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基因校正的 p.A30P SNCA 患者来源的同基因...
帕金森病 (PD) 的特征是 A9 多巴胺能神经元退化和 α-突触核蛋白的病理性积累。p.A30P SNCA 突变会产生致病形式的 α-突触核蛋白，从而导致常染色体显性 PD。在患者来源的同源细胞模型中，评估致病性 SNCA 突变的研究有限。在这里，我们对来自携带 p.A30P SNCA 突变的患者的多巴胺能神经元进行了功能评估。使用两种克隆基因校正的同源细胞系，我们确定了基于图像的表型，这些表型显示神经过程受损。病理神经元表现出神经元活动受损、线粒体呼吸减弱、能量不足、对鱼藤酮易感以及脂质代谢的转录改变。我们的数据首次描述了 p.A30P SNCA 突变对神经元功能的仅有突变的影响，支持使用同源细胞系识别基于图像的病理表型，这可以作为未来疾病修饰化合物筛选和药物发现策略的切入点。
一种创新的方法，可以更好地理解热门
舒适建模是在建筑物中达到更好的热满意度的关键科学障碍。它允许设计师更好地结合不同的冷却系统，以在热带气候和热带气候下瞄准舒适的低能建筑物。不断提高的计算机性能提供了新的观点，可以使用更精致的热生理模型来针对传统的规范模型。此外，出现了新型的耦合冷却替代品，并设定了足够的舒适评估模型。拟议中的文章提出了一种方法，以更好地理解基于热条件下感觉反应的人类不适。这是开发更好和校准更多通用的生物热模型的切入点，以在建筑行业进行舒适性预测。这项研究是一个由法国国家研究机构资助的48个月项目的一部分。它提出了现场测量的前四个月。初步结果已经使人们对相对湿度在高气候中的主要湿度在高度68％时的主要湿度以及在相对湿度高度高的乘员满意度上的显着性范围。
ISSN 印刷号：2208-8466 思维品质视角下的中小学人工智能教育
1.引言中小学领导和教师应更新教学观念，创新教学方式，结合时代发展延伸教学范围。为了进一步提升学生的竞争力，使学生能够适应高水平的学习，教师有必要在中小学引入人工智能（AI）教育，促进学生的长远发展[1]。随着人工智能技术的创新发展和人工智能教育的发展与改革，教师需要探索新的有效措施，确保人工智能教育的实效性，以提高学生的综合思维能力。许多中小学都涉及人工智能教育，有一定的普及基础。开展人工智能教育可以活跃课堂环境，调动学生的情绪，吸引学生投入到人工智能的学习中，使他们顺利掌握基础知识和操作技能，最终促进学生的全面发展。鉴于此，我们以教学经验为切入点，从思维品质的角度分析中小学人工智能教育存在的问题以及中小学开展人工智能教育的重要性，并在此基础上提出具体的教育路径。
安全关键认证DO-178C 下的软件和...
RTCA 最近发布了 DO-178C 和 DO-278A，分别作为空中和地面空中交通管理软件生产的新认证指南。此外，RTCA 特别委员会 SC-205 还同时发布了另外五份配套文件。这些文件是 RTCA DO-248C、DO-330、DO-331、DO-332 和 DO-333。这些补充文件解答了有关软件认证的常见问题，提供了工具资格要求方面的指导，并说明了在使用基于模型的软件设计、面向对象编程和形式化方法时建议对 DO-178C 进行的修改。本文的目的首先是解释 DO-178C 与以前的 DO-178B 的关系，以便让熟悉 DO-178B 的人了解哪些内容已更改，哪些内容未更改。在此背景下，本文展示了 DO-178C 和 DO-278 与新的地面软件开发 DO-278A 文件之间的关系。最后，概述了工具资格文件中包含的新指南以及 DO-178C 和 DO-278A 的三个新补充。对于那些不熟悉 DO-178B 的人来说，本文旨在为机载和地面 CNS/ATM 软件认证的新认证指南提供切入点。
战略计划 - PENCIL.org
在未来五年内，PENCIL 将通过汇聚商界专业人士、教育工作者和学生，开阔视野、开拓思路、打开大门，帮助至少 50,000 名学生走向成功。PENCIL 让商界专业人士、教育工作者和学生能够轻松地合作——通过校内合作、指导、实习和 Principal For A Day® 等沉浸式体验。随着 PENCIL 进入下一个篇章，它已准备好实现增长。得益于其计划模式和产品的全新清晰度、潜在合作伙伴渠道的重新建立以及员工结构和专业知识带来的能力提升，PENCIL 已具备持续稳定增长的所有要素，可实现超过 300% 的影响力增长。这项工作首先要建立在我们成功的计划的基础上，利用 Principal For A Day 作为参与的切入点，提高我们在企业领导者中的品牌知名度，并通过对 PENCIL 整个目标市场的精细导航和培养将这种知名度转化为影响力，从而将数百家公司转变为 PENCIL 合作伙伴。以下是该计划的一些高级目标：
