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论人工智能对外语学习的影响及建议学习策略 杨爱军 1 摘要
近年来，人工智能技术在教育领域，特别是在外语习得领域的应用取得了显著进展，并取得了显著的进步。本文探讨了人工智能通过个性化学习、互动练习、实时反馈、诊断评估、灵活的学习路径、文化沉浸和高效的学习策略来提高外语学习效率的潜力。此外，本文还讨论了过度依赖技术、对自学能力的潜在负面影响、人际沟通和文化理解的减弱、个性化教育的局限性、技术挑战和可靠性问题以及数据隐私等道德考虑等问题。此外，本文还强调了在学习过程中边缘化人类教师角色的风险。本文借鉴了人工智能在外语学习中的积极和消极影响，最后提出了有效的语言学习策略建议。
引用发布版本（APA）：Wang，H.，Feng，K.，Wang，P.，Yang，Y.，Sun，L.，Yang，F.，Chen，W.-Q.，Zhang，Y。，＆Li，J。（2023）。中国的电子
大规模采用电动汽车（EV）对于满足所需的气候承诺至关重要，而可负担性起着至关重要的作用。但是，锂，钴，镍和漫画的价格上涨，即电动电动电池中的四种关键材料，可能会阻碍电动汽车的吸收。为了在世界上最大的电动汽车市场中国的背景下探索这些影响，我们扩展并丰富了综合评估模型。我们发现，在高材料成本激增的情况下，电动汽车将占中国车辆总数的35％（2030）和51％（2060），显着低于49％（2030）和67％（2060）和67％（2060）（2060）的份额，从而在累积碳居民中增加了28％（20200020-2020-2020-202060）。虽然材料回收和技术电池创新是有效的长期反应，但考虑到地缘政治和环境脆弱性，强烈建议通过国际合作来确保关键材料的供应链。
心肌脑源性神经营养因子通过转录因子Yin Yang 1调节心脏生物能
我们发现，在进行游泳运动的小鼠中，心肌 BDNF 表达增加，但在小鼠心力衰竭模型和人类心力衰竭中，心肌 BDNF 表达减少。心脏特异性 TrkB 敲除 (cTrkB KO) 小鼠对运动表现出迟钝的适应性心脏反应，控制线粒体生物合成/代谢的转录因子网络上调减弱，包括过氧化物酶体增殖激活受体γ辅激活因子 1α (PGC-1α)。在病理应激（主动脉缩窄，TAC）下，cTrkB KO 小鼠的心力衰竭进展加剧。暴露于运动或 TAC 的 cTrkB KO 小鼠中 PGC-1α 下调导致心脏能量降低。我们进一步揭示，BDNF 通过一种新的信号通路，即多效转录因子 Yin Yang 1，诱导 PGC-1α 上调和生物能量。
引文 Jin L, Wang D, Yang D, Jin Q, Cao M, Li Y, Yang J, Xie G 和 Zhang W (2025) 儿童时期感知到的照顾者焦虑和压力的影响
抑郁症是全球第三大致残原因，已成为影响所有年龄段人群的重大公共卫生问题，对身心健康产生深远的负面影响。在美国，经历重度抑郁发作的一生中风险接近 30% (1,2)。在此背景下，抑郁家庭环境中的经历在塑造后代对抑郁和焦虑症的脆弱性和适应力方面起着至关重要的作用 (3)。因此，研究越来越多地关注家庭动态和抑郁症之间的复杂相互作用，特别强调照顾者的情绪健康对儿童心理发展的影响。照顾者的焦虑和压力被认为是可能引发或加剧抑郁症状的关键因素 (4)，此外，父母的抑郁和焦虑有可能跨代传递 (5)。例如，Carly J. Johnco 和同事发现了焦虑和抑郁代际传递的证据，并指出父母的排斥和缺乏温暖会显著增加儿童患抑郁症的风险（6）。照顾者的焦虑和压力等心理健康问题会对家庭环境产生不利影响，从而可能增加后代患抑郁症的风险。