F. Volpi、C. Boujrouf、M. Rusinowicz、S. Comby-Dassonneville、F. Mercier 等人。集成原位扫描电子显微镜的多功能纳米压痕仪的开发 - 应用于监测压电响应和机电故障。《薄膜固体》,2021 年,735,第 138891 页。�10.1016/j.tsf.2021.138891�。�hal-03428537�
复制,遗传和进化是生命的特征。我们和其他人认为,实验室中合成的生活系统的重建将取决于能够进行达尔文进化的遗传自我复制者的发展。尽管基于DNA的生命贡献,但不断发展的DNA自我复制器的体外重构仍然具有挑战性。我们在此中在脂质体隔间中模拟了原则,从而使信息传播和不断发展。使用支持间歇性或半连续进化(即有或没有DNA提取,PCR和重新包装)的两种不同的实验构造),我们证明了线性DNA温度的可持续复制 - 编码DNA聚合酶和终端蛋白质的ELLES蛋白质,使用Phi29细胞蛋白的蛋白质 - 蛋白质 - 蛋白质 - 蛋白质 - '''''''''''''' (纯)系统。自我复制器可以在脂质体中的多个复制耦合转录反应中生存,并且在仅十回合中,积累了带来选择优势的突变。与某些富集突变的逆向工程中的下一代测序的组合数据揭示了引入突变的非平凡和背景依赖性效应。目前的结果是在不断发展的合成细胞中建立遗传复杂性的基础,以及研究最小细胞系统中的进化过程。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来,人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此,本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的,并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的,因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明,人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响,其中包括:词汇量和语法的提高,以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
这项工作由太平洋西北国家实验室撰写,由巴特尔运营,并得到能源部水力技术办公室 HydroWIRES 计划的支持,奖励或合同编号为 DE-AC05-76RL01830。HydroWIRES 随着大量增加可变可再生能源,美国电力系统正在迅速变化,而水电(包括抽水蓄能水电)的灵活性使其能够很好地帮助整合这些可变资源,同时支持电网的可靠性和弹性。认识到这些挑战和机遇,WPTO 推出了一项名为 HydroWIRES:弹性电力系统的水创新的新计划。HydroWIRES 主要侧重于了解和支持水电在不断发展的美国电力系统中不断变化的作用。通过 HydroWIRES 计划,WPTO 寻求了解和推动充分利用水电资源,为现在和未来的电力系统的可靠性和弹性做出贡献。HydroWIRES 因与美国能源部国家实验室的密切合作而出名。五个国家实验室——阿贡国家实验室、爱达荷国家实验室、国家可再生能源实验室、橡树岭国家实验室和太平洋西北国家实验室——作为一个团队提供战略见解并建立与能源部投资组合的联系,为 HydroWIRES 计划增添了重要价值。HydroWIRES 与电网现代化计划协同运作,后者专注于开发新的架构概念、工具和技术,用于测量、分析、预测、保护和控制未来的电网,并致力于创造制度条件,以便更快地开发和广泛采用这些工具和技术。与 HydroWIRES 路线图的联系这份关于能源存储作为传输和市场资产双重参与的扶持原则的报告主要侧重于解决 HydroWIRES 目标 3.2:为规划目的区分传统水电和抽水蓄能资源。其他致谢
人类学习的过程和机制是心理学、认知科学、发展、教育和人工智能等许多领域的研究核心。关于人类学习的问题存在着争论、辩论和争议,其中最具争议的问题之一是简单的联想过程是否可以解释人类儿童的非凡学习能力,并且通过这样做,是否能产生与人类学习相媲美的人工智能。这些争论的核心现象之一涉及一种远见卓识的形式,有时被称为“生成学习”,因为学习者的行为似乎不仅仅反映特定经验实例之间的共现,而且基于可以生成新实例的原则。在两项关于学龄前儿童如何学习多位数字名称与其书面形式的对应关系的实验研究(N = 148)中,以及一项使用深度学习神经网络的计算建模实验中,我们发现,具有一组相互关联的不完美预测成分的数据集可以产生符合生成原理的广泛而系统的概括,尽管训练数据中的示例有限且存在例外情况。本文讨论了对人类认知、认知发展、教育和机器学习的影响。
