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教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
从越野设置中的长波高光谱图像
近年来，自主导航变得越来越流行。但是，大多数现有的方法在公路导航方面有效，并利用了主动传感器（例如LIDAR）。本文使用Passive传感器，特别是长波（LW）高光谱（HSI）的遍历性估计，重点介绍了自主越野导航。我们提出了一种方法，用于选择一部分高光谱带，该方法通过设计一个最小的传感器设计带选择模块，该模块设计一个最小的传感器，该模块设计了一个最小的传感器，该模块可以测量稀疏采样的光谱带，同时共同训练语义段网络网络，以进行遍历性估计。使用我们的LW HSI数据集在包括森林，沙漠，雪，池塘和开放式田野的各种越野场景中证明了我们方法的有效性。我们的数据集包括在各种天气条件下白天和夜间收集的图像，包括具有广泛障碍的具有挑战性的场景。使用我们的方法，我们学习了所有HSI频段中的一个小子集（2％），这些子频段可以在利用所有高光谱带时获得竞争性或更好的遍历性估计精度。仅使用5个频段，我们的方法能够实现平均类别的效果，该级别仅比使用完整的256波段HSI低1.3％，而仅比使用250频段HSI实现的效果仅比使用了0.1％，这证明了我们方法的成功。
在农村环境中创建包容性数学教室
课程描述在此课程中，您将学习如何在乡村数学课堂中培养归属和包容的文化。发现鼓励所有学生，包括历史边缘化群体的学生，他们感到足够安全，可以积极参与并分享他们的数学思维。该课程超越了传统方法，提供了对维护和确认积极数学身份的见解，以及在您的本地，移民，特殊教育和LGBTQ+学生中通常会持续不存在的归属感。利用恢复性实践的策略，您将学习如何以建立关系，减少羞耻感并恢复所有数学学习者的尊严的方式来回应歧视性学生的评论，同时仍保持着关注您日常数学学习目标的关注。此课程非常适合具有多年龄学习者和多样化数学水平的教室的教师，还将研究纳入学生语音和选择的低prep分化和话语策略。
WECO闭环BMS通信集成指南磷酸锂电池定制设置
●切勿超过制造商提供的最大电压设置。●较宽的温度范围和离网系统充电的可变性，通常建议使用较低电压设定点的更保守的设置。●较低的充电设置可能会将电池充电到〜90-95％的SOC，并防止电池高或电池电压故障，并在电池上施加更少的压力。这可以优化电池周期寿命。●较高的电荷设置可以在电压调节阶段发生细胞平衡，因此可以更平衡细胞。这可以增加电池的可用容量。●更高的开路充电设置可能更适合于每天不会充电的应用程序。●切勿将较高的充电设置用于离网太阳能光伏系统，该系统几乎没有载荷，因为它可以过度充电电池。●应考虑具有较高充电率> C/5的系统或可能断开大负载的系统。这可能导致一个电池电池进入吸收阶段后超过最大电池电压。
保障机制 - 拟议的策略设置
，如果我们不正确获得保障机制，我们无法实现我们的立法排放减少目标，并在应对有害气候变化方面取得真正的进步。加强这项政策对于确保澳大利亚最大的发射器在减少有害污染的共同努力中提高自己的体重至关重要。在认识到澳大利亚政府正在设计当前的改革环境，目的是实现立法的43％的减少排放量目标，但应指出的是，这些环境将需要在不久的将来进行划定，以便在上面突出显示的更深层次的排放量。这应被视为在2025年应于巴黎协定下设定澳大利亚下一个国家确定捐款的过程的一部分。
COVID-19大流行对亚利桑那州农村和城市环境中医疗劳动力的失误影响
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分析了地方性环境中的瘟疫反刍动物病毒（PPRV）暴发的时空风险：范围审查
1。引言一种称为Peste des Petits反刍动物（PPR）的病毒会影响小型反刍动物，主要是绵羊和山羊，但它也会感染家畜。PPR病毒（PPRV）是paramyxoviridae属的菌群的单链，非分段的RNA病毒（1）。PPRV的基因组跨越15,948个核苷酸（NT），并结构为六个开放式阅读帧（ORF）。由这些ORF编码的六种结构蛋白是聚合酶（P）或大蛋白（L），融合蛋白（F），磷酸蛋白（P），基质蛋白（M），黑凝集素蛋白（H）和核蛋白（N）。此外，非结构蛋白C和V由ORF转录单元（2）编码。通过使用部分基因序列的系统发育研究，通过系统发育研究从两种结构蛋白N或F中描述了四个谱系（3）这些PPRV的谱系分布在包括非洲，亚洲和欧洲在内的几个地理区域中（4）。所有四个PPRV谱系都存在于非洲，自1940年以来，西非国家一直局部局部病毒。当前的证据表明，谱系I病毒不再循环，因为自2001年以来就没有发现这种血统（5）。血统II主要出现在西非，尽管最近在刚果民主共和国（DRC）和坦桑尼亚报道了这一点（6）。北部和西部的北部都没有报道谱系III，尽管在科莫罗斯群岛以及东北，东部和中非都可以找到它。非洲最常见的血统IV已在15个不同的国家中记录在第15个国家中。（6）。迄今为止，它已在非洲的北部，西部，中部和东部地区进行了确定，并且正在逐渐向南移动。随着PPRV继续散布在以前未感染的地区，数以千万万的家庭小型反刍动物和野生动植物面临感染的风险。但是，在以前未感染的地区发现的PPRV感染以及被感染的国家的谱系混合物共同强调了PPR的地理和时间动态特征（7）。年度全球经济损失估计，这些损失的年度经济损失约为1.45美元，这些损失的一半，这些损失的一半，这些损失影响了非洲和一季度的ASIA。这些损失是由死亡率造成的，死亡率最高为20％，而发病率达到100％（8,9）。由于对绵羊和山羊农民的高影响力PPR，粮食和农业组织（FAO）和世界动物健康组织（以前称为OIE）已正式启动了一项全球旨在消除PPR的计划。