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可集成性和扳机动力学中的Spin-1中央自旋XX模型
中央旋转模型提供了对中央自由度与周围旋转介观环境之间相互作用的理想描述。我们表明，在中心有旋转1的模型家族，而任意强度与周围旋转的XX相互作用是可以集成的。具体而言，我们得出了一组广泛的保守量，并使用贝特·安萨兹（Bethe Ansatz）获得了确切的本征态。与同类的极限一样，各州分为两个指数级别的大阶层：明亮的状态，在这种状态下，自旋-1与周围环境和黑暗状态纠缠不清，其中它不是。在占用性上，明亮的状态取决于其对中央自旋极化为零的状态的体重进一步分为两类。这些类别以淬灭动力学进行探测，从而阻止中央自旋达到热平衡。在单个自旋式扇形中，我们明确地构建了明亮的状态，并表明这些特征态半定位是中心旋转的振荡动力学。我们将集成性与密切相关的Richardson-Gaudin模型的紧密相关类别相关联，并猜想Spins Central Spin XX模型对于任何s都可以集成。
智能辅导系统作为设计教育中形成性评估的工具
摘要在增加数字化时期，大学正在转向数字媒体来促进有效的学习。除了提供全面的学习平台外，还提供了学习材料和交流选择，在许多学科领域还开发了互动和自适应学习计划。这些所谓的智能辅导系统被用作讲座的工具，以使课程更加多样化，从而更有效。本文报告了使用智能辅导系统的使用，该系统被嵌入到计算机辅助设计教育中的形成性评估工具。系统使用了一百多个学期的机械工程专业的学生来为设计课程做准备。评估获得的系统数据然后讨论。结果表明，在形成性评估的框架内，智能辅导系统可以帮助学生完成开放的设计任务，并通过支持反馈使他们获得有效的解决方案。此外，本文介绍了系统数据的使用来通过检测和评估学生的知识差距和误解来改善课程。
引入EVO 2，一种生命所有领域的预测性和生成性基因组AI
当前的基因组模型与预测各种生物系统（尤其是真核基因组）突变的功能影响。机器学习方法在建模蛋白质序列和原核基因组方面表现出了一些成功。真核DNA的复杂性及其长期相互作用和调节元素提出了更多的挑战。
弱与在相互作用的标量量子场理论中的集成性破坏
我们考虑在铁磁状态的混合场三状态量子链中量子淬灭后的非平衡动力学。与Ising自旋链的类似设置相比，Potts模型具有更丰富的现象学，这部分源自频谱中的Baryonic兴奋，部分源自初始磁化和纵向场的各种可能的相对比对。我们通过结合半经典近似和精确的双向反应来获得激发光谱，并使用结果来解释我们观察到的各种动力学行为。除了恢复动态限制以及由于Bloch振荡与Ising链相似的振荡引起的Wannier-Stark局部性外，新颖的特征是淬火光谱中的Baryonic兴奋的前提。另外，当初始磁化和纵向场被错位时，限制和BLOCH振荡仅导致部分定位，而某些相关性保留了未抑制的轻孔行为，以及相应的纠缠侵入型。
革命性的援助：国家如何改善生成性AI在赋权中的作用
1。在评估AI工具时，请参与所有利益相关者，任何用于帮助残疾人个人的Genai工具应由目标利益相关者群体进行测试和评估。如前所述，NASCIO的“创造以公民为中心的数字体验：我们走了多远”，以公民为中心的数字体验取决于有效吸引所有利益相关者。 残疾公民是一个相关的利益相关者群体，因为某些残疾增加了对数字公民服务的依赖。 来自残疾人在Genai工具评估中的积极参与可以提供洞察力，以支持以人为中心的设计计划采用更具包容性的方法。 在工作场所使用Genai来提高可及性时，它可以通过自动化重复任务并简化用于机构间工作的文档生产来使所有员工（不仅是残障人士）受益。如前所述，NASCIO的“创造以公民为中心的数字体验：我们走了多远”，以公民为中心的数字体验取决于有效吸引所有利益相关者。残疾公民是一个相关的利益相关者群体，因为某些残疾增加了对数字公民服务的依赖。来自残疾人在Genai工具评估中的积极参与可以提供洞察力，以支持以人为中心的设计计划采用更具包容性的方法。在工作场所使用Genai来提高可及性时，它可以通过自动化重复任务并简化用于机构间工作的文档生产来使所有员工（不仅是残障人士）受益。
检测深泡和生成性AI：有关AI水印和多媒体真实性研讨会的标准报告
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果蝇内源性 G 蛋白偶联受体的组成性和条件性表位标记
致谢：本研究由 HHMI (SLZ) NIH BRAIN 计划奖 (1RF1MH117823-01) (SLZ 和 DEK) 和 R01MH114017 (DEK) 资助。我们要感谢 Mark Dombrovskiy、Alex Kim、Juyoun Yoo、Saumya Jain 和 Zipursky 实验室的其他成员就实验和抗体选择进行的有益讨论。
有效道路安全活动的消息传递建议：饮料驾驶活动的形成性研究的教训
通常，专业研究机构会签约进行消息测试研究。在大多数情况下，这些研究纳入了定量（使用单个评级问卷）和定性（进行小组讨论）方法中的定量性方法。组和参与者的数量由地理范围和研究形式确定。每项研究通常由10至12个焦点小组组成，每个人组中约有10名参与者，每个在线组中有4至6名参与者。一项研究中的焦点小组参与者按年龄，性别，社会经济水平和道路使用者类型分为小组，以最大程度地提高小组讨论的相关性。
主动学习方法，与形成性评估相关，提高心脏生理学知识，减少考前压力和焦虑
评估引起的压力和焦虑通常与学生对要评估的知识的不安全感有关，而提高有效学习的教学策略则有助于减少这种压力和焦虑。本研究的目的是评估以下假设：与传统方法相比，使用与形成性评估相关的主动方法可以促进更多学习，从而减少学生的焦虑和压力。研究邀请了同一学科（牙科课程）的新生参与研究，并将其分为两组：传统方法和主动方法。传统方法组接受了两次口头讲座。主动方法组接受了有关心脏细胞和心脏功能自主控制的讲座，并使用教科书在家学习心动周期。在第二堂课中，应用了个人形成性评估。之后，通过有关心动周期的教育游戏进行小组活动，然后进行小组形成性评估。应用传统或主动方法后，进行了测试 1。在本次测试之前，研究人员立即采集唾液样本，以确定压力生物标志物皮质醇和 α-淀粉酶的浓度。学生们还回答了状态-特质焦虑量表问卷，用于确定焦虑水平。与传统方法组相比，主动方法组在测试 1 中获得的分数明显更高。两组之间的基线皮质醇和唾液 α-淀粉酶浓度或焦虑分数没有显著差异。在测试 1 之前，传统方法组的唾液皮质醇和 α-淀粉酶浓度与各自的基线值相比更高，而主动方法组的基线和测试 1 水平之间没有差异。在测试 1 之前，无论使用哪种教学方法，焦虑水平相对于各自的基线值都有所增加，但与主动方法组相比，传统方法组的焦虑水平增加幅度更大。这些结果表明，与形成性评估相关的主动方法降低了测试
