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非酸音乐对人脑，集中和学习过程的影响
本学士学位论文介绍了聆听非声音音乐对人脑，集中和学习过程的影响的问题。介绍性理论部分涉及注意力和学习的认知和神经科学概念的主题。然后，它描述了人脑音乐处理的神经科学背景，并以当今用于支持认知功能的音乐的一部分结论。实际部分由系统的综述组成，旨在阐明最近的科学研究如何处理该主题。论文以对获得的结果的解释结束。
将生成人工智能技术融入教学和学习过程的指南
视频或音乐。这些工具还根据书面说明产生结果，其中一些可以响应视觉或音乐提示。基于图像的 genAI 的一些主要代表是： Midjourney 、 DALL•E 和 Dreamstudio 。关于视频 genAI 最受欢迎的是 Runway 和 Heygen 。最后，在音乐 genAI 领域，以下是 Boomy 和 Voicemod 。
关于在学习过程中道德使用人工智能工具的指导简单规则：道德使用人工智能工具=在学习过程中使用人工智能工具进行自己的学习
本文件对学术不端行为给出了明确的定义，并在剽窃定义中特别提到了人工智能工具的使用，如下所示：如果您对这些问题或评估目标有任何疑问，您应该参考以下图书馆指南之一，或者在提交之前联系您的讲师。有用的资源和 IC 图书馆指南图书馆使用生成式人工智能工具指南生成式人工智能指南 | 管理和支持服务 | 伦敦帝国理工学院图书馆参考管理指南参考管理 | 管理和支持服务 | 伦敦帝国理工学院图书馆剽窃和学术诚信指南剽窃、学术诚信和考试违规 | 管理和支持服务 |伦敦帝国理工学院 IC 学生会 -> 剽窃、串通及其他违法行为的定义 https://www.imperialcollegeunion.org/advice/academic-issues/academic-misconduct 考试与评估：学术诚信 版本 1.0 2023.10.09
人工智能（AI）在高中学习过程中的应用
摘要：在当前不断发展的技术时代，人工智能（AI）在教师应对高中生教学挑战方面发挥着非常重要的作用。技术发展成功地迅速改变了教育模式，成功地影响了教育者或教师的角色和职责。他们面临着各种新的挑战，例如必须管理大量信息、根据个人需求调整教学风格以及必须向学生提供良好的反馈。在面对这些挑战时，人工智能技术成功地发挥了巨大的潜力。本文将介绍人工智能技术在教育环境中非常有用的一些方式。人工智能可以帮助教师或导师管理数据，人工智能技术还可以支持学习的个性化。除此之外，人工智能还可以为学生提供良好的反馈。然而，在教育环境中使用人工智能可能会出现一些新的挑战。人工智能不能完全取代教师的角色，而只能作为一种强大的工具。引言
人工智能促进学习过程的学习理论
摘要 本文讨论了一种三级模型，该模型综合并统一了现有的学习理论，以模拟人工智能 (AI) 在促进学习过程中的作用。该模型取材于发展心理学、计算生物学、教学设计、认知科学、复杂性和社会文化理论，包括一个因果学习机制，该机制解释了学习是如何在微观、中观和宏观层面发生和运作的。该模型还解释了通过学习获得的信息是如何在各个层面内和跨层面聚合或汇集、消散或释放和使用的。根据该模型的特点，提出了人工智能在教育中的十四种角色：四个角色在个人或微观层面，四个角色在团队和知识社区的中观层面，六个角色在文化历史活动的宏观层面。其中包括对研究和实践的影响、评估标准和局限性的讨论。有了提出的模型，人工智能开发人员可以专注于与学习设计师、研究人员和从业人员合作，利用提出的角色来改善个人学习、团队绩效和建立知识社区。
人工智能助手在教师教学和学生学习过程中对深度学习的应用
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在人类避免疼痛的学习过程中，不同的大脑系统支持从接受和避免的疼痛中学习
