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通过教学法-空间-技术框架考察主动学习课堂中的社会学习
人们对设计技术增强的主动学习教室 (ALC) 以提高学生学习的兴趣日益浓厚 (Kim & Hannafin, 2010)。通常，ALC 包括可移动的圆桌、教室周围的白板、教师使用的计算机和大屏幕 Beichner 等人，2007 年；Parsons，2016 年；Walker、Brooks 和 Baepler，2011 年；Whiteside、Brooks 和 Walker，2010 年)。ALC 的设计促进了以学生为中心的学习的互动学习环境，其中教师的角色从传递信息转变为促进课堂活动 (Ge、Yang、Liao 和 Wolfe，2015 年)。空间设计影响学生的学习和教师的教学。 ALC 对学习成果 (Brooks, 2011; McArthur, 2015; Walker et al., 2011; Whiteside et al., 2010)、学习态度 (Baepler, Walker, & Driessen, 2014)、满意度 (Yang, Becerik‐Gerber, & Mino, 2013)、学习者的动机 (Beichner et al., 2007; Dori et al., 2003) 以及空间设计支持的创新实践的使用 (Baepler & Walker, 2014; Walker et al., 2011; Whiteside et al., 2010) 产生积极影响。例如，Beichner (2014) 和 Freeman et al. (2014) 发现，在被动讲座环境中学习不如在主动学习环境中学习有效。
网络安全基础知识徽章活动
- 使用雏菊消息圈，然后为您的消息选择一个起点。（例如：您选择代表您的笑脸！）- 考虑一下您想将消息传递给谁，并绘制连接两个形状的线路。（示例：您想将消息发送给心脏，他代表您的朋友Susana接下来，Susana想与她的妈妈，紫色之星等分享消息） - 继续传递信息，直到您准备停止为止。看你的圈子！消息去了哪里？旅程中有很多纵横交错吗？有多少人看到了您最初发送给一个人的信息？您的计算机连接看起来很忙！想一想您与某人分享一个故事，然后向另一个人讲述您的故事。挑战版本（与另一个人一起播放 - 兄弟姐妹，父母，朋友） - 在您开始之前，请您的朋友选择2个形状，他们不想收到消息。您正在计划为这些朋友举行惊喜聚会，您想确保他们感到惊讶。让您的朋友写下或在隐藏在您身上的一张纸上的两种形状。- 接下来，选择您的起点，然后开始发送您的消息。轮流选择消息会每次连接下一个位置并连接行。您试图避免聚会的两个女孩，即使您不知道他们的形状是哪种形状。- 一旦您完成了消息，请询问您的朋友是否放弃了惊喜。这个消息是错误的人吗？
实现更快更好地转换人工神经网络...
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 通过离散二进制事件计算和传递信息。在新兴的神经形态硬件中，它被认为比人工神经网络 (ANN) 更具生物学合理性且更节能。然而，由于不连续和不可微分的特性，训练 SNN 是一项相对具有挑战性的任务。最近的工作通过将 ANN 转换为 SNN 在出色性能上取得了实质性进展。由于信息处理方面的差异，转换后的深度 SNN 通常遭受严重的性能损失和较大的时间延迟。在本文中，我们分析了性能损失的原因，并提出了一种新型双稳态脉冲神经网络 (BSNN)，解决了由相位超前和相位滞后引起的失活神经元 (SIN) 脉冲问题。此外，当基于 ResNet 结构的 ANN 转换时，由于快捷路径的快速传输，输出神经元的信息不完整。我们设计了同步神经元 (SN) 来帮助有效提高性能。实验结果表明，与以前的工作相比，所提出的方法仅需要 1/4-1/10 的时间步骤即可实现几乎无损的转换。我们在包括 CIFAR-10（95.16% top-1）、CIFAR-100（78.12% top-1）和 ImageNet（72.64% top-1）在内的具有挑战性的数据集上展示了 VGG16、ResNet20 和 ResNet34 的最先进的 ANN-SNN 转换。
2 利用人工智能实现...
