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PHYS 课程编号：1A 描述性标题
埃尔卡米诺学院课程大纲记录 – 已批准 I. 课程信息 主题：物理 课程编号：1A 描述性标题：固体力学 部门：自然科学 系：物理学 课程学科：物理学 目录说明：这是四学期微积分物理课程的第一门课程，专为工程和物理科学专业的学生设计。本课程侧重于固体力学，主题包括静力学、运动学、牛顿定律、能量、功率、线性和角动量、旋转动力学、弹性、简谐运动和引力。入学条件：先决条件：一年高中物理或物理 2A 和数学 190，最低成绩为 C 课程长度：全学期 讲座小时数（每周）：3 小时 实验室（每周）：3 小时 课外学习小时数：7 小时 总小时数：108 课程学分：4 评分方法：仅字母等级 学分状况：学分、学位适用 转学 CSU：是 生效日期：1992 年 7 月 转学 UC：是 生效日期：通识教育：ECC：领域 1 - 自然科学 学期：其他：CSU GE：领域 B1 - 物理宇宙及其生命形式：物理科学，领域 B3 - 物理宇宙及其生命形式：实验室活动 学期：其他：IGETC：领域 5A - 物理科学 学期：其他：
教师表现之间的描述性定量研究
收到：2024年4月27日；修订：2024年5月11日；接受：2024年5月18日；发表：2024年5月24日，摘要这项研究涉及教师的表现和学生学习成果在洛伦佐·S·S·萨莫恩托（Lorenzo S. Sarmiento Sr.）国家高中的11年级学生中的影响。这项研究的主要目的是确定教师的表现和学生学习成果的水平，从他们的指标，教师的表现和学生学习成果之间的显着差异以及教师表现的哪些领域显着影响学生的学习成果。此外，本研究还使用了定量相关设计，在Lorenzo S. Sarmiento Sr.国家高中的11年级学生中有202名受访者。平均加权平均值，Pearson R和多元回归分析是本研究中使用的统计工具。与此同时，结果表明，在课程计划，分娩和评估学生表现方面，教师在11年级学生中的表现很高。同样，结果表明，关于教学，评估以及通用技能和学习经验的11年级学生的学生学习成果很高。此外，教师的表现与学生学习成果之间存在很高的相关性和显着的关系。因此，这导致了否定假设的拒绝。此外，教师表现的两个领域表现出高度的评级，这些评级很高。关键字：CSS，教师的表现，学生学习成果，菲律宾简介因此，教师可以继续进行教学的表现，从而通过为他们的需求提供新的活动，以发展他们的听力技巧，公开演讲和课堂上的写作，而学生也可以参与教师的讨论，以取得更好的进步并提高他们的学术表现。
描述性人工智能伦理：收集和理解公众意见
鉴于人工智能 (AI) 系统给社会带来的重大变化，许多学者讨论了它们的影响是否以及如何产生积极和消极影响 [21]。随着我们开始在各种道德和法律突出的环境中遇到人工智能系统，一些人已经开始探索如何调整当前的责任归属实践以适应这些新技术 [19, 33]。当今的一个批判观点是，自主和自学习的人工智能系统带来了所谓的责任缺口 [27]。这些系统的自主性挑战了人类对它们的控制 [13]，而它们的适应性导致了不可预测性。因此，如果这些系统造成任何损害，将责任追溯到特定实体可能是不可行的。将责任实践视为对代理人采取某些态度 [40]，学术研究也提出了人工智能系统是否是此类实践的适当主体的问题 [15, 29, 37] — — 例如，它们可能“有身体可踢”，但“没有灵魂可诅咒” [4]。责任差距的困境不仅限于道德领域，也延伸到法律实践 [5, 9]。当前的法律机构没有能力处理这些问题 [36]。自学习算法的性质对这些系统设计者与可能造成的损害之间的近因关系提出了挑战 [29]。如果这些系统不能补救受到伤害的人或从错误中吸取教训，那么让它们为自己的行为负责是没有意义的。因此，对人工智能系统的惩罚是一个开放且有争议的问题 [3]。我们重点关注当前解决责任差距的规范性努力的局限性。他们讨论了人工智能系统可以并且应该如何嵌入到我们的责任实践中。现有研究将责任视为一个关系概念，即一个人要让做错事的人对特定的行为或后果负责 [ 13 ]，或者代理人要对患者负责 [ 18 ]，而忽略了参与此类实践的个人的意见。目前缺乏实证研究来了解普通公众（那些可能遭受人工智能系统损害的人群）如何看待这些差距，以及如何解决这些问题。在自动驾驶汽车领域已经有一些研究 [ 8 , 25 ]，但对于人们如何为自动驾驶系统的行为分配责任、责备和惩罚，我们缺乏更广泛的理解；人工智能以多种形式和环境部署，很少有研究 [26, 39] 解决其他道德上突出的情况。近年来，人工智能的伦理问题越来越受到关注 [ 38 ]。算法部署所引发的许多问题已在学术界和工业界引起了广泛的争论。人们曾尝试了解人们如何看待人工智能系统的伦理问题，如偏见/公平性[ 23 , 35 ]和隐私[ 43 ]。然而，公众舆论尚未在更大范围内被捕捉和理解。在以下章节中，我们将捍卫公众舆论在讨论人工智能伦理时是宝贵和不可或缺的，重点关注责任差距，并提出如何
卷∙17∙编号∙4∙2024 页码∙1423 描述性...
