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人工智能与教育交织的历史
摘要 在本文中，我认为人工智能 (AI) 和教育领域自 AI 早期以来就紧密交织在一起。具体来说，我指出，许多早期的 AI 先驱都是认知科学家，他们也为教育领域做出了开创性和有影响力的贡献。这些研究人员将 AI 视为思考人类学习的工具，并利用他们对人类学习方式的理解来进一步发展 AI。此外，我追溯了两种不同的思考认知和学习的方法，它们贯穿了 AI 和教育的早期历史。尽管存在差异，但两个领域的研究人员都团结一致，共同寻求同时理解和改进人类和机器认知。今天，这种观点在 AI 和学习科学中都不普遍。最后，我总结了一些关于教育和学习科学界的人工智能如何重振这种失落的观点的想法。
基于3D相互交织的Logistic Map
摘要，由于远程医疗服务的进步，可访问的医疗图像数据的数量正在增加。因此，必须开发有效的加密解决方案，以防止未经授权的用户在不安全网络中的数据操纵。本文着重于开发一种轻巧的对称密码系统算法，基于3D相互交织的逻辑MAP-Cosine（ILM-Cosine），在高速和医疗图像的高速记忆和功耗下降，这是当代密码中强大的混乱系统。本文的动机是减少存储程序数据所需的记忆空间，同时最大程度地减少远程医疗应用中实施复杂性的执行时间。我们提出的方案由五个主要步骤组成：ILM-Cosine MAP密钥生成具有直方图标准化，行旋转，列旋转和独家或（XOR）逻辑操作。各种正常图像和医学图像用作模拟的样本。结果表明，密码图像具有良好的视觉质量，高信息熵，较大的密钥空间和低计算复杂性。
通过贸易与中国交织的经济交联
欧洲生产者从更容易进入大型市场的地方受益，因此正在向中国出口更多的批量。与芬兰和瑞典的东欧国家一起，荷兰是欧盟成员国与中国生产连锁店最紧密地交织在一起的成员国之一。因此，荷兰从中国贸易中受益于相对较大的程度。与中国的进口关税较低导致欧盟出口增长约1.8％。对于荷兰，这种增长为2.6％，进而导致更多工作。在2020年，与中国出口相关的荷兰收益和就业分别为70亿欧元和66,000英尺。作为欧洲生产者能够进口更便宜的资源（即零件和材料）来自中国，它们在全球市场上的竞争水平也有所提高。
与橡胶纳米纤维交织的复合层压板的阻尼和机械行为
Povolo M.，MacCaferri E.，Cocchi D.，Brugo T.M.，Mazzocchetti L.，Giorgini L.等。（2021）。与橡胶纳米纤维交织的复合层压板的阻尼和机械行为。复合结构，272，1-8 [10.1016/j.compsctuct.2021.114228]。
诚信，道德，可持续发展和ESG ...
诚信和道德规范是两个主题以来人类的存在，并从各种角度进行了研究。当主题涉及可持续发展时，尤其是与环境，社会和治理因素（ESG），越来越相互交织的概念时，这场辩论将没有什么不同。
全球灯塔网络：通过……实现可持续发展
本文挑战了环境责任本质上与生产力和盈利能力相矛盾的观点。革命性的可持续性影响在于绿色技术和突破，但利用数字和分析工具的第四次工业革命转型不仅可以增强绿色技术，还可以通过提高效率来增强当前的生产方法。通过拥抱第四次工业革命驱动的转型，一种可行的效率成为可能：即生态效率，其中可持续性和竞争优势不仅兼容，而且事实上是相互交织的。
自组装的DNA-Collagen生物活性支架促进细胞摄取和神经元分化
摘要：DNA-胶原蛋白复合物的不同方式主要用于基因递送研究。但是，很少有研究研究这些复合物作为生物活性支架的潜力。此外，尚无研究表征由自组装DNA宏结构和胶原蛋白的相互作用形成的DNA-胶原蛋白复合物。为了进行这项研究，我们在此报告了由序列特异性，自组装的DNA宏结构和胶原蛋白I的相互作用形成的新型生物活性支架的制造。DNA和胶原的变化导致高度相互交织的纤维骨架与不同的纤维厚度的高度相互交织的摩尔比。形成的支架是生物相容性的，并作为细胞生长和增殖的软基质表示。在DNA/胶原蛋白支架上培养的细胞促进了转铁蛋白的细胞摄取增强，并且进一步研究了DNA/胶原支架诱导神经元细胞分化的潜力。与对照组相比，DNA/胶原支架促进了具有广泛神经突的前体细胞的神经元分化。这些新型的，自组装的DNA/胶原支架可以作为开发各种生物活性支架的平台，并在神经科学，药物递送，组织工程和体外细胞培养中具有潜在的应用。
模糊加权影响非线性测量系统在 NASA 先进技术评估中的应用
由于评估标准多重且相互交织，而且未经证实的新技术本身具有不确定性，因此很难评估 NASA 的先进技术项目。传统的多标准决策模型往往忽略了评估过程中的相互依赖性和不确定性。我们提出了一种模糊加权影响非线性量规系统 (WINGS) 来评估肯尼迪航天中心 (KSC) 的先进技术项目。WINGS 方法使用表意因果图来揭示复杂问题中相互交织的标准及其因果关系。模糊集理论是一种有效的方法，它使用模糊逻辑来模拟定义不明确的问题中的不确定性。本研究提出的模糊 WINGS 方法通过识别依赖关系 (影响) 的方向及其强度以及评估标准的强度来揭示评估标准之间的相互依赖关系。模糊判断用于应对未经测试的新技术中的不确定性。传统的 WINGS 方法不考虑解空间中的参考点。为此，我们引入了理想解和最低点解的概念，这是 WINGS 的新概念，根据备选方案与理想解（或最低点解）之间的欧几里得距离对备选方案进行排序。最后，我们提出了一个案例研究，根据六个相互交织的标准和 38 个子标准对 KSC 的十个先进技术项目进行评估，以证明本研究提出的新模糊 WINGS 方法的适用性。