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World File Search System不容忽视
对量子技术文化的教育调查......
Zeki Can Seskir 1*、Simon Richard Goorney 2,3、Maria Luisa Chiofalo 4 1 德国卡尔斯鲁厄理工学院 2 丹麦奥胡斯大学 3 丹麦哥本哈根大学尼尔斯玻尔研究所 4 意大利比萨大学* 通讯作者：zeki.seskir@kit.edu 引用：Seskir, ZC、Goorney, SR 和 Chiofalo, ML (2024)。量子技术“文化”教育：一项关于公众意识概念的调查研究。欧洲 STEM 教育杂志，9(1)，03。https://doi.org/10.20897/ejsteme/14193 出版日期：2024 年 2 月 10 日 摘要 在本文中，我们通过研究教育者可能在量子技术 (QT) 推广活动中包含的概念，为 STEM 教育领域提供概念和实践贡献。我们将我们的方法嵌入学科文化 (DC) 框架中，在该框架中，我们将 QT 的文化细微差别视为教育工作中不容忽视的重要因素。为此，试点项目“量子技术教育全民行动 (QuTE4E)”于 2021 年 12 月至 2022 年 6 月期间进行了一项调查研究，调查了 QT 推广的关键概念。在这里，我们展示了通过 DC 框架分析的研究结果，并考虑了设计 QT 推广活动的意义。这些数据表明，强调量子力学 (QM) 的核心概念具有重要意义，同时也提出了一个问题：QT 是物理学、计算机科学还是其他学科。这要求重新排列某些概念（如量子比特和自旋）的首要地位，以便推广，其中 QM 中的核心概念可能不是 QT 中的核心概念，反之亦然。这项研究的结果为那些有兴趣进一步了解这个快速发展的领域的人提供了宝贵的见解。
人工智能在印度农业中的作用
人工智能的应用不容忽视或简要解释，它在我们每天参与的事物中随处可见。人工智能如何改变农业就是一个被视为革命性的例子。人工智能改变了农业实践，因为它带来了效率。随着当前人口的增加，土地不断增加，如今土地稀缺。出于这些原因，人工智能以更少的土地使用率带来了效率，这对农业社会有所帮助。为农业用途开发的产品和技术使更高效的农业技术成为可能，这种技术节省了时间，并为农民创造了更安全的居住环境。通过人工智能开发的技术正在帮助农民提高工资。随着人口的增加，开发的技术也有助于创造就业机会。这是因为该技术帮助那些没有工资、没有容易出售的农作物的农民在城市找到工作。这为他们提供了另一个可以选择的外包机会。许多知名人士都相信人工智能是农业的未来。如今，这种信念已在世界各地蔓延，因为它已帮助了大量农民。这类技术将帮助农民增加开支，削减原材料、化肥、农药和水等成本。人工智能及其相关技术展示了农民如何利用资源，并通过最大限度地提高生产力和最大限度地降低成本展示了一种有效利用这些资源的方法。2. 农业中的人工智能多年来，农业和人工智能一直相辅相成。农业为印度 55% 以上的人口提供了生计，人工智能使农民更容易提高效率，使用更少的资源并最大限度地提高生产力。人工智能在农业中的应用取得了长足进步，多年来，智能农业得到了极大改善，使农民能够增强工作手段，创造一个独立的工作环境。
不添加有机模板的种子导向合成沸石的新进展
随着经济的不断发展，人类对能源的需求日益增加，目前化石燃料作为主要能源仍然发挥着重要作用，但由此产生的环境问题不容忽视，因此如何更高效的利用能源是一个重要问题。目前已证明催化是高效利用能源的主要途径之一。在催化研究中，催化剂是催化技术的核心因素，催化材料的发展将促进催化剂和催化工艺的发展。在众多催化材料中，沸石因具有均匀的孔结构、高的比表面积和优异的稳定性，被广泛应用于吸附、分离、催化等工业领域[1–4]。