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World File Search System插式
通过插环的分解去聚合的聚芬蛋白化学回收
解构木质素时的主要目标是实现有用的产品或中间体的高收益，同时使不良副产品的形成成立，事实证明这是具有挑战性的。11要实现木质素向低分子量化合物的高转化，因此必须打破C - C键。12,13，例如，还原性催化分数（RCF）在很大程度上切割了C-C键完整14，芳香族单体的产量限制为15-30％。可以通过在高温和高压下的催化来实现木质素中的C - C键，但成本相对高。这激发了对替代方法的探索。在先前的工作中，我们报告了一种在环境温度或接近木质素中断裂C - C键的替代方法。这种方法将硫化与芬顿化学的解构结合在一起。在芬顿反应中，Fe 2+与过氧化氢反应，产生Fe 3+和高效的羟基自由基。17 - 19个先前的工作表明，芬顿反应产生的羟基自由基有效地裂解C - C键在磺酸聚合物（如木质磺酸盐）中，20,21种磺化聚乙烯，22和聚苯乙烯硫酸盐。23 - 25通过将硫基团添加到固定铁中，将氧化量反应定位于底物，从而导致这些聚合物有效分解至低分子量产物。Fenton反应在环境温度和大气压下进行。与需要能源密集型过程和高压反应器的方法相比，这是一个优势。此外，由于芬顿反应发生在水中，少量生物相容性铁作为催化剂，因此在生物转化之前几乎不需要后期处理。可以通过调整反应条件和试剂量（铁和H 2 O 2）来控制芬顿反应中实现的解构程度。可以对低分子量产物产物进行广泛的解剖，但是在解构的程度与通过过度氧化对挥发性化合物（例如CO 2）损失的碳量之间存在贸易。过度氧化还通过更大的氧化剂H 2 O 2的消耗导致成本增加。在这里，我们探索了来自Poplar的木质素的解构，Poplar是一种相关的生物能源原料，与用离子液体过程产生的富含糖流相关的26 a a e er分离。27我们先前的工作后，我们首先将杨树木质素磺化。28接下来，我们使用Fenton反应将磺化的木质素解散，表明我们可以通过不同的试剂浓度来控制解结和重聚的程度。然后，我们探索了分解产物的生物学可用性，并证明了分解产物向喷射燃料前体Bisabolene的转化。这项工作的目标是在整个过程中展示原理证明，包括转换为产品。下面我们报告结果并讨论了几个想法，以提高过程中每个步骤的收率。
带有扩散模型的视频插值-CVF Open Access
我们提出了Vidim，这是一个视频间隔的生成模型，该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息，Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频，然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法，并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂，非线性或模棱两可的情况下失败，而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导，并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型，而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架，每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果，并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
在大学生的插电计算思维中基于问题的学习的有效性
摘要：计算思维被认为是当代教育中的关键能力，使个人准备在数字上普遍存在的世界中应对复杂的挑战。在这项具有预测试和测试后措施的准实验设计研究中，研究了高等教育学生中数学教学学领域发展计算思维的可能性。这是通过基于问题的学习（PBL）方法使用实验组中的问题解决的，或者以对照组中解决问题的分析进行分析。干预后，对照组在测试后措施中获得的得分有了统计学上的显着改善。因此，PBL和解决问题并没有导致学生的计算思维的改善，而对已解决的概率方法的分析确实如此。因此，结果表明了后一种方法对教学计算思维的潜在好处。
等法机式分析仪等法机式分析仪
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对话式人工智能
I. 引言 在与计算机交谈时，我们试图模仿人类的互动。试图理解计算机是如何编写脚本来说话的——这只会导致挫败感。相反，如果计算机能像我们一样交流，那会很容易。使之成为可能的技术是对话式人工智能。由于计算机语言和人类之间的差距被弥合，两者之间可以轻松自然地交流。对话式人工智能是一套识别人类语言的技术。不同的语言也被解读、理解并确定正确的反应。它还模仿人类的对话。各种企业很快就意识到对聊天机器人和其他自动化软件的需求。从自动化简单的通信和客户服务，到降低各种成本和提供对话交易的平台，客户可以通过聊天机器人提供的多种方法得到满足。聊天机器人允许全天候客户服务，不断与多个用户互动并为他们的查询提供答案。人们不喜欢等待他们的回复。他们希望公司立即做出快速回应，而这只能通过对话式人工智能来实现。如果客户没有立即得到回复，可能会导致他们放弃在线购买。对更快客户服务的需求已经增加。各大品牌已经开始实施对话式人工智能来满足这一需求。聊天机器人分为两类。基于规则的聊天机器人和基于智能机器学习的聊天机器人。在基于规则的方法中，程序员将为系统编写规则。在机器学习方法中，需要大量的流媒体信息来训练算法本身。因此，程序员需要正确定义机器学习的参数。许多语音助手允许用户用语音交流，这些助手是由谷歌、苹果和亚马逊等知名公司开发的，但也存在一些安全风险。因此，有必要确保采取适当的安全措施。需要一个替代系统才能真正有效并使业务流程自动化。整个业务流程可以通过称为人工智能聊天机器人应用系统的高级对话系统实现自动化。因此，聊天机器人应用程序必须包含自然语言处理 (NLP)、深度神经网络 (DRN)，以便轻松理解客户的查询。在服务行业中，聊天机器人可用于满足客户查询，回答不需要人类专业知识的基本问题，还可以让客户轻松购买。人工智能聊天机器人可以比人类更准确地分析数据。它准确地预测查询的答案，从而满足客户的需求，并提供易用性和适当的隐私。
对话式人工智能在
摘要 本研究评估了对话式人工智能 (CAI) 在纠正认知偏差和识别人机交互中的情感方面的有效性，这对于数字心理健康干预至关重要。认知偏差——系统性偏离规范思维——会影响心理健康，加剧抑郁和焦虑等状况。治疗聊天机器人可以使认知行为疗法 (CBT) 更易于获得且更实惠，提供可扩展和即时的支持。该研究采用结构化方法，使用基于临床的虚拟案例场景模拟典型的用户-机器人交互。在两类认知偏差中评估了表现和情感识别：心智理论偏差（人工智能拟人化、对人工智能的过度信任、归因于人工智能）和自主性偏差（控制错觉、基本归因错误、公正世界假设）。使用定性反馈机制和序数量表来量化基于准确性、治疗质量和对 CBT 原则的遵守情况的反应。通过脚本交互评估治疗机器人（Wysa、Youper）和通用 LLM（GTP 3.5、GTP 4、Gemini Pro），由认知科学家和临床心理学家双重审查。统计分析表明，治疗机器人在偏见纠正方面始终优于非治疗机器人，并且在 6 种情感识别偏见中有 4 种表现出色。数据表明，非治疗聊天机器人在解决某些认知偏见方面更有效。关键词：认知偏见、对话式人工智能、聊天机器人、数字心理健康、偏见纠正、情感识别 * 通讯作者。电子邮件：marcin.rzadeczka@umcs.pl，邮寄地址：Wydział Filozofii i Socjologii UMCS, pl。Marii Curie-Skłodowskiej 4， pok。204, 20-031 卢布林数据和协议：https://data.mendeley.com/datasets/h2xn2bxz5r/1 预印本 doi：https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.13813
