XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实践的
扩展了本体化实践的设计空间
摘要 - 我们本文的目的是概述本体化过程的设计空间如何比目前的实践所暗示的更丰富。我们指出，需要设计工程过程以及产品 - 并确定设计的某些组成部分。我们调查了设计一系列彻底新实践的可能性，并使用较为异常的方法Bclearer提供了过去三十年来我们工作的新实践的例子。我们还建议，为本体化设置进化环境有助于人们更好地理解这些新实践的本质，并提供塑造肥沃过程的概念上的脚手架。这种进化观点位置数字化（计算技术的进化出现）是信息转换的长期进化过程中的最新步骤。此将本体解释作为利用数字化提供的新兴机会的战略工具。
胃肠病学实践的碳足迹
医疗保健部门是温室气体（GHG）排放的主要贡献，有1个促进了全球变暖，从而造成了当前和后代的危害。因此，作为医生，这是减少我们实践的环境影响的道德义务。温室气体协议将排放分类为三个“范围”（图1）。范围1包括所有直接排放，例如燃烧燃料或在医院内释放anaesthetic气体。范围2（间接）发电产生的排放。范围3的排放主要是在供应链中产生的，代表了医疗保健中的大多数排放，占总数的70％–80％。1个需要大量消耗设备，供应和频繁交付的专业是造成医疗保健碳足迹的主要贡献者。
科学与工程实践的要素9-12
9-12中的数学和计算思维基于K-8的经验，并发展为使用代数思维和分析，包括三角函数，指数和对数在内的一系列线性和非线性功能，以及用于统计分析的计算工具来分析，代表和模型数据。基于基本假设的数学模型创建和使用简单的计算模拟。
神经科学对教育实践的贡献
目标：在教育中，神经科学是一个跨学科研究领域。它试图通过应用大脑研究结果来改善教育实践。来自教育，心理学和神经生理学科学领域的其他发现旨在增强学习过程并改善教育实践。神经科学对教育的应用涉及神经科学和心理知识。方法/分析：在本系统的文献综述中，分析表中包含的最终研究是通过根据预定义的纳入标准搜索数据库来决定的。Prisma方法用于研究神经科学与教育过程之间的关系，并根据相关数据优化教育过程。的发现：评论的发现强调了将神经科学纳入教育实践和挑战的重要性，并提出了有关其在教育环境中实施的道德问题。新颖 /改善：教育神经科学的学科与教育，研究和学习的认知神经科学有关。神经科学可以作为生物学作为医学基础的类似方向的教育基础，这意味着每个领域都保留其创新，但不能违反对方的规则。本研究研究了神经科学与教育实践之间的关系，以及教育社区如何弥合这一差距，包括神经科学研究的前瞻性发现。
检查 K 技术集成实践的障碍 ...
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法律实践的未来：技术的影响 - ijrpr
此外，数字时代的到来也给法律专业人士带来了额外的困难和障碍。当代法律实践从根本上受到数据安全、人工智能在决策中的道德使用以及客户在更加数字化的世界中不断变化的期望等问题的影响。信息技术使法律行业从过时的方法转向更现代的方法，这是一个很好的例子。本文的目的是详细研究这一转变，涵盖其历史、加速这一转变的策略和工具、它将对未来律师产生的影响以及随之而来的机遇和风险。希望在当前数字时代取得成功的法律专业人士必须理解并能够适应技术在法律领域日益增长的作用。
对牙科实践的前景，以避免口服Covid-19
Corona病毒疾病2019（Covid-19）或严重的急性呼吸综合征Coron-Avirus 2（SARS-COV-2）是由2019年12月在中国武汉[1，2]开始的新型冠状病毒引起的，并在全世界迅速传播。世界卫生组织（WHO）在2020年3月宣布Covid-19是全球大流行，这导致了持久的封锁，经济危机，并在2022年12月12日之前在全球造成了大约6,656,601人死亡[2-4]。该疾病的常见症状是发烧，头痛，干性咳嗽，喉咙痛和打喷嚏，它们在Covid-19's的孵育周期后出现2-14天（中位数为4天），并且随时间变化了[3]。过去两年的密集研究文献显示了原因，传播路线，病毒变体，细胞病毒相互作用途径及其对人体的影响。由于SARS-COV-2是一种致病性病毒，因此肺是暴露于该病毒的主要器官，如果不紧急治疗，则会受到损害。最近的研究中强调了病毒 - 人类细胞相互作用的几种途径。但是，该病毒如何与肺中存在的微生物相互作用的机制仍在研究中。人类肺部和气道具有多种微生物组成，可以在严重的呼吸道感染（例如COVID-19）中改变。现代宏基因组和下一代测序（MNG）技术有助于识别健康和疾病中的肺微生物组多样性。与肠道微生物组不同，肺微生物组通过两个器官之间的空气和粘液交换的连续运动与口服微生物组的双向连接更加动态和短暂。最近进行了八名COVID-19患者的支气管肺泡灌洗液（BALF）中存在的细菌类型的
对教学和学习实践的生成AI的系统评价
摘要：在学术界使用生成人工智能（Genai）是一个主观且备受争议的话题。目前，尚无商定的指导原则，用于在高等教育中使用Genai系统，因此，仍不清楚如何有效利用该技术进行教学实践。本文概述了Genai在HE中进行教学和学习的当前研究状态。为此，本研究使用了系统审查和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目对Scopus索引的相关研究进行了系统的审查。搜索标准揭示了总共625篇研究论文，其中355条符合最终的纳入标准。审查的发现显示了文档，引用，文件来源/作者，关键字和合着者的当前状态和未来趋势。研究差距确定的表明，尽管一些作者研究了了解AI生成的文本的检测，但了解如何将Genai纳入支持教育课程以进行评估，教学和学习交付可能是有益的。此外，需要通过协作进行其他跨学科的多维研究。这将加强对学生，导师和其他利益相关者的认识和理解，这将有助于制定Genai使用的准则，框架和政策。
对教学和学习实践的生成AI的系统评价
摘要：在学术界使用生成人工智能（Genai）是一个主观且备受争议的话题。目前，尚无商定的指导原则，用于在高等教育中使用Genai系统，因此，仍不清楚如何有效利用该技术进行教学实践。本文概述了Genai在HE中进行教学和学习的当前研究状态。为此，本研究使用了系统审查和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目对Scopus索引的相关研究进行了系统的审查。搜索标准揭示了总共625篇研究论文，其中355条符合最终的纳入标准。审查的发现显示了文档，引用，文件来源/作者，关键字和合着者的当前状态和未来趋势。研究差距确定的表明，尽管一些作者研究了了解AI生成的文本的检测，但了解如何将Genai纳入支持教育课程以进行评估，教学和学习交付可能是有益的。此外，需要通过协作进行其他跨学科的多维研究。这将加强对学生，导师和其他利益相关者的认识和理解，这将有助于制定Genai使用的准则，框架和政策。