MusicID：基于脑电波的物联网用户身份验证系统
摘要 — 我们提出了 MusicID，这是一种智能设备的身份验证解决方案，它使用音乐诱导的脑波模式作为行为生物识别方式。我们通过实验使用从真实用户那里收集的数据来评估 MusicID，当时他们正在听两种形式的音乐；一首流行的英文歌曲和个人最喜欢的歌曲。我们表明，使用从 4 电极商品脑波耳机收集的数据可以实现超过 98% 的用户识别准确率和超过 97% 的用户验证准确率。我们进一步表明，单个电极能够提供大约 85% 的准确率，而使用两个电极可以提供大约 95% 的准确率。正如用于冥想应用的商品脑感应耳机已经展示的那样，我们相信在智能耳机中加入干 EEG 电极是可行的，并且 MusicID 有可能为即将到来的智能设备浪潮提供切入点和持续的身份验证框架，这些智能设备主要由增强现实 (AR)/虚拟现实 (VR) 应用驱动。
超越变革性学习：工作、道德空间和成人教育
研究目的与摘要 本定性研究的主要目的是评估批判性变革性学习在中产阶级中重振公民行动的潜力，特别是基于生态而非工业模式的新工作和生活方式。本研究的三个目标是：第一，实证分析中产阶级意识中的相关认知和规范条件，从而确定适当的教学切入点；第二，评估变革性学习催化社会变革行动的潜力；最后，批判变革性学习的理论概念并为类似的学习环境提供教学见解。本文简要概括了基于批判性变革性学习理论的概念框架、本研究的参与式行动研究设计和主要发现。本研究的结论是，变革性学习需要超越乌托邦式的终点，走向旨在创造两个相关条件的原则：调动道德自主权的空间，目前被当代工作结构所阻碍；恢复学习者与他们的时间、空间、身体和人际关系之间的有机关系。总之，变革性学习和恢复性学习之间必须存在辩证关系。
国土安全部的基础模型
本报告是一系列研究中的第一份，旨在研究新兴技术对美国国土安全部 (DHS) 任务的影响和机遇。本分析的重点是基础模型 (FM) 带来的机遇，这是大型语言模型 (LLM) 的基础。FM 位于生成人工智能 (AI) 和大数据的交汇处，并描述了如何在许多不同的用例中使用数据的新方法。LLM 引起了人们对 FM 在语言方面数据和人工智能使用中发挥重要作用的关注。今天，许多用例都建立在行业创建的基于语言的 FM 之上。但其价值更深层次地延伸到更丰富的数据类别。新领域的用例——从基于基因组数据集、网络相关信息，到行李、货物和车辆的体积扫描——需要在构建和训练 FM 方面付出更多努力。此外，许多为法学硕士语言反应的蓬勃发展而设计和优化的方法（硬件和软件）需要在新的背景下理解。同时，建立在行业基础之上的更简单的切入点法学硕士可以提供更直接的实践经验和价值。
通过机器学习分析心跳时间序列以检测疾病
心脏是心血管系统的一部分，负责泵送含氧和缺氧血液。它不像节拍器那样运作，通常每次心跳之间的间隔时间会有所不同，称为心率变异性 (HRV)。在患病或衰老过程中，由于自主神经系统功能障碍，HRV 会降低。这项工作的目的是利用机器学习技术表明，这些技术能够直接将心脏的变异性与疾病的程度联系起来。作为实际结果，这些技术可用于仅通过分析其时间序列来预测不同类型的疾病。我们工作中使用的第一种技术是无监督学习算法 (t-随机邻域嵌入)。我们表明，该算法仅通过分析时间序列就能区分疾病的类型和程度，我们表明可以设计一种能够学习这些特征的神经网络架构，将心脏变异性和疾病联系起来。在补充分析中，我们检查心脏变异性与置换熵直接相关，证明一个人越健康，他的心脏时间序列就越随机。我们使用深度学习从混淆矩阵和 ROC 曲线构建分类算法。该算法可以作为通过测量患者的 HRV 来诊断患者的切入点。
让教师参与设计 K-12 课堂的综合 AI 课程
人工智能 (AI) 教育是 K-12 教师越来越受欢迎的话题领域。然而，很少有研究调查如何设计 AI 课程和工具，以便所有教师和学习者都能更容易地使用。在本研究中，我们采用价值敏感设计方法来了解教师价值观在 AI 课程和工具设计中的作用，并确定将 AI 融入核心课程以利用学习者兴趣的机会。我们与 15 名 K-12 教师组织了联合设计研讨会，教师和研究人员使用 AI 工具共同创建课程计划，并将 AI 概念嵌入到各个核心科目中。我们发现 K 12 教师需要在 AI 工具和课程方面提供额外的支架，以促进道德和数据讨论，并为学习者的评估和参与、同伴协作和批判性反思提供价值支持。我们提供了一个示例课程计划，展示了在非计算科目中教授人工智能的切入点，并反思了在远程环境中与 K-12 教师共同设计的情况。