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NIH F30/31 奖学金申请：撰写研究策略的技巧
• 使用反向概述（制作每个段落/部分要点的项目符号列表）以鸟瞰逻辑/流程 • 在新的纸张上重写您的研究问题，并评估每个部分（甚至每个句子！）与研究问题的直接关系。如果没有，您需要调整或删除有问题的句子，或者编辑研究问题本身。 • 寻找非常专业的词汇或行话。您是否对它们进行了足够好的定义或解释，让非专家也能理解？ • 仔细考虑您的首字母缩略词 - 您的读者是否一定知道它的含义（例如 DNA）？如果不知道，它需要是首字母缩略词吗？（您是否使用了 6 次以上？原始短语是否非常长？）尽量减少使用的首字母缩略词的数量 - 读者需要花费大量精力来记住它们，您也不想让审阅者感到疲倦或恼火！当你使用缩写词时，确保在第一次使用时拼写正确（除了非常知名的缩写词，例如 DNA） • 校对时，一次只读一两页。少量校对将帮助你避免无聊和失去注意力。 • 与实验室的一名高年级学生或你的 PI 合作，了解如何更好地找出你的研究课题中的问题。积极学习他们寻找什么以及如何修复它将有助于你自己应用他们的技巧。 VIII. 如何纳入修订
定量研究音素分割对撰写样品的四年级学生的影响
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AWAC 呼吁共同撰写关于人工智能和跨课程写作的报告
2023 年 1 月，AWAC 成为首批就人工智能在写作课堂中的作用及其对写作学习和写作学习的潜在影响发表声明的专业组织之一。自 2023 年以来，人工智能技术不断发展，学生对人工智能的接受度发生了变化，我们作为教师对自己在课堂中的作用的理解也不断加深。事实上，AWAC 的《WAC 现状：问题和能源》调查的初步结果表明，几乎所有 WAC 主任都创建了与生成性人工智能相关的教师发展研讨会，89% 的参与者认为，提高他们对人工智能的理解非常重要。和写作对于做好他们的 WAC 工作。
撰写严格定量方法部分的指南和建议部分
基于原始数据进行和发布严格的经验研究对于推进和维持高质量的咨询实践至关重要。本文的目的是提供一个一站式服务，以编写咨询和相关领域中严格的定量方法部分。明智地计划，实施和写作定量研究方法的重要性不能被低估，因为方法论上的缺陷会完全破坏结果的完整性。本文包括进行和撰写定量研究设计的概述，注意事项，指南，最佳实践和建议。作者以示例方法部分的结论，提供了一种应用一种方法的示例，以应用本手稿中详细详细介绍的定量研究方法的指南。
Nathan Clarke 撰写的《游览朗吉奥拉》 - Flying NZ
朗吉奥拉靠近基督城，拥有 Z 和 BP 燃料，是训练的理想场所，也是加油的合理中途停留地。这使得它有时非常繁忙，尤其是在周末中午。我们有固定翼和直升机训练、农业。运营商、航空俱乐部比赛、巡回飞行，以及许多定期来来往往的飞机。最难管理的领域之一是飞行员的经验梯度，几乎总是有一名学生飞行员在赛道上进行单独整合或单独从一个地区或单独越野回来。我觉得这些飞行员面临的风险最大。经验水平较低的学生飞行员是我们需要注意的人，并通过遵循正确的加入、巡回和离开程序来提供帮助。请记住，其中一些学员不是本地人，有些甚至不是来自新西兰。
使用 AI 文本生成器撰写学术文章是否构成抄袭？
话虽如此，这篇文章的引用比传统文章少得多，而且大多数都与文本中的相关“命题”无关。正如 ChatGPT 在下面描述其自身操作时所述，它基本上将所有内容用作来源；如果一切都是来源，那么如何引用任何东西呢？因此，许多引用不一定指向对任何给定“命题”的支持，而是指向 Frye 教授关于类似主题的著作——毕竟，他的查询产生了回应——或其他可以进一步告知读者所提出问题的评论来源。是否值得问一问，这些是否是“命题”，或者仅仅是一些具有某种有意排序的符号的组合，几乎就像成功完成的数独的英语版本？可能吧。文章后半部分的引用也减少了；此时，ChatGPT 似乎开始蚕食和/或重复使用自己的答案，因此提供引用似乎 ...不合适。
