本研究探讨了人工智能 (AI) 在特殊教育中的应用前景,重点关注阿拉伯语文献。该研究采用系统评价方法,旨在确定人工智能技术集成以支持有特殊需要的个人的趋势和应用。该研究发现,大多数研究都是在 2020 年至 2023 年之间进行的,通过严格筛选,采用 PRISMA 声明方法选出了 15 篇文章。研究问题涉及阿拉伯语人工智能在特殊教育文章中的流行主题、人工智能技术在帮助有特殊需要的学生方面的整合,以及所选研究中出现的残疾类型。结果表明,所选研究主要关注自闭症,这与人工智能对在结构化学习环境和社交互动中面临挑战的学生的有效性相一致。本文承认存在局限性,包括研究数量相对较少,需要更多研究
摘要:在药物开发的早期阶段,通常会筛选大型化学文库,以识别针对所选靶标具有有希望的效力的化合物。通常,所得的命中化合物往往具有较差的药物代谢和药代动力学(DMPK),具有负面的可开发性特征可能难以消除。因此,使用“无效库”开始药物发现过程,具有高度理想的DMPK特性但对所选目标没有效力的化合物可能是有利的。在这里,我们探索了机器学习提供的机会,以实现这种策略,以抑制α-苏核蛋白聚集,这是与帕金森氏病有关的过程。我们将一种生成机器学习方法MoldQN构建对α-突触核蛋白聚集的抑制活性,为具有良好DMPK特性的初始非活性化合物。我们的结果说明了如何使用生成建模最初赋予具有理想的开发性属性的化合物。■简介
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航天器被敲定,随后是一个迭代过程,在所选媒介中定制艺术品以重现功能:高和低发射胶带和Kapton Tape。将艺术品集成到狭窄的表面百分比覆盖范围和允许的材料选择中是艺术家和工程师的独特而令人兴奋的学习体验。
此练习是一个多项选择问卷。对于每个问题,提出的四个答案中只有一个是正确的。候选人将在其副本上指出问题的数量和所选答案。不要求义务。是错误的回答,多个答案或缺乏问题的答案并没有提出问题。这四个问题是独立的。
第2阶段的提交由专家法官评估了整体质量,可行性,价值主张和创新。所选的想法有可能生成有关反供应链,制造供应链,电子商务和货运运动的新数据;更好地利用卫星图像;增加实时监控功能;整合供应链见解的气候和环境数据等等。