摘要 意外疼痛和意外疼痛缺失均可驱动回避学习，但它们是通过共享还是独立的神经和神经化学系统来实现这一目的在很大程度上仍不得而知。为了解决这个问题，我们将工具性疼痛回避学习任务与计算建模、功能性磁共振成像 (fMRI) 以及多巴胺能系统 (100 毫克左旋多巴) 和阿片能系统 (50 毫克纳曲酮) 的药理学操作相结合 (N = 83)。计算建模提供的证据表明，未经治疗的参与者从接受的疼痛中学到的东西比避免的疼痛中学到的更多。我们的多巴胺和阿片类药物操作通过选择性地提高避免疼痛的学习率来消除这种学习不对称。此外，我们的 fMRI 分析显示疼痛预测误差被编码在皮层下和边缘大脑区域，而无痛预测误差被编码在额叶和顶叶皮层区域。但是，我们发现药理学操作对预测误差的神经编码没有影响。总之，我们的结果表明，人类的疼痛回避学习由单独的威胁学习系统和安全学习系统支持，并且多巴胺和内源性阿片类药物专门调节从成功避免的疼痛中学习。
DNAA复合物的协同作用，具有DNA-Undine序列的复制和侧翼复制起源ORIC促进DNAB Helicase Poading 牙周病原体诱导的肠道营养不良对同种异性皮肤移植模型中移植免疫的影响 使用相变材料（PCM）的光伏面板集成：评论 COVID-19期间能量转化的挑战和机遇 对不同建筑类型的基于深入学习的深入学习能源管理的系统审查 在亚洲国家的Covid-19的疫苗接受和付费意愿：假设评估调查 油和石油产品的土壤和水净化生物产品 Thermotoga Maritima Oric涉及具有独特模块的DNA放松元件，并且具有新颖方向结合模式的DNAA-Oligomerized区域 通过多元回归分析方法（MRAA）实施供应链管理过程中的机器学习过程 一项关于水库计算及其跨学科应用的调查以外的传统机器学习 基于网络攻击检测的过滤方法的特征选择技术的调查
放松复制起源和DNA解旋酶的负载是染色体复制的启动。在大肠杆菌中，最小起源oric包含一个双链放松元素（欠款）区域和结合起始蛋白DNAA的三个（左，中和右）区域。左/右区域带有一组DNAA结合序列，构成了左/右DNAA子复合物，而中间区域具有一个单个DNAA结合位点，该位点刺激了左/右DNAA亚复合物的锻炼。此外，群集元素（tattaaaaagaa）位于最小oric区域外。左DNAA子复合物促进了由于暴露TT [A/G] T（T）序列的放松，然后结合到左DNAA亚复合物，稳定DNAB Helicase载荷所需的未能状态。然而，右DNAA亚复合物的作用在很大程度上不清楚。在这里，我们表明，左/右DNAA子复合物的应有的放松，而不是仅由左DNAA子复合物，这是由应有的末端次区域刺激的。一致地，我们发现了右DNAA子复合物 - 绑定的单链应育成区域和群集区域。此外，左/右DNAA子复合物独立地结合了DNAB解旋酶。仅对于左DNAA子复合物，我们表明该群集对于DNAB加载至关重要。体内数据进一步支持了右DNAA子复合物的Unwound DNA结合的作用。综上所述，我们提出了一个模型，其中右DNAA子复杂与UNWOUND应变动态相互作用，有助于适当的放松和有效的DNAB解旋酶负载，而在没有Right-DNAA子复杂性的情况下，在这些过程中没有在这些过程中进行群集的辅助，以支持重复的鲁棒性。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
类别偏见的神经表征在学习过程中自发形成，强调对特定实例的记忆
类别学习，即学习将一组刺激物分类或分组，会在感知中引起类别偏见，使得同一类别中的物品被认为比不同类别中的物品更相似。当学习目标强调每个刺激物的个体化时，类别偏见会在多大程度上发展，以及偏见是否在学习过程中自发出现而不是对任务要求的反应尚不清楚。在这里，我们在编码过程中使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来测试学习过程中单个刺激物神经表征中的类别偏见。人类参与者（男性和女性）遇到面部混合刺激物，这些刺激物具有独特的名字和共同的姓氏，表明其属于同一类别。参与者被要求学习每张脸的全名。神经模式分类和模式相似性分析用于追踪大脑中的类别信息。结果表明，刺激类别可以在许多额叶、顶叶和枕叶区域的编码过程中被解码。此外，来自同一类别的两个刺激在前额叶皮层中的表征比来自不同类别的两个刺激在物理相似性方面更相似。这些发现表明，仅仅存在类别标签就可以在编码过程中自发地偏向神经表征以强调与类别相关的信息，即使在没有明确的分类要求并且与类别无关的信息仍然与任务目标相关的情况下也是如此。