Z 世代在 Discord 上区分人工智能生成的文本和人类撰写的文本的能力
ChatGPT 等生成式人工智能 (AI) 聊天机器人日益流行，对社交媒体产生了变革性的影响。随着人工智能生成内容的普及，人们对网络隐私和错误信息的担忧不断增加。在社交媒体平台中，Discord 支持人工智能集成——这使得其主要的“Z 世代”用户群特别容易接触到人工智能生成的内容。我们调查了 Z 世代的个人 (n = 335)，以评估他们在 Discord 上区分人工智能生成文本和人类撰写的文本的能力。调查采用了 ChatGPT 的一次性提示，伪装成在 Discord.com 平台上收到的短信。我们探讨了人口统计因素对能力的影响，以及参与者对 Discord 和人工智能技术的熟悉程度。我们发现 Z 世代的人无法辨别人工智能和人类编写的文本（p = 0.011），而那些自称对 Discord 熟悉程度较低的人与那些自称有人工智能使用经验的人相比，在识别人类编写文本方面表现出更高的能力（p << 0.0001）。我们的结果表明，人工智能技术与 Z 世代流行的沟通方式之间存在微妙的关系，为人机交互、数字通信和人工智能素养提供了宝贵的见解。
讲故事探索故事创作中的AI-发布其第一个AI撰写的Audiobook
当AI负责写书时会发生什么？结果是否提供了令人满意的阅读体验？讲故事的故事在2024年春季开始了一个项目，目的是探索如何在创作过程中使用生成的AI，确定可用的AI工具来简化工作流程，并对最终产品的质量进行更深入的了解。AI将负责写作，翻译，叙述和说明完整的工作。框架：瑞典语，丹麦语，芬兰语和英语中的一部未来派小说，讲述了AI驱动的世界中的爱与人际关系，主要针对年轻的观众。
该手稿由UT-Battelle，LLC撰写，根据美国能源部（DOE）的合同DE-AC05-00OR22725。美国政府RETA
现在存在几种方案来获得对原子结构的控制；但是，许多人不考虑原子的坐标。在使用电子束控制的最初实现中，例如，在石墨烯中的掺杂运动运动时，人类操作员将手动将光束放置在附近的掺杂剂，以使其与邻居碳交换位置。在这些情况下，考虑原子位置，但这完全是手动程序。要将其扩展并推广到其他系统，需要相对于特定原子组的光束定位自动化。换句话说，必须在尽可能接近实时的接近时，然后进行特定的光束定位。最近，结果表明，集成神经网络可以处理STEM图像的实时原子分割[4,5]。也许更关键的是，这种原子分类方案必须是稳健的，因为它是在实验过程中积极执行的，这意味着模型超参数无法不断更改以提供合理的坐标提取。无论如何，合奏网络既可以实时为原子分割提供快速和强大的解决方案。提供了原子坐标和类，必须选择光束位置。对于某些材料，可以显然应放置梁以引起所需的响应，即形成预期的缺陷结构。在其他材料中，它可能更为复杂，例如，大量的国家行动对集合，其中梁位于分布中相对于原子类中的分布，并成像所得的结构；理论计算可以替代地进行
丹尼·沃谢 (Danny Warshay) 撰写的《观察、解决、扩展》摘要
丹尼·沃谢是布朗大学的教授。过去 16 年来，他一直在耶鲁大学、特拉维夫大学和布朗大学向 3,000 多名学生讲授“看见、解决、扩展”创业流程。迄今为止，这门课程已经催生出许多初创公司，这些公司为创始人带来了数亿美元的收入，并为众多非营利组织提供了出色的解决方案，这些组织正在解决食品浪费、亚马逊森林砍伐、文盲问题以及中东摆脱对石油依赖的经济转型问题。丹尼·沃谢共同创立并出售了多家软件、先进材料、消费品和媒体公司，这些公司已被苹果、Medline、时代、Belo Corporation、Sealed Air、Penton Media 等公司收购。他毕业于哈佛商学院、布朗大学和耶路撒冷希伯来大学。