能设备和电网规范限制。使用最近开发的基于 Wirtinger 微积分的近似法简化了功率流方程。对所提出的模型进行了理论和实践评估。从理论角度来看，该模型适用于三级控制，因为它是凸的；因此，保证了全局最优、解的唯一性和内点法的收敛性。从实践角度来看，该模型足够简单，可以在小型单板计算机中实现，计算时间短。后者通过在具有 CIGRE 低压基准的 Raspberry-Pi 板上实现该模型来评估；该模型还在 IEEE 123 节点配电网络测试系统中进行了评估。
高等教育中的人工智能：研究与实践进展
2023 年，生成人工智能 (AI) 对从业者和研究人员的高等教育产生了重大影响。我们回顾了学者对生成人工智能的理解方式，重新审视了我们提出的研究议程，并反思了我们作为学者在学习、教学、设计和政策方面不断变化的角色。关键词：生成人工智能、教育技术、教育研究 简介 在我们最近的社论中，规划了高等教育中生成人工智能 (AI) 的研究议程 (Lodge 等人，2023)，我们认为高等教育在让学生为生成人工智能应用于他们生活的各个方面的世界做好准备方面发挥着重要作用，并且如果我们正在收集证据来为决策提供信息，我们将最适合做到这一点。2023 年，对高等教育中教育技术 (EdTech) 相关的生成式 AI 的反应和讨论发生了快速变化。在这篇社论中，我们回顾了我们的社区了解和使用生成式 AI 的机会，重新审视了我们提出的生成式 AI 研究议程 (Lodge 等人，2023)，并反思了我们作为学者在本期论文中的角色。我们认为，作为教育技术研究人员 (Goodyear，2023)，我们有专业义务建设我们的能力，以便在我们的实践背景下有意义地参与生成式 AI。如果我们不这样做，那么其他有商业利益的人将很有可能控制议程以及有关高等教育中生成式 AI 的决策方式。学习和使用生成式 AI 的机会 OpenAI 于 2022 年 11 月 30 日发布了 ChatGPT 的早期版本（Marr，2023 年）。仅仅几天后，我们的同事在悉尼的 ASCILITE 会议上对其进行了测试，他们被新奇事物所吸引，同时能够轻松演示有问题的底层算法。在此后的 12 个月里，人们对该主题的参与度迅速提高，因为它影响了我们在学习和教学、研究以及管理和工作生活中的一般互动方面的实践。生成式 AI 已被定位为高等教育的“游戏规则改变者”（例如，Green，2023 年）。在国际上，大学被定位为关键利益相关者，不仅要对学术诚信负责，还要为公民，特别是未来的劳动力提供适当的技能，以便在工作中有效地使用生成性人工智能（例如，Laverdiere 等人，2023 年）。对生成式人工智能可及性的回应还包括有关如何使用它来实现个性化或自适应学习的建议（Laverdiere 等人，2023 年）。仅在今年早些时候，人们才开始以概念性的方式讨论此类自动化方法（例如，Thompson 等人，2023 年）。在澳大利亚，许多大学及时发布了第一学期开设单元的政策。对话和政策实施的主要重点是评估和学术诚信。在工具不断发展和观点不断变化的情况下，围绕生成式人工智能的教学机会和挑战培养教学人员的能力一直是关注的重点领域。FutureLearn（2023 年）提供高等教育生成式人工智能单元，由伦敦国王学院的学者领导，尽管他们不是该领域的研究人员。高度重视提供的专业发展