因此,人们致力于沸石的设计合成,如生成新型沸石结构[5-13]、开发沸石合成新路线[14-19]、沸石形貌的可控[20-24]、制备微/介孔沸石[25-29]、以天然铝硅酸盐(如蒙脱石、高岭土、埃洛石)作为硅/铝绿源合成沸石[30-35]。值得注意的是,现代沸石的合成往往需要使用有机模板剂,由于有机模板剂的结构多样性,人们已经成功合成了各种新的沸石结构。然而使用有机模板剂也存在许多缺点,具体如下:(1)大多数有机模板剂价格昂贵、有毒,大大增加了合成成本; (2) 为了获得开放的微孔，在高温煅烧过程中需要消耗能量用于去除有机模板，同时会产生大量的NOx和CO2等有害气体；(3) 沸石骨架在高温煅烧过程中容易被破坏[16]。显然，无论从消除环境污染还是能源利用的角度考虑，使用有机模板都限制了沸石的进一步应用。因此，在有机模板中合成沸石是十分有必要的。
应对全球流行病的智能疗法：短肽的潜力
自从世界卫生组织 (WHO) 于 2020 年 3 月宣布新型冠状病毒严重急性呼吸综合征 (SARS-CoV2) 疫情为全球大流行 COVID-19 (COronaVIrus Disease 19) 以来，我们已经进入了这场大流行的第三年，我们仍在与越来越多的病毒变异作斗争。迄今为止，全球已报告超过 5.5 亿例 COVID19 病例，死亡人数已超过 640 万，这一严峻的里程碑已经过去。事实上，到今年年底，死亡人数可能会超过 1500 万。这种大流行很有可能成为地方性流行病，而冠状病毒的全部进化潜力尚未揭示。下一次大流行即将到来。具有 SARS-中东呼吸综合征 (MERS) 和 SARS-CoV-2 特征的微生物可能会导致更为严重的生命损失。与其他病毒的共同进化不容忽视。世卫组织表示，我们应该预见到各种人畜共患、易发疫情的微生物，包括高致病性流感病毒株、尼帕病毒、埃博拉病毒、寨卡病毒或出血热病毒。世卫组织总干事谭德塞表示，“从进化的角度看，肯定会出现另一种比这种病毒更具传染性和致命性的病毒。”另一方面，在贫穷国家和武装冲突地区，由于疫苗接种受到阻碍，历史性疾病正在重新出现，而移民和流离失所影响了传播风险、限制了控制，并增加了疫情进一步爆发的可能性。此外，还有其他与黑死病一样对人类构成可怕威胁的生物恐怖主义或抗生素耐药性微生物。在大多数情况下，有效的预防和治疗方法都很有限。
人工智能在医学领域的应用 - 创新
17 这些作者贡献相同 *通信：huangtao@sibs.ac.cn（TH）；puxiang.lai@polyu.edu.hk（PL）；jie.qiao@263.net（JQ） 收到：2023 年 9 月 9 日；接受：2023 年 9 月 14 日；在线发表：2023 年 9 月 15 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-med.2023.100030 © 2023 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。引用：Huang T.、Xu H.、Wang H. 等，（2023 年）。医学人工智能：进展、挑战和观点。创新医学 1(2), 100030。人工智能 (AI) 改变了我们的生活方式和思维方式，也将改变我们的医疗实践方式。借助多模态大数据，我们可以开发大型医疗模型，实现过去无法想象的事情，例如提前几年检测早期癌症，以及在不造成社会负担的情况下有效控制病毒爆发。未来充满希望，我们正在见证进步。话虽如此，也存在一些不容忽视的挑战。例如，生成的数据通常是孤立的，难以从数据所有权和融合算法的角度进行集成。此外，现有的 AI 模型通常被视为黑匣子，导致对结果的解释模糊。患者也表现出对 AI 应用程序缺乏信任，而且没有足够的法规来保护患者的隐私和权利。然而，随着 AI 技术的进步，例如更复杂的多模态算法和联邦学习，我们可能会克服数据孤岛带来的障碍。更深入地了解人类大脑和网络结构也有助于揭开神经网络的奥秘，构建更透明、更强大的人工智能模型。越来越多的临床医生和患者将人工智能应用于他们的生活和医疗实践中，这已成为一种趋势，这反过来可以产生更多的数据并提高模型和网络的性能。最后但并非最不重要的是，监控人工智能在医学中的实践并确保其公平性、安全性和责任至关重要。
