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人工智能支持的基于模拟的学习
自我调节学习（SRL）在学习过程中起着重要作用，帮助学习者优化实践（Zimmerman 2006）。自我调节学习一词强调学习者在学习过程中的责任感和自主性（Paris and Winograd 1998）。根据 Zimmerman（2000a）的说法，该术语描述“为实现个人目标而计划和周期性调整的自我产生的想法、感受和行动”（第 14 页）。在调节过程中，学习者可以计划、设定目标、组织、自我监控和自我评估，这使他们自我意识到并了解学习过程。当任务具有挑战性时，他们会努力和坚持而不是放弃。通过采取战略行动，学习者寻求适当且有用的建议、信息和策略来支持他们的学习，并在表演过程中自我指导和自我强化（Zimmerman 2000b；Perry 和 Rahim 2011；Pintrich 2003）。调节过程的对象是学习过程中不同的行为、动机和情感方面（Zimmerman 2006）。在本研究中，我们从情感的角度探讨 SRL 的主题，并关注模拟器学员调节其学习过程的情感决定因素。
关于加强研究支持的选项的白皮书......
1 此定义与 2021 年 5 月 20 日第 2021/821 号条例 (EU) 中关于两用物项的定义一致，该条例建立了欧盟对两用物项出口、经纪、技术援助、过境和转让的控制制度：“两用物项”是指可用于民用和军用目的的物项，包括软件和技术。 2 欧洲议会和理事会关于建立“地平线欧洲”——研究和创新框架计划的条例提案，规定其参与和传播规则，COM (2018) 435 final，2018 年 6 月 7 日。 3 决定 (EU) 2021/764，建立实施“地平线欧洲”——研究和创新框架计划的具体计划。 4 欧洲议会和理事会 2021 年 5 月 20 日关于欧洲创新和技术研究所的条例 (EU) 2021/819（重写）
GPS 支持的数字飞行规则
旨在补充现有目视飞行规则 (VFR) 和仪表飞行规则 (IFR) 的功能。DF 在其自己的一套规则和程序的支持下，将采用先进的自动化进行自我分离和飞行路径管理，通过信息共享和数据连接实现共享态势感知，以及代替目视程序和 ATC 分离服务的合作行为。
对残疾人支持的独立审查......
6. 卫生部成立之初缺乏其他政府机构所具有的许多公共部门纪律和运营实践。财务控制不力。很难清楚地了解卫生部签约的供应商对残疾人的支持情况。合同监测和绩效报告不足，风险识别和管理需要加强。全国各地提供的服务水平也不同——这类似于将卫生服务提供描述为“邮政编码彩票”。
积极支持的技术经济可行性...
摘要 — 系留环是一种动态结构，可以经济高效地支持高空碳中和运输和太空发射基础设施。每座公里资本成本估计为 0.00121 美元/公里（分摊至 20 年）。如果将发射到附近行星、卫星和小行星的每公斤平准成本摊销至 150 万公吨的星际轨道有效载荷，则估计为 12.45 美元/公斤。系留环完全采用当今批量生产的材料建造，并利用了其他行业广泛使用且从工程角度易于理解的技术和物理原理。它使用称为“系留”的电缆产生升力的一个分量，并使用真空管内快速移动的磁约束质量流产生另一个分量。该架构使质量流能够以最小的磁摩擦进行限制，使其比轨道环、空间电缆和发射环等早期概念具有显著的运营成本优势。
人工智能和机器学习支持的医疗设备
本章深入探讨了人工智能和机器学习与医疗技术的动态融合，阐明了它们对诊断、治疗和患者护理的变革性影响。本章阐述了人工智能和医疗设备的历史，强调了它们的集成，并举例说明了它们在放射学、病理学、假肢、药物输送等领域的应用。从自动图像解释和人工智能辅助诊断到可穿戴健康监测和远程医疗平台，本文阐明了各种人工智能驱动的创新。讨论强调了道德考虑、监管框架以及偏见缓解和医生接受度等挑战。在增强个性化医疗和早期疾病检测的承诺中，本章强调了跨学科研究、合作和负责任的实施的必要性，以充分利用人工智能和机器学习支持的医疗设备的潜力，最终塑造一个技术与医疗保健协同发展的未来，以改善患者的治疗效果并重新定义医疗格局。
数字原型支持的应用...