摘要 本研究旨在调查 CBCT 分析和 DNA 甲基化测量通过同一颗拔除牙齿估计人类年龄的潜力。对印度尼西亚帕查贾兰大学牙科医院的三颗拔除的下颌前磨牙进行了横断面方法的描述性研究设计。使用 ITK-SNAP 测量牙髓和牙齿体积进行 CBCT 分析，并使用组内相关系数 (ICC) 进行可靠性测试。同时，使用焦磷酸测序分析对 ELOVL2 基因进行 DNA 甲基化测量。使用平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 量化每个样本的估计年龄和实际年龄之间的差异。在 CBCT 分析中，MAE 范围为 0.44 至 3.97 岁，RMSE 范围为 0.52 至 4.01 岁。至于 DNA 分析，MAE 为 1.37 岁，RMSE 为 1.67 岁。 CBCT 分析和 DNA 甲基化测量均已证明能够根据同一颗拔除的牙齿估计人类年龄。在这项初步研究中，基于牙髓-牙齿体积比的 CBCT 分析估计的人类年龄比 DNA 甲基化水平测量更接近实际年龄。
通过描述性统计和机器学习进行全面的 GPR 信号分析
摘要 —本文全面分析了各种土壤特性如何影响探地雷达 (GPR) 接收信号的特征。这些特性包括介电特性、厚度、层数、雷达配置和表面粗糙度。本文使用 gprMax 进行了详尽的分析，模拟了不同的土壤介质场景，以展示这些参数如何影响 GPR 接收信号。所提出的方法通过描述性统计分析从接收信号中提取关键特征以表征土壤。然后，本文部署了机器学习 (ML) 技术，特别是随机森林 (RF) 模型和基尼均值减少杂质 (MDI) 作为度量，以识别数据集中最有影响力的特征。此过程从时域中提取一组简洁的特征，然后使用频域特征进行扩展。所提出的方法不仅可以有效地捕获高维 GPR 数据中的关键信息，还可以降低其维数，确保保留基本信息。使用这些重要特征而不是复杂的原始 A 扫描数据来训练 ML 和深度学习 (DL) 模型，可以实现更准确的土壤湿度和地下分析。
从描述性到白血病的功能基因组学，重点是基因组工程技术
摘要：基因组工程使对细胞中DNA序列的精确操纵。因此，这对于理解基因功能至关重要。巨核酸是基因组工程的开始，它继续发现锌纤维核酸酶（ZFN），然后是转录激活剂样效应子核酸酶（Talens）。他们可以在基因组中所需的目标位点产生双链断裂，因此可以用来以相同的方式敲击突变或敲除基因。几年后，通过发现定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）的群集的基因组工程进行了转化。CRISPR系统的实施涉及以RNA为指导的识别和DNA分子的精确分裂。此属性证明了其在表观遗传学和基因组工程方面的效用。crispr曾经并且正在不断成功地用于模拟白血病细胞系和控制基因表达中的突变。此外，它用于识别靶标并发现用于免疫疗法的药物。在本研究中讨论了白血病的描述性和功能基因组学，重点是基因组工程方法。还探索了CRISPR/CAS9系统的挑战，观点，限制和解决方案。
对Berberine和Silymarin的抗氧化作用和作用机制的描述性回顾
摘要：氧化应激是慢性疾病（例如2型糖尿病，心血管疾病和肝病）发展的关键因素。靶向氧化损伤的抗氧化剂疗法在预防和治疗这些疾病方面显示出很大的希望。berberine是一种源自Berberidaceae家族中各种植物的生物碱，可通过多种机制增强细胞防御抗氧化应激。它激活了AMP激活的蛋白激酶（AMPK）路径，从而减少了线粒体活性氧（ROS）的产生并改善能量代谢。此外，它增强了关键抗氧化酶（例如超氧化物歧化酶（SOD），过氧化氢酶（CAT）和谷胱甘肽过氧化物酶（GPX））的活性，从而保护细胞免受氧化损伤。这些动作使小ber虫有效地管理诸如2型糖尿病，心血管疾病和神经退行性疾病之类的疾病。silymarin是一种源自Silybum Marianum的黄酮材料，对肝脏保护特别有效。它激活核因子2与2相关因子2（NRF2）途径，增强抗氧化剂酶的表达并稳定线粒体膜。另外，水莲蛋白通过螯合金属离子降低了ROS的形成，并且还会减少炎症。这使得对诸如非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）和与酒精有关的肝脏疾病等疾病有益。本综述旨在强调小ber骨和沙龙蛋白发挥其抗氧化作用的不同机制。