摘要 本研究确定了公共关系和形象建设是尼日利亚独立国家选举委员会包容性和形象恢复的途径。本研究的理论框架来自形象恢复理论和议程设置理论。本研究采用定性研究方法，并采用深入（密集）访谈法。研究对象包括 17 名公共关系官员和河流州 INEC 公共关系部门的专业专家以及哈科特港大学公共关系和广告系的公共关系专家。使用有目的和滚雪球抽样技术来获得研究样本。本研究采用主题数据分析方法来分析从深入访谈中收集的数据。研究结果表明，INEC 目前采用的公共关系策略在解决公众负面看法和重建形象方面取得了一定成效，因为它们通过有针对性的沟通活动和利益相关者互动，成功地提高了透明度和参与度；然而，选举舞弊指控和信息传递不一致等挑战仍然存在。研究得出的结论是，虽然 INEC 目前的公共关系策略在缓解公众负面看法和提升形象方面取得了一些进展，但持续存在的挑战，如选举舞弊和信息传递不一致，表明这些策略尚未完全实现预期效果。研究建议，INEC 应采取更全面、更包容的公共关系工作方式，注重传递信息一致、提高透明度和扩大对所有人群的覆盖面
脑对脑界面的系统性Prisma评论
本文旨在回顾脑对脑界面（B2BI）技术的当前状态及其潜力。B2BIS功能通过脑计算机界面（BCI）读取发件人的大脑活动和计算机 - 脑接口（CBI），以将模式写入接收大脑，并传输信息。我们使用首选的报告项目进行系统的审查和荟萃分析（PRISMA）来系统地检查与B2BI有关的当前文献，从而产生15个相关出版物。实验论文主要使用了B2BI的CBI部分的经颅磁刺激（TMS）。最靶向的视觉皮层产生磷酸。在研究设计方面，73.3％（11）是单向的，而86.7％（13）仅使用1：1协作模型（受试者为主题）。限制很明显，因为CBI方法之间的差异很大，这表明未达成共识的神经刺激方法来传输信息。此外，只有12.4％（2）个研究比1：1模型更为复杂，很少有研究人员研究直接双向B2BI。这些研究表明，B2BI可以在人类交流和协作方面提供进步，但是需要更多的设计和实验来证明潜力。B2BI可以允许康复治疗师在心理上传递信息，激活患者的大脑以帮助中风恢复并增加更复杂的双向性，这可能会使用户之间的行为同步增加。该领域很年轻，但是B2BI技术在神经工程学和人为因素上的应用显然需要更多的研究。
远程视觉援助中人机协作的机会
远程视觉辅助 (RSA) 已成为一种针对视障人士 (VI) 的对话辅助技术，其中远程视觉代理通过类似视频聊天的通信为视障用户提供实时导航帮助。在本文中，我们进行了文献综述并采访了 12 位 RSA 用户，以全面了解代理和用户在 RSA 中面临的技术和导航挑战。技术挑战分为四类：代理在定位和定位用户方面的困难；获取用户周围环境和检测障碍物；传递信息和了解用户特定情况；应对网络连接不佳。在 15 个真实场景（8 个室外，7 个室内）中为用户呈现导航挑战。先前的研究表明，计算机视觉 (CV) 技术，尤其是交互式 3D 地图和实时定位，可以解决这些挑战的一部分。然而，我们认为，解决这些挑战的方方面面需要人机协作的新发展，我们将其形式化为五个新兴问题：使物体识别和避障算法具有盲目感知能力；在较差的网络下定位用户；识别 LCD 屏幕上的数字内容；识别不规则表面上的文本；预测画外行人或物体的轨迹。解决这些问题可以推动计算机视觉研究并迎来下一代 RSA 服务。
如何解决常见的汽车隔离问题
