XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System度提高
利用人工神经网络提高内洛尔牛肉嫩度的基因组预测准确性
摘要 本研究的目的是比较人工神经网络 (ANN) 与贝叶斯岭回归、贝叶斯套索、贝叶斯 A、贝叶斯 B 和贝叶斯 Cπ 在估计内洛尔牛肉嫩度的基因组育种值方面的预测性能。使用 Illumina Bovine HD Bead Chip（HD，来自 90 个样本的 777K）和 GeneSeek Genomic Profiler（GGP Indicus HD，来自 485 个样本的 77K）对动物进行基因分型。对每个芯片应用基因型的质量控制，包括去除位于非常染色体上的 SNP，其次要等位基因频率 <5%、与 HWE 的偏差（p < 10 –6）以及连锁不平衡 >0.8。使用 FImpute 程序进行基因型估算。基于谱系的分析表明，肉质嫩度具有中等遗传性（0.35），这表明可以通过直接选择来改善肉质嫩度。贝叶斯回归模型的预测准确度非常相似，加性效应和显性效应分别从 0.20（贝叶斯 A）到 0.22（贝叶斯 B）和 0.14（贝叶斯 Cπ）到 0.19（贝叶斯 A）不等。ANN 对遗传价值的基因组预测准确度最高（0.33）。尽管人们认识到深度神经网络可以提供更准确的预测，但在我们的研究中，具有一个隐藏层、105 个神经元和整流线性单元 (ReLU) 激活函数的 ANN 足以提高对肉质嫩度遗传价值的预测。这些结果表明，具有相对简单架构的 ANN 可以为 Nellore 牛肉质嫩度提供卓越的基因组预测。
学习管理系统游戏化提高学生的参与度、主动学习和表现
摘要 — 许多研究人员已经实施了游戏化元素，即徽章、排行榜、积分和级别，以增强主动学习。很少有研究人员在 LMS（LMS 游戏化）中使用游戏元素和活动。本研究旨在测试参加 LMS 游戏化和非游戏化的学生之间的表现是否不同。此外，我们想分析学生参与度和游戏活动对学生表现的影响。我们使用独立样本 t 检验和回归分析数据。LMS 游戏化中的主动学习和学生参与对学业成绩有显著影响，游戏化导致与 LMS 非游戏化学生相比，成就有显著差异。通过结合游戏化活动和促进学生参与，LMS 可以提供资源、个性化学习体验和协作机会，从而加深对学科的理解并提高成就水平。LMS 中的游戏化和学生参与的结合显示出改变教育和促进学生长期成功的巨大潜力。
大幅缩短高强度粘合剂的开发时间<研究成果
Harutoshi Yamada、Teruki Tsurimoto（筑波大学纯粹与应用科学研究生院）、Sirawit Pruksawan 和 Naito（筑波大学纯粹与应用科学研究生院、国家材料科学研究所）
人工智能技术的接受度和对其前景的乐观度
自 ChatGPT 推出以来，生成式人工智能给未来就业市场带来了显著挑战，引发了关于自动化和人工智能技术如何影响就业的广泛讨论。然而，个人对这些挑战的看法因人而异，有些人将人工智能的进步视为成长和创新的机会。这项研究旨在探讨高中生对人工智能对未来就业市场影响的看法。我们假设，积极主动的性格特征、技术和职业自我效能将积极影响学生对未来职业的准备、乐观和担忧。为了检验这些假设，我们收集了 141 名高中生的数据。我们的研究结果表明，积极主动的性格和技术自我效能与对人工智能对就业影响的准备和乐观程度的增强呈正相关。这些见解为教育工作者和政策制定者提供了实际意义，并提出了未来研究的领域，以更好地了解学生如何为人工智能驱动的劳动力做好准备。关键词：人工智能 (AI)、技术接受度、职业选择、高中介绍
加纳对 COVID-19 疫苗的接受度和犹豫度
