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生成建模，通过最大程度地减少Wasserstein-2损失
▶生成对抗网络，GAN（生成器和歧视器之间的最小游戏。）▶扩散概率模型（向前SDE添加噪声，反向时间SDE到Denoise）。...
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
优化光合光子通量密度和轻质质量，以最大程度地提高毛豆在营养生长阶段的效果
与温室或田野中的常规农作物种植相比，具有人造光的植物工厂（PFAL）在高效利用可用于耕种的空间，能源和资源方面具有优势。然而，据报道，很少有关于改善PFAL空间使用功效（SUE）在植物大豆毛豆生产中的空间使用功效（SUE）的研究。因此，开发一种以最小空间和能源需求的高生产率的环境控制方法是高优先级。这项研究的目的是（1）确定最佳的光合光子通量密度（PPFD）和光质量，以增强在营养生长阶段的雌芳族的SUE，并且（2）检查PPFD，光质量的影响，光质量及其对植物阶段的Edamame植物生长的相互作用。sue定义为在生长期间每立方体培养的农作物生物量。，我们检查了三种PPFD处理（300、500和700μmolM -2 S -1），共有三种色温LED灯（3,000、5,000和6,500 K），总共进行了九种处理。结果表明，在相同的轻质处理下，较高的PPFD导致所有器官的新鲜和干重，较高的茎长和较低的特定叶片面积。在同一PPFD处理下，蓝色（400–499 nm）与红色（600–699 nm）光子通量密度的高比例增加了植物的高度，但降低了预计的叶片面积。与300μmolM -2 s -1相比，分别在700μmolm -2 s -1中分别以3,000、5,000和6,500 K的形式增加了213、163和92％，分别为3,000、5,000和6,500 K。与3,000 K处理相比，在5,000和6,500 K处理中，SUE在700μmolM -2 S - 1中分别增加了34和23％。总而言之，在PFAL中，在营养生长阶段增加了700μmolm -2 s -1 ppfd和5,000 K色温的组合是增加毛虫的起诉。
b'Institution：卑尔根大学行政部门：案例研究的计算生物学单位：进行挪威的精神生活期：2012-2021期：提交机构所采用的基础研究的工作人员：2012-2021期间，影响案例的案例是最大程度的研究（指示性的100个单词）。 ELIXIR Norway has been coordinated by CBU and its infrastructure group since 2012, and its predecessor, the FUGE technology platform for bioinformatics, since the initiation of CBU in 2002. This case study highlights scientific and societal impact of selected services provided by ELIXIR Norway, the national research infrastructure for bioinformatics, including the Norwegian tool assembly for research data management, the Norwegian node in联邦EGA和COVID-19数据动员的努力。总而言之，这三种服务中的每一个都通过使生活科学家能够更好地管理和共享他们的数据，从而有助于提高挪威生活科学研究数据的公平水平。 2。基础研究（指示性最多500个单词）本节应概述影响影响的主要研究见解或发现，并提供有关所进行的研究，何时以及由谁进行的细节。这项研究可能是多年来生产的工作，或者可能是
b'Institution：卑尔根大学行政部门：计算生物学单位案例研究：进行基础研究的长生不老家时期：2012-2021期，当时涉及基础研究的工作人员被提交机构雇用：2012-2021时期发生撞击时发生：2021年：2021年。摘要的影响（指示性最大100个单词）本节应简要说明案例研究中描述了哪些特定影响。自2012年以来，自2012年以来，CBU及其基础设施集团及其前身是生物信息学技术平台，自2002年开始。该案例研究重点介绍了挪威Elixir提供的精选服务的科学和社会影响。总而言之，这三种服务中的每一个都通过使生活科学家能够更好地管理和共享数据，从而有助于提高挪威生命科学研究数据的公平水平。2。基础研究（指示性最大500个单词）本节应概述构成影响的主要研究见解或发现，并详细介绍进行了哪些研究，何时以及由谁进行。这项研究可能是多年来生产的工作，也可能是特定项目的产出。概述了提交单元的基础研究的概述（这可能与一个或多个研究成果，项目或计划有关）。在下一节中应提供对本节中描述的研究及其质量研究的特定研究输出的引用。应在本节中提供以下详细信息：与案例研究中所主张的影响有关的研究见解或发现的性质。执行时间的日期。主要研究人员的名字及其在研究时在行政部门担任的职位（研究人员在此期间加入或离开行政部门的地方，也必须说明这些日期）。有关此研究领域的任何相关关键上下文信息。由于我们在这里强调了由CBU托管的研究基础设施的影响，因此我们将概述Elixir Norway的两项关键服务和活动，而不是在2012年至2021年期间进行的研究见解和发现。1。挪威研究数据管理工具组装（2015年迄今为止）挪威研究数据管理是一个集成的电子基础设施平台，为研究数据管理生命周期的所有步骤，从数据管理计划的所有步骤，从数据管理计划中，整个分析到公平数据库中的数据分析，如下所示。 '