有多种机制可以阐明照顾者的压力如何影响儿童：1.家庭环境对神经发育的影响：Nicole R. Bush 和同事发现，家庭社会经济地位、家庭结构和环境、养育行为和互动方式、父母的心理健康和功能以及父母的物质使用等因素都会影响儿童的大脑发育，进而影响他们患精神疾病的风险（7）；2.情绪感染：儿童可能会内化照顾者的情绪状态，导致抑郁症状的出现。行为模仿：儿童可能会采用照料者模仿的适应不良的应对策略。例如，Emily L. Robertson 及其同事观察到，自 COVID-19 疫情爆发以来，照料者的焦虑、愤怒、悲伤/抑郁情绪增加，饮食和睡眠模式发生变化，对未来的希望减少，冲突加剧，这些因素可以预测一个月后其子女脾气问题、冲突和注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 症状的严重程度 ( 8 )。3. 育儿实践受损：照料者的焦虑会破坏育儿行为，导致过度保护、管教不一致或忽视，进而导致儿童情绪失调和抑郁症状。由于照料者情感缺失导致亲子关系恶化，进一步增加了儿童患抑郁症的可能性 ( 9 )。4.社会经济和环境压力源：照料者的压力往往伴随着社会和经济压力，这些压力会通过限制儿童获得资源和机会而加剧上述影响（10、11）。尽管有大量的研究，但大多数研究都是在西方背景下进行的，主要关注父母情绪对儿童情绪健康的影响。关于照料者压力和焦虑影响的研究明显不足
pafah1b3的高表达促进了运动和运动，并抑制乳腺癌细胞1，Zhiqiang yang Yang 2， *，Wei
摘要背景：乳腺癌（BC）是女性最常见的癌症类型。迫切需要确定新的治疗靶标及其机制。血小板激活因子乙酰水合酶1B3（PAFAH1B3）是一种多聚酶，是一种重要的代谢酶，可介导脂质代谢并影响几种肿瘤。进行了这项研究以阐明Pafah1b3在BC进展中的功能并研究其潜在机制。方法：基因表达分析互动分析（GEPIA）数据库和免疫印迹显示了乳腺癌组织中PAFAH1B3的表达。细胞计数KIT-8（CCK-8），菌落形成和Transwell分析显示对乳腺癌细胞生长和迁移的影响。流式细胞仪（FCM）和免疫印迹测定对乳腺癌细胞凋亡的影响。从机械上讲，进一步进行免疫印迹以确认机制。结果：我们的发现表明，pafah1b3在卑诗省高度表达，Pafah1b3的耗竭抑制了BC细胞的生长和迁移，同时促进凋亡。从机械上讲，PAFAH1B3耗尽破坏了磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）/蛋白激酶B（AKT）途径，从而抑制BC的进展。结论：我们发现PAFAH1B3通过PI3K/AKT轴增强了BC细胞的生长以及运动性，并且可能是BC的目标。
开展调查，查找印尼境内发生的民用航空器事故原因
事故是一系列不良事件的结果。虽然各种航空法规已经缩小了事故发生的可能性，但现实中仍然会发生事故。而一般而言，航空事故的原因可以包括人为因素、飞机因素和天气因素，其中人为因素占航空事故原因的70%-80%。本论文采用的研究方法是法律规范和比较内经验描述分析。为了防止类似事故再次发生，提高飞行安全，需要统一航空事故的报告标准和比较，以便与国家或其他机构作出的航空事故报告进行分析和比较。在调查的早期，需要了解和理解航空事故分类的定义，以确定将要应用的调查实施形式。KNKT 调查程序采用基于国家和国际法规的指导方针进行。组织 KNKT 事故调查的唯一目的是找出影响事故发生的任何原因。此外，此次调查的结果可用于改善条件和安全措施，以防止未来因同样原因发生航空事故。而当整个调查结束时，KNKT 将发布最终报告，作为对印度尼西亚航空事故调查的一种问责形式