检测 AI 作者身份：分析 AI 检测的描述性特征
摘要 受人工智能在文本生成中日益重要的作用以及生成工具的潜在滥用的推动，本研究调查了区分人工智能生成的文本和人类创作内容的关键特征。我们制作了一个人工智能生成的 2,100 篇研究论文摘要的语料库，以比较人类和人工智能生成的文本之间的正式语言学和文体学特征，例如困惑度、语法、n-gram 分布和功能词频率。主要发现表明，人类撰写的摘要往往表现出更高的困惑度、更大的语法错误和更多样化的 n-gram 分布。为了区分这两种类型的文本，我们采用了各种机器学习算法，我们的随机森林实现在看不见的数据上实现了 0.986 的精度。值得注意的是，特征重要性分析表明，困惑度、语法和 n-gram 分布对人工智能检测分类具有很大的影响。我们的研究为日益重要的人工智能作者归属领域提供了对人工智能生成文本的辨别特征的细致研究。
描述性和禁令的社会规范在促进能量保护方面的相互作用
提供有关他人行动或信念的信息的大型信息计划是广泛使用的干预措施，以促进几个领域1 - 4的行为改变，其中包括住宅资源保护5-12。 这些程序通常具有两种形式的反馈形式：描述性和置换性。 在住宅能源的情况下，描述性反馈通常采用其他家庭平均能源消耗的信息形式，而禁令反馈则提供了节能的社会认可。 在社会信息标准设计中的描述性反馈和禁令反馈的结合是受到这样的启发的灵感，即仅描述性信息会导致那些使用较少能量的人（低能源用户）增加其消费，并且增加了禁令反馈以支持能量保存规范，从而阻止了这种繁荣效应13。 禁令信息因此反平衡描述性信息。 然而，关于描述性和禁令对行为的影响时的影响和禁令的影响的实验证据混合在一起，主要集中于短期或自我报告的结果14、15。 鉴于依赖社会信息来促进政策制定者和私人公司之间行为变化的广泛采用，因此了解不同的程序特征如何在现实世界中的环境中相互作用16。 的确，对类似计划的影响评估发现它们有效地促进节能，但是在环境和个人之间，效果大小差异很大17。提供有关他人行动或信念的信息的大型信息计划是广泛使用的干预措施，以促进几个领域1 - 4的行为改变，其中包括住宅资源保护5-12。这些程序通常具有两种形式的反馈形式：描述性和置换性。在住宅能源的情况下，描述性反馈通常采用其他家庭平均能源消耗的信息形式，而禁令反馈则提供了节能的社会认可。在社会信息标准设计中的描述性反馈和禁令反馈的结合是受到这样的启发的灵感，即仅描述性信息会导致那些使用较少能量的人（低能源用户）增加其消费，并且增加了禁令反馈以支持能量保存规范，从而阻止了这种繁荣效应13。禁令信息因此反平衡描述性信息。然而，关于描述性和禁令对行为的影响时的影响和禁令的影响的实验证据混合在一起，主要集中于短期或自我报告的结果14、15。鉴于依赖社会信息来促进政策制定者和私人公司之间行为变化的广泛采用，因此了解不同的程序特征如何在现实世界中的环境中相互作用16。的确，对类似计划的影响评估发现它们有效地促进节能，但是在环境和个人之间，效果大小差异很大17。对这种不同反应的突出解释取决于消费者特征的异质性，例如信念18、19，误解了一个人遵守社会规范20或个人价值观21、22。在这里，我们关注这些消息的特定特征的不同效果，尤其是它们所包含的反馈的显着性，力量和同意性如何有所不同，从而在用户之间对行为有所不同。这可以为更有效的设计和靶向消息提供信息，并提供更具体和细微的指导，以防止类似的信息活动向后射击16。首先，我们利用了家庭能源报告标准设计的特征，并隔离了禁令变化的影响