案例研究borealis和FAP正在最大程度地降低泡沫应用的环境影响
本文所包含的信息符合我们的知识，截至发表之日起，准确和可靠。Borealis不扩展任何保证，也不对本文包含的信息的准确性或完整性作出任何陈述（尤其是第三方未经Borealis验证的任何数据和计算），并且对其使用后果或任何错误的后果不承担任何责任。客户有责任检查和测试我们的产品，以使自己满足于产品对客户的特殊目的的适用性。客户还负责适当，安全和合法的使用，处理和处理我们的产品。此处的任何内容均不得构成任何保证（明示或暗示的适销性，适合特定目的的适用性，符合绩效指标，符合样本或模型，不侵权或其他方式），也没有任何法律或专利的保护。在与第三方材料结合使用的产品中使用的产品，客户有责任获取与第三方材料有关的所有必要信息，并确保与这些材料一起使用时，适用于客户的特殊目的。与其他材料结合使用北方产品，不承担任何责任。本文包含的信息与我们的产品仅与任何第三方材料结合使用时，仅与我们的产品有关。
人工智能在多大程度上可以增强医生的想象力？
反事实思维正在想象过去可能影响情绪，行为，决策和表现的替代方案[28,29]。医生通常会考虑替代方案和结果，即使它们没有发生。反事实思维的医生会反思过去的决定和不同的患者护理方法，并从假设的结果中学习。通过探索各种可能性和后果来实现他们的诊断，治疗和沟通策略。
混合成本敏感的机器学习和优化模型，以最大程度地降低资源约束的分类问题成本⋆
摘要。旨在最大程度地减少涉及稀缺资源的分类成本的分类任务在许多现实世界中很常见，例如对患者进行器官移植的分配，直接广告的预算分配以及在有维护能力限制时需要维护的机器的分类。我们为方案提出了一个全面的分析框架，除了包括多个类别的分类问题和错误分类成本外，还对由于资源限制而导致的类别样本的数量也有限制。要在约束下对样本进行分类，该框架使用训练有素的成本敏感分类器生成的概率矩阵作为具有最低成本目标和资源分配约束的优化模型的输入。为了说明其有效性和适用性，在医疗资源分配案例研究的背景下应用了具有成本敏感神经网络的框架。使用成本不敏感的分类器，所提出的框架的性能要比替代性通用方法要好得多。我们的结果表明，所提出的框架能够为错误分类成本问题提供有效的有限资源分配。
使用固定的T4 DNA连接酶生成寡核苷酸探针最大程度地减少样品损失并节省时间
为了解决这个问题，并促进了对改良的寡核的快速，简单，高产的，荧光团的附件，我们在这里证明了固定的T4 DNA连接酶（IM T4 DNA连接酶，NEB＃M0569）的易于有效使用。目标寡聚包含一个昂贵且难以合同的环嘧啶二聚体（CPD）（2）我们附加了5´FAM荧光团以可视化相应酶促反应的修饰（图2，第2页）。采用相应片段的适当化学计量比，可以立即通过毛细管电泳进行筛查，从而可以立即进行纯化的无连接反应。重要的是要注意连接酶反应中3´的寡磷酸成分中5´磷酸盐的要求。可以化学引入磷酸盐或使用T4多核苷酸激酶（NEB＃M0201）添加。
使用固定的T4 DNA连接酶生成寡核苷酸探针最大程度地减少样品损失并节省时间
为了解决这个问题，并促进了对改良的寡核的快速，简单，高产的，荧光团的附件，我们在这里证明了固定的T4 DNA连接酶（IM T4 DNA连接酶，NEB＃M0569）的易于有效使用。目标寡聚包含一个昂贵且难以合同的环嘧啶二聚体（CPD）（2）我们附加了5´FAM荧光团以可视化相应酶促反应的修饰（图2，第2页）。采用相应片段的适当化学计量比，可以立即通过毛细管电泳进行筛查，从而可以立即进行纯化的无连接反应。重要的是要注意连接酶反应中3´的寡磷酸成分中5´磷酸盐的要求。可以化学引入磷酸盐或使用T4多核苷酸激酶（NEB＃M0201）添加。
是核桃树的人工授粉，无人驾驶飞机能够最大程度地减少Xanthomonas arboricola PV的存在。 juglandis？评论
摘要：核桃（Juglans Regia L.）是一种单一的物种，尽管它表现出自我兼容，但它表现出不完全的花粉棚和女性接受性的重叠。因此，交叉授粉是最佳水果产生的先决条件。交叉授粉可以通过风，昆虫，人为或手工自然发生。花粉已被认为是黄虫植物植物植物PV的一种可能途径。Juglandis感染，一种导致核桃疫病疾病的致病细菌。除了众所周知的文化和化学控制实践外，使用无人机的人工授粉技术可能是果园中核桃疫病疾病管理的成功工具。无人机可以携带花粉并将其释放到农作物上或模仿蜜蜂和其他传粉媒介的作用。尽管这种新的授粉技术可以被视为一种有前途的工具，但花粉发芽和知识是传播细菌疾病的潜在途径，对于核桃树的开发和生产空中授粉机器人的开发和生产仍然是至关重要的信息。因此，我们的目的是描述具有基本成分的授粉模型，包括识别“核心”花粉微生物群，无人机将人工授粉作为一种成功管理核桃疫病疾病的成功工具，指定适当的花授粉算法，通过自动授粉的平均授粉机器人的平均粉丝和微小的粉料来设计算法。