引用：Wenzhong Yang和Zhifeng Lu，使用改良的Yolov8s改进了棉田中的杂草检测
在输出图像中分别k Depthise（I，J，K）和k点（i，j，k）代表可分开的卷积的操作。
Mengxin Yu，Zhuoran Yang，江派粉丝
具有颗粒状性嗜性和主要未成熟形式的标志性红细胞增生。他开始接受类固醇治疗，并有足够的反应，直到类固醇戒断和停止。•他呆了2年以上，直到2020年末出现孤立的红细胞增多症（血红蛋白水平18.7 gm/dl，血细胞比容水平为53％）。排除了继发性多发性疾病的原因。调查包括Jakii V617F突变，钙网蛋白（CALR）为阴性。poiietin水平也正常。•进行了骨髓抽吸和Trephine活检，并显示出年龄略微高细胞骨髓（60％的细胞性），E-钙粘着蛋白突出显示了红粘蛋白序列，约占整体细胞的30％。•我们的患者每天开始服用75毫克的阿司匹林，并且缺乏控制，因此他被转移到低剂量的羟基脲，这使他的计数保持良好，没有相关症状。
关于R3 S1上禁令的注释：来自Yang -Mills，Super ...
这项工作对锂离子电池（LIB）的热行为进行了简洁的综述及其与衰老，热量产生，热管理和热衰竭的关系。我们着重于促进阳极中主要老化机制的温度效应，并比较不同细胞化学的日历和骑自行车衰老模式之间的这些效果。我们回顾了减轻老化的策略，包括电池热管理系统（BTMS）的设计，电池用户的最佳实践以最大程度地减少压力因素的影响以及适当的阳极材料选择。我们讨论了LIB的热产生和表面温度变化，包括不同细胞化学的比较。我们分析了由于极端事件无法反驳BTM的极端事件而引起的LIB的热力故障，例如过度充电。最后，我们确定了与LIB的热行为对其性能和生命周期的影响相关的主要挑战和机会，包括阳极材料选择，BTMS设计和快速充电方法的趋势。
可解释的人工智能在建筑生成设计中的应用。Sanaz Zarghami 1、Hanieh Kouchaki 2、Longzhi Yang 1 和 Pablo Martinez Rodriguez 1
简介 在数据呈指数级增长的推动下，人工智能 (AI) 在建筑和施工领域的不断融合正在重塑传统实践。对大量数据集的手动分析和对基于规则的计算方法的依赖带来了挑战，促使人们通过预测模型采用人工智能进行系统数据分析。这种转变影响了该行业的各个方面，包括建筑和结构设计、施工安全、可持续性、可负担性、速度、投资回报率和运营绩效。生成式设计不同于传统方法，它使计算机能够半自主地探索设计空间，为设计师提供多种分析和考虑选项（Baduge 等人，2022 年；Junk 和 Burkart，2021 年；Krish，2011 年）。虽然人工智能在建筑领域的应用越来越受到认可，但在理解和解释人工智能模型输出（通常被认为是“黑匣子”）方面也出现了挑战。值得关注的是，人们对偏见、公平性、信任和可靠性的担忧，特别是在招聘、实时进度监控、网络安全、风险管理和安全等关键领域。人类在这些领域的决策也容易受到偏见的影响，而不愿接受人工智能往往源于缺乏理解。建立对人工智能模型的信任对于获得广泛接受至关重要，这是通过可解释的人工智能 (XAI) 来探索的。这涉及方法和流程，以增强对人工智能算法结果和输出的理解和信心，满足行业对透明度和可靠性的需求 (Matthews 等人，2022 年；Gunning 等人，2019 年；Sokol 等人，2022 年；Love 等人，2023 年)。虽然 XAI 在法律和医学等领域获得了关注，但尽管生成式人工智能兴起，其在建筑领域的探索仍然有限。