接受疫苗的倾向以及影响疫苗接受和犹豫的因素将决定 COVID-19 疫苗接种计划的整体成功。因此，各国需要了解影响疫苗接受和犹豫的因素，以防止未来进一步的冲击，并且有必要彻底了解这些因素。因此，本研究旨在回顾研究领域内选定的已发表著作，并进行有价值的分析，以确定对加纳 COVID-19 疫苗接受和犹豫最具影响力的因素。该回顾还探讨了加纳 COVID-19 疫苗的接受率。我们选择了 2021 年至 2023 年 4 月发表的著作，并根据影响加纳 COVID-19 疫苗接受和犹豫的关键因素、加纳的接受率、经常检查的人口统计因素以及用于检查这些因素的研究方法提取、分析和总结了研究结果。研究发现，积极的疫苗接种认知、安全性、对疫苗有效性的信任、对 COVID-19 的了解以及良好的疫苗接种态度影响了加纳人对 COVID-19 疫苗的接受。疫苗的负面副作用、对疫苗的不信任、对疫苗安全性缺乏信心、恐惧以及精神和宗教信仰都在影响 COVID-19 疫苗犹豫方面发挥了重要作用。在这项研究中，在所审查的文章中观察到的 COVID-19 接受率从 17.5% 到 82.6% 不等。这些研究中经常包括的具有重大影响的人口统计参数包括教育程度、性别、宗教信仰、年龄和婚姻状况。对 COVID-19 疫苗的积极看法和对其负面影响的担忧影响了加纳人的接受和犹豫。
游戏化与人工智能的协同作用：提高教育环境中学生的参与度和学习成果
在当今数字时代，将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果，游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境，旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制，教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境，鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面，人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验，从而促进更有针对性的教育方法[2]。
研究论文利用人工智能 (AI) 技术提高患者参与度和医疗保健服务
医疗 4.0 的出现开启了一个新时代，人工智能 (AI)、机器人技术、医疗物联网 (IoMT) 和数据分析等技术无缝集成，探索它们对医疗数字化和创新的共同影响。这种合作可以提高自动化程度、预测性维护、机器人之间的团队合作、更好的质量控制和增强的供应链运营，从而实现更明智的决策并提高效率和灵活性。人工智能、机器人技术、数据分析和 IoMT 的无缝集成为人机协作、远程医疗、移动医疗、电子医疗、质量保证和更高效的医疗服务引入了创新方法，可根据个人患者特征量身定制治疗方案。医疗 4.0 的引入
基因组编辑技术认知度的提高和接受度的下降：中国双胞胎婴儿的影响
近年来，基因组编辑技术越来越为人所知，2018 年中国基因组编辑双胞胎的新闻对公众认知产生了尤为显著的影响。在本研究中，我们调查了日本媒体报道对公众对这项技术的看法的影响。为了确定这些影响，我们采用问卷调查的方法，对在线研究公司 Macromill 的预先注册的样本进行了调查。我们从 2016 年到 2019 年进行的反复调查显示，人们普遍支持将基因组编辑方法应用于医学。为了了解这一点，我们采用了多项 Logit 分析，研究了对该技术产生正面和负面印象的决定因素。结果表明，尽管出于医疗目的的编辑仍然大多可以接受，但将其用于使人类卵子受精却越来越被拒绝，尤其是在最近的样本年 2019 年。这表明，虽然公众接受了基因组编辑在一般医学领域的应用，但对其在人类功能增强中的应用却越来越受到抵制。中国双胞胎婴儿的消息确实提高了公众对这些方法的认识，但也损害了它们的声誉。因此，基因组研究人员必须牢记这些担忧，让公众了解不断变化的技术基础。作为一个相关问题，我们还调查了公众对动物和植物育种（例如农业和渔业）基因组编辑的接受程度。我们发现，日本公众认为这项技术的医学和育种应用彼此没有联系，尽管近年来人们对这两项技术的认识都有了显著提高。