摘要 原型设计是工业和学术环境中产品开发不可分割的一部分，也是设计教育的主要主题。然而，由于原型设计范围有限，它仍然被视为一项学生实施不佳的设计活动；这一挑战提出了制定结构化指南的必要性。由于分布式设计项目在设计教育中越来越受欢迎，研究强调了数字工具的必要性，以确保全球分散的学生之间的有效协作和沟通。本研究旨在探索学生对原型支持工具 (PST) 的使用情况，该工具旨在协助规划、记录和评估他们的原型设计活动。见解表明，该工具的数字版本 (e-PST) 使学生能够有效地沟通并在记录他们的设计过程时表现出更高的能力，为他们的决策提供理由，并说明他们的结果是如何通过设计迭代来形成的。通过对参与学生的调查和访谈，提出了进一步改进 e-PST 的建议。
临床决策支持的3DS
在早期，CDS被构想，并被认为是为临床医生做出决定的。临床医生将输入信息，并等待CDSS输出“右”选择，而临床医生将仅对该输出作用。但是，CDS的当前使用是通过利用自己的知识和CDS来帮助临床医生。 这可以改善对患者数据的分析，因为包括两个知识来源。 计算机化医疗保健有望成为实现医疗保健质量和成本进行重大转变所必需的强大杠杆之一。 CD通过提高护理质量和改善健康成果，避免错误和不良事件，在这种医疗保健转型中起着重要的作用。 这样做，提高效率，成本效益以及提供者和患者满意度。但是，CDS的当前使用是通过利用自己的知识和CDS来帮助临床医生。这可以改善对患者数据的分析，因为包括两个知识来源。计算机化医疗保健有望成为实现医疗保健质量和成本进行重大转变所必需的强大杠杆之一。CD通过提高护理质量和改善健康成果，避免错误和不良事件，在这种医疗保健转型中起着重要的作用。这样做，提高效率，成本效益以及提供者和患者满意度。
我们是SPREP作为大洋洲支持的角色...
SPREP是由负责保护和管理太平洋的环境和自然资源的太平洋政府和政府建立的区域组织。成立于1993年，SPREP专注于生物多样性，气候韧性，废物和污染管理以及其26名成员的环境治理，包括CBD党派的14个太平洋小岛发展中国家。SPREP的任务是促进太平洋地区的合作，并提供帮助，以保护和改善其环境，并确保当前和后代的可持续发展。
人工智能支持的信息修复和...
电子断层扫描作为一种重要的三维成像方法，为从纳米到原子尺度探测材料的三维结构提供了一种强有力的方法。然而，作为一个重大挑战，缺楔引起的信息丢失和伪影极大地阻碍了我们获得高保真度的纳米物体的三维结构。从数学上讲，断层扫描逆问题定义不明确，因为解是不唯一的。传统方法，如加权反投影 (WBP) 和同时代数重建技术 (SART) [1]，由于倾斜范围有限，缺乏恢复未获取的投影信息的能力；因此，使用这些方法重建的断层图像会失真，并受到伸长、条纹和鬼尾伪影的污染。总方差最小化 (TVM) [2] 结合了迭代重建和正则化，已被开发用于恢复丢失的信息并减少由缺失楔形引起的伪影。然而，TVM 的一个缺点是它不是无参数的并且计算成本高昂。除此之外，TVM 或任何广义 TVM 方法的真正问题是它们被绑定到一个正则化，该正则化会促进对解决方案的一个先验约束，而该解决方案可能适合也可能不适合感兴趣的对象。在本文中，我们应用机器学习，特别是深度学习来解决这个问题。图1 显示，通过在正弦图和断层图域中分别加入两个修复生成对抗网络 (GAN) 模型可以有效地恢复未获取的投影信息 [3]。我们首先设计了一个基于生成对抗网络 (GAN) 中的残差-残差密集块的正弦图填充模型。然后，使用 U-net 结构生成对抗网络来减少残差伪影。联合深度学习模型对于缺失角度高达 45 度的缺失楔形正弦图实现了卓越的断层扫描重建质量。该模型性能的提高源于将问题分解为两个独立的域。在每个域中，都可以有效地学习基于训练过的“先验”的独特解决方案。此外，与基于正则化的方法相比，这种深度学习方法是一种没有任何超参数的端到端方法。其性能与先验知识或人类操作员设置超参数的经验无关。