内陆蓝色经济行业报告（背景...）
海洋蓝色经济对肯尼亚整体经济的重要性不容否认。然而，在处理更广泛的蓝色经济时，内陆蓝色经济的重要性不容忽视。这就需要研究内陆蓝色经济的部门重要性及其对肯尼亚整体经济的贡献。在海上运输方面，需要从肯尼亚政府采取的发展举措和在我们发展伙伴的支持下采取的其他举措的角度来看待内陆水运的发展。其他 IBE 发展战略是更广泛的东非共同体蓝色经济战略 (EACBES) 的一个子集。值得注意的是，肯尼亚蓝色经济和 EACBES 的发展与非洲联盟 (AU) 2063 年议程交织在一起，该议程旨在“利用非洲大陆的禀赋，包括其人民、历史、文化和自然资源，以及其地缘政治地位，实现公平和以人为本的增长和发展。实现这一目标的方法是：建立并加快实施非洲大陆的农业、工业和基础设施发展框架；为非盟、区域经济共同体 (REC) 和成员国通过的非洲大陆、区域和国家框架和计划提供内部一致性、协调性和协调性；并为个人、部门和集体行动提供政策空间，以实现非洲大陆的愿景”1。非洲蓝色经济战略 (ABES) 基于五个专题领域，其中包括航运/运输、贸易、港口、海上安全、安全和执法。五个专题领域与 2018 年 11 月内罗毕可持续蓝色经济会议的框架相互交织。可以说，会议的目标与非盟-IBAR 战略计划 2018-2023 年的愿景、非盟 2063 年议程和非洲 2050 年综合海洋战略2 相一致，都为非洲的综合、可持续和安全的变革性增长作出贡献。
NISQ 架构及其他架构的相位多项式合成算法
量子电路优化对于提高量子计算的实用性和效率至关重要。特别是，为了满足量子电路急需的紧凑性，可逆电路的合成正在被深入研究。由于 T 门具有较高的容错实现成本 [1]，因此人们投入了大量工作来最小化 T 数量 [2–9] 和 T 深度 [10–13]。相比之下，CNOT 门的实现成本较低，因为它是 Clifferd 群的一部分 [14]。尽管如此，基于 T 门的度量的使用有局限性，事实证明，电路中 CNOT 门的数量是一个不容忽视的度量，因为它会对电路的实现成本产生重大影响 [15]。除此之外，噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子计算机 [16] 具有架构限制。具体而言，这些计算机中的量子比特并非以全对全的方式连接。这意味着具有 2 的元数的逻辑门（例如 CNOT 门）只能应用于某些量子比特对之间。因此，使电路符合给定架构不可避免地会导致 CNOT 计数增加 [17]。处理架构约束的一种常见方法是插入 SWAP 门来路由逻辑量子比特 [18–21]。另一种方法是执行架构感知合成 [22]，这种方法通常会产生具有低得多的 CNOT 计数的电路，同时满足架构约束。这种方法通常应用于可以用高级构造（例如线性可逆函数）表示的电路子集。然后可以将这些电路组合在一起以形成完整的架构兼容量子电路 [23, 24]。此编译方案中的一个重要构建块是合成仅由 CNOT 和 RZ 门组成的电路。这些电路可以用称为相位多项式的高级构造来表示。在这项工作中，我们解决了相位多项式合成问题，并针对受限和完全连接的情况提出了有效的算法。
马绍尔群岛共和国
心脏病、癌症和糖尿病等非传染性疾病 (NCD) 是全球性问题，导致大量残疾和过早死亡。NCD、药物滥用和不良精神健康与几个关键风险因素密切相关，例如吸烟、嚼烟、过量饮酒、不健康饮食、缺乏体育锻炼以及超重/肥胖。糖尿病是马绍尔群岛的主要问题。医院里挤满了糖尿病患者，他们通常已到晚期，需要截肢和透析（国内没有）。外岛对医疗保健服务和数据收集提出了挑战，尤其是对于 NCD。许多资源用于晚期糖尿病治疗。由于土地有限，当地生产的食品很少，营养是一个真正的挑战。人们严重依赖进口食品，而这些食品通常经过加工，营养不良，热量高。