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机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
生命之树Edna metabarcoding揭示了类似的分类学丰富性，但在海港和海洋储量之间存在不同的进化谱系
fi g u r e 7在分类级别的海港和储备社区的比较。位点得分（左）和物种得分（右）图代表了由空间坐标来调节的两个第一个DBRDA轴，测试了栖息地对jaccard/bray -curtis距离的影响，在汇集重复和组合所有MOTU（从MOTU级别到订单的重要性）；Jaccard差异指数是在MOTU级别（a）计算的，而Bray -Curtis的差异基于MOTU的丰度用于家庭（B）和订单（C）水平。显示出促成约束轴的最高10％分类单元。中，只有那些具有高于97％的分配身份的人才能保持在MOTU级别。SMM，Saintes-Maries-de-la-Mer。
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
丰富而活性的乙酰胶增强了蓝色碳生态系统的二氧化碳
在特定细胞类型中具有精确活性水平的工程调控DNA序列具有巨大的医学和生物技术潜力。然而，可能序列的庞大组合空间和复杂的调节语法管理基因调控已被证明对现有的apar术具有挑战性。监督了由本地搜索算法提出的评分序列的深度学习模型，忽略了功能序列空间的全局结构。尽管基于扩散的生成模型在学习这些分布方面已显示出希望，但它们在调节性DNA中的应用受到限制。评估生成序列的质量也仍然具有挑战性，这是由于缺乏统一的框架来表征调节DNA的关键特性。在这里，我们引入了DNA离散扩散（D3），这是一种具有靶向功能活性水平的有条件采样调节序列的生成框架。我们开发了一套全面的评估指标套件，以评估生成序列的功能相似性，序列相似性和调节组成。通过对跨越人类启动子和型增强子的三个高质量功能基因组学数据集进行基准测试，我们证明，D3优于捕获顺式调节语法的多样性和生成更准确地反映基因组调节性DNA特性的序列的现有方法。此外，我们表明D3生成的序列即使在数据限制的情况下，也可以有效地增强监督模型并提高其预测性能。
北极和南极湖中巨型病毒的独特和丰富的组合
巨型病毒（GVS）是生态系统功能，生物地球化学和真核基因组进化的关键参与者。GV的多样性和水生系统的丰度可以超过原核生物的多样性，但是它们在湖泊（尤其是极地）中的多样性和生态学仍然知之甚少。我们对20个湖泊的GV多样性进行了全面的调查和荟萃分析，跨越了极地，将我们从加拿大北极和亚北极地区的广泛湖泊元素数据库与公共可用数据集相结合。利用一种新型的GV基因组鉴定工具，我们确定了3304 GV元基因组组装的基因组，揭示了湖泊为未开发的GV储层。系统基因组分析强调了它们在所有核细胞胞炎阶的分散体。在类似地区和生物群岛（南极和北极）的湖泊之间出现了强烈的GV种群原义，但是可以观察到湖类GV种群中的极性/温带屏障以及其基因含量的差异。我们的研究建立了强大的基因组参考，以在快速变化的极性环境中对湖泊GV生态学的未来研究。
环境对Euglena物种多样性的影响及其在Nador-Morocco泻湖中的丰富性
摘要。这项工作的主要目的是研究Nador泻湖中Euglena物种的空间和时间进化和分布。该研究基于四个采样站，涵盖了两个特定的季节，即2018年春季和夏季。euglenes属于Euglena属，在研究领域特别有趣且众所周知，因为它们在色素沉着，大小和形态学特征方面的多样性。使用倒光显微镜在形态上仔细地识别了四个采样站中每个采样的样品。总共确定了属于Euglena属的五个物种，即：Euglena ViridisO.F.Müller1786，EuglenacaudataHübner1886，Euglena Proxima P.A.Dangagima P.A.Dangangeard 1902，1902年，Euglena tuberculata tuberculata svirenko 1915对收集物种的定量分析揭示了一些有趣的结果。 最大细胞密度记录在位于废水处理厂附近的第4个站，2019年夏季的值为每升55个细胞。 相反，在同一站4中记录了最小细胞密度，与Kariat Arekmen相对应，在2019年春季，每升5个细胞值。。对收集物种的定量分析揭示了一些有趣的结果。最大细胞密度记录在位于废水处理厂附近的第4个站，2019年夏季的值为每升55个细胞。相反，在同一站4中记录了最小细胞密度，与Kariat Arekmen相对应，在2019年春季，每升5个细胞值。这些观察结果突出了Euglenes细胞密度的显着变化，具体取决于地理位置和季节。关键字：进化，分布，Euglena属，Euglenes，Nador的泻湖，摩洛哥。
通过计算机丰富 7e 学习循环的效果 - ...
虽然计算机动画有可能帮助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一说法的研究却很少。这项研究调查了与计算机动画相结合的 7E 教学模式如何影响学生对食物制作和植物生长的概念理解和误解。实验组学习了 7E 学习周期模型 [7E LCM] 和带有计算机动画的 7E LCM [CA]，而对照组学习了传统教学方法。使用两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。方差分析显示，在食物制作和生长之前植物概念理解 [FMGPCU 之前] 和误解之前测试分数 [MC 之前] 方面，不同组或性别之间没有显著差异。然而，FMGPCU 后和 MC 后平均分数存在显著差异，带有 CA 的 7E LCM 在提高概念理解和减少误解方面表现出更好的效果。 MANOVA 显示，男女学生在 FMGPCU 和 MC 后的结果之间没有统计学上的显著差异。结论是，与其他教学方法相比，带有 CA 的 7E LCM 可以更有效地增强学生的概念理解并最大限度地减少误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
7E学习周期的影响丰富了计算机动画对学生的概念理解和克服误解的影响
虽然计算机动画有可能协助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一主张的研究很少。本研究调查了如何与计算机动画集成的7E教学模型如何影响学生对食物生长和植物生长的概念理解和误解。实验组被教授7E学习周期模型[7E LCM]，而7E LCM则使用计算机动画[CA]教授对照组传统的指导方法。使用了两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。ANOVA分析表明，群体或性别在植物概念理解中没有显着差异[FMGPCU]和Misconceptions测试评分[PRE-MC]。但是，FMGPCU后和MC后平均得分存在显着差异，而7E LCM的CA在改善概念理解和最小化误解方面显示出更好的结果。Manova显示，男女学生的FMGPCU和MC后结果之间没有统计学上的显着差异。结论是，具有CA的7E LCM比其他教学方法更有效地增强了学生的概念理解并更有效地最大程度地减少了误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。