每辆内燃机汽车内部都有经过验证的 12 V 电气系统。每辆电动或混合动力汽车 (EV、HEV) 内部的情况则大不相同。EV 和 HEV 利用高压电气系统的电力来高效驱动主电动机、快速充电电池并在寒冷天气快速加热车厢。如今，EV 和 HEV 使用 400 V 或 800 V，甚至更高的电压即将出现。这些高压需要更多地关注电气安全以及将系统划分为低压和高压域。在高压车辆系统（如牵引逆变器）内，可能有多个电压域需要交换信息。这些高压系统还必须与中央车辆控制器和彼此通信，同时确保驾驶员和乘客免受高压伤害。电流隔离将高压域和低压域电气隔离。过去，光耦合器用于跨隔离屏障传递信息。然而，CMOS 工艺的进步为尖端数字隔离打开了大门。这些新型隔离器提供相同或更好的隔离水平，并为不起眼的隔离器带来前所未有的集成度。电动汽车和混合动力汽车已迅速采用这项新技术来减小尺寸、提高效率和提高可靠性。尽管如此，采用数字隔离也带来了新的挑战，其中许多挑战可以通过一些解决方案来解决
导弹防御局-小企业项目办公室
您可能已经知道，网络安全如今已成为大事。只要看看新闻，您就会发现各种通过黑客攻击政府和民用信息系统获取敏感信息的恐怖故事。如果您是受害者，就像我和数百万其他政府雇员一样，您就会知道，当您知道自己的个人身份信息在网络空间中四处流传，可能落入某些人手中，他们会利用这些数据对我们造成伤害时，您会感到多么沮丧。现在，让我们从更广阔的视角来思考我们国家的防御以及我们为防御做好准备的方式。毫无疑问，所有参与这一过程的人都严重依赖计算机和电子数据来完成他们的工作。当我们过渡到网络空间开展业务和传递信息时，我们带来了 20 年前不存在的独特安全问题。美国国防部 (DoD) 开始意识到我们在这个网络世界中的脆弱程度，并正在采取措施保护我们的信息免受世界各地不法分子的攻击，这些人会窃取这些数据来增强他们的军事能力，同时损害我们的军事能力。许多需要保护的数据不一定是机密数据。对于机密数据，我们已经拥有相当强大的系统来保护其未经授权的披露。国防部现在意识到，有大量数据不是机密的，但这些数据可以为潜在对手提供有关我们运营和系统的大量信息。这让我想到了本期通讯的主题，以及作为国防承包商您需要了解的信息。
疫苗研发和交付的下一个前沿
外泌体是由不同种类的细胞自然释放到环境中的小圆盘状细胞外囊泡（EVs）。外泌体大小在30-150纳米之间，含有复杂的RNA和蛋白质。它们广泛存在于血液、唾液、尿液和母乳等体液中，作为细胞信使参与细胞通讯。几乎所有类型的细胞都可以通过外泌体的产生和释放传递信息和交换物质，从而调节增殖、分化、凋亡、免疫反应、炎症和其他生物学功能。由于外泌体广泛存在于各种体液中，因此易于获取和检测，具有用于疾病诊断和预后检测的潜力。外泌体可以与目标蛋白进行基因融合，增强其生物相容性和免疫原性。因此，外泌体是疫苗的首选载体工具。在本综述中，我们描述了外泌体的特征，并讨论了它们在感染后的免疫微环境中独特而模糊的功能。在这方面，我们探索了外泌体携带免疫原性病毒抗原和建立适应性免疫反应的能力。外泌体可以为抗原呈递提供一个有趣的平台，由于疫苗是预防传染病的有效方法，我们进一步回顾了在疫苗制备中使用外泌体的优缺点。总体而言，外泌体正在成为疫苗开发的一条有希望的途径。
用...
摘要 - 传统的人工神经网络从生物网络中汲取灵感，使用神经元的节点层来传递信息进行处理。更现实的模型包括在神经网络中的尖峰，更贴近捕获电气特性。然而，很大一部分脑细胞是神经胶质细胞类型的，特别是星形胶质细胞被认为在执行计算中起作用。在这里，我们介绍了一个修改后的尖峰神经网络模型，并在神经网络中具有添加类似星形胶质细胞的单元，并评估它们对学习的影响。我们将网络作为液态机器实现，并任务网络执行混乱的时间序列预测任务。我们改变了网络中类似神经元和星形胶质细胞样单元的数量和比率，以检查后一种单元对学习的影响。我们表明，与神经和星形细胞网络相反，神经元和星形胶质细胞的结合对于推动学习至关重要。有趣的是，我们发现当类似星形胶质细胞样和神经元的单位之间的比率大约为2：1时，达到了最高的学习率，这反映了生物星形胶质细胞与神经元比率的一些估计值。我们的结果表明，在跨时间范围内代表信息的类似星形胶质细胞样单元可以改变神经网络的学习率，并且应将星形胶质细胞与神经元的比例适当地调整为给定的任务。