将生成性人工智能纳入法律实践：在加利福尼亚专业行为规则的框架内利用生成AI
1。生成的AI是AI，它使用机器学习来根据馈送到模型的原始数据来不断地训练和改进自身。Kim Martineau，什么是生成AI？ ，IBM（4月 20，2023），https：//research.ibm.com/blog/what-is-generative-ai。 生成的AI模型将学习和使用原始数据来创建自己的内容。 id。 2。 参见，例如 ，Yafei Xianga等人，《工业革命中的生成AI：关于转型，挑战和未来方向的综合研究》，3J。 tech。 11（2024）（详细介绍了生成性AI不仅对工业部门，而且对众多行业产生“深远的影响”）。 3。 参见，例如 ，帕特里克·奥斯汀（Patrick Austin），勒克西斯尼（Lexisnexis）和西劳（Westlaw）将推出NBI（2023年7月20日），https：//www.nbi-sems.com/support/support/blog- detail/159。 4。 参见，例如 ，鲍勃·安布罗吉（Bob Ambrogi），法律技术创业公司AI.law现在可以起草您的诉讼的概述， 21，2024），https：//www.lawnext.com/2024 /03/legal-tech-tech-startup-ail-law-raw-can-now-now-draft-the-complaft-the-complaint-the-complaint-for your-your-yoursuit.html。 5。 参见，例如 , 6 Top Legal AI Tools (Industry Experts - 2023) , P AXTON L EGAL AI, https://www.paxton.ai/post/6-top-legal-ai-tools-industry-experts-2023 (last visited June 24, 2024) (listing and describing the top six AI tools in the industry to help with streamlining and efficiency for legal work). 6。 参见Suzanne Burke Spencer，《道德聚光灯：使用生成AI》的律师的新指南。 l aws。Kim Martineau，什么是生成AI？，IBM（4月20，2023），https：//research.ibm.com/blog/what-is-generative-ai。生成的AI模型将学习和使用原始数据来创建自己的内容。id。2。参见，例如，Yafei Xianga等人，《工业革命中的生成AI：关于转型，挑战和未来方向的综合研究》，3J。tech。11（2024）（详细介绍了生成性AI不仅对工业部门，而且对众多行业产生“深远的影响”）。3。参见，例如，帕特里克·奥斯汀（Patrick Austin），勒克西斯尼（Lexisnexis）和西劳（Westlaw）将推出NBI（2023年7月20日），https：//www.nbi-sems.com/support/support/blog- detail/159。4。参见，例如，鲍勃·安布罗吉（Bob Ambrogi），法律技术创业公司AI.law现在可以起草您的诉讼的概述，21，2024），https：//www.lawnext.com/2024 /03/legal-tech-tech-startup-ail-law-raw-can-now-now-draft-the-complaft-the-complaint-the-complaint-for your-your-yoursuit.html。5。参见，例如, 6 Top Legal AI Tools (Industry Experts - 2023) , P AXTON L EGAL AI, https://www.paxton.ai/post/6-top-legal-ai-tools-industry-experts-2023 (last visited June 24, 2024) (listing and describing the top six AI tools in the industry to help with streamlining and efficiency for legal work).6。参见Suzanne Burke Spencer，《道德聚光灯：使用生成AI》的律师的新指南。l aws。A SS ' N (Feb. 2024) https://calawyers.org/california- lawyers-association/ethics-guidelines-for-lawyers-using-generative-ai/ (implicating ethical and professional rules regarding confidentiality, competence and diligence, compliance with other laws, supervisory and subordinate lawyers, client communica- tion, candor towards the tribunal,律师费和参与协议，禁止歧视以及其他管辖权纪律）。7。参见，例如，专业责任与行为委员会，专业责任委员会的推荐以及被许可人对使用生成AI的使用的行为，C al的Tate B Ar。（2023年11月16日），https：//board.calbar.ca.gov/docs/agendaitem/public/public/agendaitem1000031754.pdf。