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在微生物燃料中使用Sante植物（大龙菌）...
渗滤液是一种在垃圾填埋场中积累的固体废物形成的液体，其中包含多种污染物，尤其是有机化合物。蒸散量是消除渗滤液中化学氧需求（COD）的有效生物学过程。这种渗滤液处理方法还可以通过微生物燃料电池（MFC）过程产生电力。这项研究的主要目的是通过使用巨大的塔罗植物蒸散来评估COD去除的效率，并评估蒸发过程中MFC系统产生的潜在电能。该实验涉及一个实验室规模系统，该系统具有两个巨型芋头植物反应器（主反应堆）和一个对照反应堆。结果表明，COD的去除效率范围为28％至89％。主反应堆达到了最高的COD去除，在实验的第12天达到77％。相比，对照反应器在实验的第三天表现出最高的性能（89％COD去除）。主反应堆最低的COD去除率为28％，发生在第六天，对照反应堆的最小去除率为49％。该研究还包括测量电能的测量。在整个15天的实验中，产生的电能范围为2.15μW至104.78μW。主反应堆在第14天产生了最高的电能（104.78μW）。相比，对照反应器在实验的最后一天产生了最高的电能（44.55μW）。从初级反应器和对照反应堆产生的最低电能分别为2.15μW（第三天）和3.32μW（第六天）。
有关在全球金融服务中使用面向消费者的AI使用的关键见解
在整个2024年，GFIN AI项目探索了AI在全球市场的金融服务中面向消费者的应用程序，重点关注用例，例如机器人优惠，个性化财务以及提供消费者教育和信息的提供。GFIN成员和分支机构分享了他们支持AI在金融服务中安全和有益采用的经验，并分享了采取的监管方法的例子。参与者还检查并讨论了支持金融服务中负责任的AI使用的监管挑战和策略。
如何引用 Ngozwana, NA (2025)。校长和教师对在儿童教育中使用技术的看法。教育政策研究
摘要 新冠疫情爆发后，儿童教育中科技的使用一直是一个热门话题。然而，农村学校往往位于偏远且相当欠发达的地区，缺乏资源和基础设施。本研究报告了校长和教师对在课堂上使用科技的看法，包括旨在改善儿童教育的设备。这项研究是在南非林波波省的四所农村学校进行的。研究采用现象学设计和定性方法来收集数据。研究对九名教师和四名校长进行了半结构化访谈。对数据进行了主题分析，这是一种更易于定性研究的分析形式。研究结果表明，在那些科技使用有限的学校，使用科技来改善沟通和儿童教育具有潜在的好处。此外，研究还发现，学校政策禁止学生在校园内使用科技，这成为在课堂上使用科技的障碍。该研究提出了一系列建议，旨在促进教育公平，提高学生成绩，并深化农村学校的师生家长学校关系。关键词儿童教育；农村学校；教师的看法；技术的使用。
在急性髓系白血病中使用个性化预后评分系统面临的现实挑战
摘要 个性化医疗对于急性髓系白血病 (AML) 患者来说是一个挑战。在几项 AML 试验中发现了几种基因突变，这促成了一种个性化预后评分算法的创建，即知识库 (KB)。在本研究中，我们评估了该算法对 167 名真实 AML 患者队列的预后价值。我们将 KB 预测的结果与真实结果进行了比较。对于 60 岁以下的患者，有利和中等 ELN 风险类别的 OS 相似。然而，KB 算法无法预测不利 ELN 风险类别中的年轻患者的 OS 以及有利 ELN 风险类别中 60 岁以上患者的 OS。这些差异可以通过几种新的治疗选择的出现以及异基因干细胞移植 (aHSCT) 结果和支持性护理的改善来解释。个性化医疗是一项重大挑战，预测模型是预测患者结果的有力工具。然而，在 AML 领域增加新的治疗选择需要对这些评分系统进行前瞻性验证，以包括最近的治疗创新。
通过在线学习中使用BUNDIT反馈
由于沟通成本高，联合学习（FL）系统需要采样每一轮培训的客户的子集。因此，客户采样在FL系统中起着重要作用，因为它影响了用于训练机器学习模型的优化算法的收敛速率。尽管其重要性，但如何有效地对客户进行采样的工作有限。在本文中，我们将客户取样作为在线学习任务，并使用Bandit反馈进行，我们使用在线随机镜下降（OSMD）算法来解决，该算法旨在最大程度地减少采样差异。然后，我们在理论上展示了我们的采样方法如何在广泛使用的均匀采样上提高联合优化算法的收敛速度。通过模拟和实际数据实验，我们从经验上说明了拟议的客户采样算法的优势，而不是统一采样和现有的基于在线学习的采样策略。所提出的自适应采样程序适用于此处研究的FL概率，可用于改善随机优化程序的性能，例如随机梯度下降和随机坐标下降。
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化
学生在评估中使用生成AI的观点
•“以人为中心：将AI视为增强而不是替代人类洞察力，判断力和创造力的工具•以技能为中心：专注于掌握特定工具的可转移技能（即问题提出，探索，实验，批判性思维和反思）的发展。•以责任为中心：促进有效和负责使用生成AI工具。” （ACAR，2023）
光学自旋初始化和读数，并在平面磁场中使用腔耦合量子点
耦合到光腔的带电半导体量子点（QD）的自旋是高限制自旋 - 光子接口的有前途的候选者；腔体有选择地修饰光学跃迁的衰减速率，以便在单个磁场几何形状中可以旋转初始化，操纵和读数。通过执行空腔QED计算，我们表明具有单个线性极化模式的空腔可以同时支持高实现的光学自旋初始化和读数，并在单个平面内（VOIGT几何学）磁场中同时支持。此外，我们证明了单模型腔始终在实验性良好的驾驶方案中胜过双峰腔。我们的分析与VOIGT几何形状结合了既定的控制方法，为高实现初始化和读数提供了最佳参数制度，并在两种腔体配置中提供了一致的控制，并为QD Spin-Photone Interface的设计和开发提供了QD Spin-Phot-Phot-Phot-Phot-Phot-Phot-Phot-Photone Interface的洞察力。
