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基于GPT的工具对理解标准化段落的不同影响
由于大型语言模型（例如生成预训练的变压器模型（GPT））的能力迅速提高，基于人工智能（AI）的工具已在大规模的教育中输入。但是，经验数据在很大程度上缺乏AI工具对学习的影响。在这里，我们确定了使用随机的交叉跨界在线研究（n = 195）对标准化美国大学测试（ACT）衍生的标准化美国大学测试（ACT）衍生的段落的阅读理解的影响的影响。所研究的四个工具是AI生成的摘要，AI-AI-ADERING概述，问答导师Chatbot和Socratic讨论聊天机器人。与我们的预注册假设一致，我们发现AI工具的差异效应是基线阅读理解能力的函数。AI工具在较低的参与者中显着提高了理解力，并且在较高表现的参与者中的理解力显着恶化。在特定工具方面，苏格拉底聊天机器人的表现最低，而摘要工具则最大的表现会恶化。这些发现表明，尽管AI工具具有增强学习的巨大潜力，但毯子的实施可能会对较高表现的学生造成意想不到的伤害，呼吁谨慎和开发人员和教育工作者进一步实证研究。
使用蓝牙 - 低能来进行接触跟踪
接触追踪的目的是跟踪个人之间的联系，以告知那些患有感染风险的人。许多国家都考虑了借助数字工具（例如智能手机）进行接触跟踪。许多接触追踪提案基于蓝牙低能（BLE），这是大多数智能手机上可用的中型无线技术。核心想法是使用BLE在附近的智能手机之间交换信息，以跟踪其所有者的联系。即使尚未设计用于测量距离，其有限的范围以及信号强度指示器也可以提供足够好的接近度估计[13]。此外，BLE被设计为具有低能足迹，这对于必须在电池资源有限的设备上一直保持运行的任务很重要。在考虑距离估计和能源消耗的背后，关于设备到设备通信的技术选择仍然是几个问题。本文档将介绍这些详细信息，并将讨论如何根据BLE实施联系人跟踪。本文档仅关注接触跟踪应用程序的BLE通信方面，特别是它没有详细讨论距离估计或能耗方面。本文档的目标是介绍基于BLE的接触跟踪背后的技术要素，提出技术限制并描述所设想的解决方案。
Grannot，一种通过Pangenome图的有效且可靠的注释转移的工具
基因组序列的可用性的增加，突显了我们单个参考基因组以表示物种内部多样性的局限性。pangenomes，涵盖了来自多个基因组的基因组信息，因此对二种情况的多样性进行了更稳定的代表。然而，图形形式的pangenomes通常缺乏注释信息，这限制了其对正向分析的效用。我们在这里介绍Grannot，该工具是通过将现有注释从源基因组投射到图表，然后随后转移到其他嵌入式基因组的工具，该工具专为使用此类图的效率和可靠的注释传输。Grannot针对的是大米，Human和E. coli的Pangenome图和线性基因组的最新工具进行了基准测试。结果表明，Grannot在准确性或速度方面是共识，保守和快速，超过基于对准的方法，或两者兼而有之。它提供了提供信息的输出，例如基因的存在 - 缺乏矩阵，以及源和靶基因组之间传递特征的比对，有助于研究杂物变化和进化。grannot的鲁棒性和不同物种的可复制性使其成为增强pangenome分析的宝贵工具。Grannot可在https://forge.fr/diade/dynadiv/grannot的GNU GPLV3许可下获得。
机器人臂和武器末端工具
具有挑战性。这里的建议是寻找一个预先集成和预验证的ROS2捆绑包，其中还包含有用的软件包，例如MoveIt进行运动计划。Advantech建议选择主机控制器，这些主机控制器支持CODESYS，以减少开发工作。无论选择哪种操作系统（即Linux，Ubuntu或Windows），这可以实时控制机器人武器。对于将来的服务机器人应用程序，需要将AI（人工智能）例程集成到运动控制软件之上。ABB机器人部总裁Marc Segura表示，AI正在增强机器人的抓地力，选择和地点的能力。对于服务机器人来说也是如此。Advantech为工业机器人提供支持Canopen和CIA 402的ROS2软件套件，也可以用于服务机器人。
s'wipe：用于高通量肠道代谢组学1
微生物组越来越被认为是健康的关键因素。肠道菌群通过一系列不同的代谢物调节17个肠道稳态。例如，饮食纤维的微生物发酵产物（SCFAS）等分子已经建立了19个分子，以反映微生物组和/或饮食转移，而SCFAS的变化已有20种与来自癌症的多种胃肠道疾病有关。尽管具有21种生物标志物的潜力，但粪便收集的技术挑战的临床翻译有限。在这里，我们22个粪便擦拭（s'wipe），这是一种使用无毛，质量23光谱兼容纤维素湿巾作为厕纸的超低成本粪便收集方法。标本保存在乙醇24中，无需冷藏，可以通过常规邮件运送。质谱分析25表明，S'Wipe捕获了具有可重现性26的挥发性和非挥发性代谢物，并且对诊断相关的分子进行了验证。我们表明，s'wipe在指导凳子收集方面的性能等效27，从而可以与28个现有研究进行可互换的使用和比较。这种方法非常适合大规模的人群研究，29次纵向跟踪和个性化医学应用。30
基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程
高等教育技术研究所（I.S.T），高等教育和科学研究部，IADIAMBOLA AMPASAMPITO，PO BOX 8122，ANTANANARIVO 101，马达加斯加b物理学和数学工程的实验室（Madagascar b La and of Ensight and Mathimatical of Ensighon and Novernation and the Enviration） - la r r'1177 rue tue du o r'117 rue， -la r´eunion，法国
AI驱动的工具加快了精确细胞成像的癌症诊断
这种强大的深度学习模型受益于TSIA团队也开发的超快光学成像技术。“这项技术使我们能够以极高的速度捕获手机图像。每天都可以生成数千万的图像。因此，利用这一单个系统，我们处于许多AI创新中，我们处于一个独特的位置，以加速先进的AI R＆D，从培训，优化到部署，”
AI工具地图疾病之间的隐藏链接
现在可以自由使用研究界，该工具代表了探索疾病联系的科学家的重大进步。其潜在应用从预防预防策略到建议现有药物的新用途。随着研究人员进一步研究疾病途径，该工具可以作为寻求解码人类健康相互联系的景观的关键资源。
使用预注册作为透明FNIRS研究设计Schroeder的工具，Philipp A.A。；克里斯蒂娜（Christina）Artemenko； Kosie，Jessica E.E。； Cockx，Helena；
Franziska Klein , f,g, † and David M. A. Mehler g,h, * a University of Tuebingen, Department of Psychology, Faculty of Science, Tuebingen, Germany b Princeton University, Social and Natural Sciences, Department of Psychology, Princeton, New Jersey, United States c Radboud University, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Biophysics Department, Faculty of Science, Nijmegen，荷兰D Chemnitz技术大学，人类运动科学与健康研究所，行为与社会科学学院，德国Chemnitz，德国E Coimbra E coimbra大学生物医学成像和翻译研究所，科伊布拉研究所，科伊布拉，科伊布拉，葡萄牙大学，葡萄牙科学，葡萄牙，葡萄牙，葡萄牙，葡萄球训练。 （OldB），德国G rwth Aachen大学，医学院，精神病学系，心理疗法和心理学系，Aachen，德国H University ofMünster大学，翻译精神病学研究所，医学院，德国穆斯特，德国
方法论放射学评分（指标）：Eusomii认可的放射线研究质量评分工具
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