尽管非传染性疾病是马绍尔群岛共和国的首要任务，但其他健康问题也不容忽视，包括母婴健康问题、儿童营养不良、性传播感染、精神健康和传染病。2018 年，马绍尔群岛共和国首次进行了一项结合非传染性疾病和相关风险因素指标的新型人口家庭调查。因此，这是该调查的第二轮，因此现在有趋势数据可用。在 2023 年的这项调查中，共有 2,678 名 18 岁或以上的个人参与了调查，他们来自马朱罗岛、夸贾林岛、阿尔诺岛、贾卢伊特岛、沃特杰岛和基利岛。虽然没有对所有岛屿进行调查，但这些岛屿占马绍尔群岛总人口的 86%。受访者回答了有关他们的酒精和烟草使用、其他物质使用、饮食习惯、身体活动、健康获取、口腔健康、健康状况和癌症筛查的问题。此外，还测量了身高、体重、糖化血红蛋白和血压。
人工智能在教育中的应用：
摘要。目的 - 人工智能 (AI) 在教育领域得到了广泛的应用，从在线辅导到学生的自动在线评估。人工智能在教育中的应用的主要未解决问题是预测学生的成绩，以确定学习者是否过早失败或辍学。设计/方法/方法 - 本文从当前文献中分析了人工智能在教育中的应用，并在此基础上提出了一种智能课程分配和学生评估模型，以提高学生的表现和教师的效率。结果 - 文献综述和对人工智能在教育中的应用的分析表明，尽管目前人工智能在教育中得到了广泛的应用和使用，但在使用预测人工智能工具来改善学习者和教师的教学和学习体验方面仍然存在一个未解决的问题。虽然人工智能在教育中的重点似乎是形成性评估、评估和学生的自动评分，但对教师在教学、学习和评估效果方面的表现的评估似乎没有得到同样的重视。实际意义 - 面对全球南方国家用于支持教育的经济资源日益减少，以及全球北方和南方国家教育成本高昂的情况，应用预测性人工智能工具来确定早期学校失败和学生辍学迹象以及教师效率低下的必要性不容忽视。遵循我们的模型并应用 Weka 工具包中选定的机器学习工具来预测学习者和教师的表现，以提高成绩和教师的效率，将产生良好的结果。Weka 包含用于数据挖掘任务的机器学习算法集合，具有用于数据准备、分类、回归、聚类、关联规则挖掘和可视化的工具。使用这种工具可以得到可以表明学生和教师的表现和效率的结果。使用本研究提出的智能评分模型将使教育利益相关者能够成功地开展他们的活动。关键词：人工智能、教育、计算机辅助学习、教育技术。
与 DNA 相关的法医挑战和风险...
IPS，西孟加拉邦警察总监 摘要：在法医科学领域，合成或伪造 DNA 的发展带来了重大挑战，引发了人们对司法系统伦理和可靠性的担忧。本研究调查了伪造 DNA 证据的可行性、方法和法医复杂性。此类伪造的例子包括更改法医数据库或创建与个人基因组成非常相似的合成 DNA。以色列研究人员进行的合成 DNA 实验等著名案例凸显了现有的漏洞，而记录在案的 DNA 篡改事件则揭示了切实的后果。此外，网络安全的重要性不容忽视，因为数字 DNA 档案很容易被操纵。现有文献强调了道德考虑，并提倡加强法医协议，例如实施 DNA 条形码和改进检测合成 DNA 的实验室技术。为了避免潜在的滥用并维护公众对 DNA 证据的信心，合成 DNA 的迅速发展需要更多的法医专业知识、合作研究计划和立法改革。随着技术的不断进步，对 DNA 伪造相关风险进行全面评估以保障法医过程的完整性至关重要。关键词：合成 DNA、法医挑战、基因工程、DNA 伪造、保管链、DNA 篡改、网络安全、道德问题、DNA 条形码和错误定罪。1. 简介：伪造 DNA 分析对法医科学构成了严峻挑战，因为 DNA 证据被故意篡改、伪造，甚至人工生成以欺骗调查。虽然 DNA 伪造的情况很少见，但几起备受瞩目的案件和技术进步凸显了此类做法的风险和影响。这些问题不仅破坏了法医证据的完整性，而且还使司法系统难以准确评估罪责。随着可以制造复杂的假 DNA 样本的技术的发展，人们对 DNA 操纵的担忧加剧。随着法医专家越来越依赖 DNA 证据来定罪和免罪，滥用的可能性成为一个紧迫的问题。执法机构和法医科学家必须保持警惕，适应这些新出现的挑战。了解关键案件