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人文主义编程新手的新手
与这些趋势有关的一个重要问题，也是教育和学术讨论的焦点，是人文学生的编程教育“外包”是否是一种推荐的做法。我使用这个术语来指通过注册 CS1 或在某些情况下通过查阅面向普通受众的编程教科书或在线课程来获取基本的编程智慧（McDaniel，2015；Kokensparger & Peyou，2018；Folgert 等人，2021）。特别是自 1990 年代以来，作为更广泛地尝试控制人文学生的计算教育的一部分，已经铺平了一条替代道路（Koch，1991；Dobberstein，1993/1994）。Koch 曾著名地宣称，在这方面的努力的动机和目标如下：
比新手更好：电池回收
专利的解决方案，用于二手电池的电量放电。这抵消了过热锂电池电池的危险，以及由于电池外壳机械分离期间自我释放而导致火灾的风险。进一步的研究是针对创建用于提炼蝙蝠溶剂并基于热解的细胞中其余有机物的过程。这允许将磁性电池组合（由钢制成）与主产品（即活性材料）旁边的铜和铝材材料分开。RWTH Aachen University的冶金和电效应研究所（IME）开发了
了解自然主义钢琴在新手钢琴家
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印版的版权持有人于2025年1月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.21.634149 doi：Biorxiv Preprint
癌症靶向治疗新手指南
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新手和有经验的行李处理策略...
BV，An，荷兰）和 Kimea（Moovency，Saint-Jacques-de-la-Lande，法国）。一些作者通过肌电图测量、建模研究、加速度计或倾角仪研究了轻型行李处理 [4-6]。但是，这些研究并没有专门关注使用 ERC 在窄体飞机货舱中工作的情况。Captiv 系统是我们职业健康服务中当时数据收集唯一可用的技术。但是，该系统依赖于多个无线惯性传感器，这在执行我们的协议时可能会有一些缺点。需要 50 个传感器来捕捉全身运动，因此处理人员的设备时间比 GoPro 要长得多。此外，传感器在皮肤上的位置可能会发生变化，停止工作重新定位它们可能会延迟飞机的起飞。Xsens DOT 系统直到 2020 年才推出。最后，
学习协助和与新手无人机飞行员沟通...
摘要 — 涉及检查和着陆任务的无人机 (UAV) 多任务任务对于新手飞行员来说具有挑战性，因为与深度感知和控制界面相关的困难。我们提出了一个共享自主系统以及补充信息显示，以帮助飞行员在没有任何飞行员培训的情况下成功完成多任务任务。我们的方法包括三个模块：（1）将视觉信息编码到潜在表示上的感知模块，（2）增强飞行员动作的策略模块，以及（3）向飞行员提供额外信息的信息增强模块。在用户研究 (n = 29) 中，策略模块在模拟中使用模拟用户进行训练，并在未经修改的情况下转移到现实世界，同时还有补充信息方案，包括学习到的红/绿光反馈提示和增强现实显示。策略模块不知道飞行员的意图，只能根据飞行员的输入和无人机的状态推断。助手将着陆和检查任务的任务成功率分别从 [16.67% 和 54.29%] 提高到 [95.59% 和 96.22%]。借助助手，缺乏经验的飞行员也能取得与经验丰富的飞行员类似的表现。红/绿灯反馈提示可将检查任务所需的时间缩短 19.53%，轨迹长度缩短 17.86%，参与者将其评为他们的首选条件，因为界面直观且令人放心。这项工作表明，简单的用户模型可以在模拟中训练共享自主系统，并转移到物理任务以估计用户意图并为飞行员提供有效的帮助和信息。
通过决策模型桥接新手 - 专家差距 -
最近的研究表明，从人类反馈（RLHF）中学习的教学调整（IT）和加强学习会显着提高大语言模型（LMS）的能力。尽管这些调整方法可以帮助将模范与人类目标保持一致并产生高质量的文本，但对它们的潜在不利影响知之甚少。在这项工作中，我们对IT和RLHF的影响进行了对LMS的做法和推理的影响，重点是三种认知偏见（诱饵效应，确定性效应和信仰偏见），这些偏见都众所周知，这些偏见都会影响人类的决策 - 做出和推理。我们的发现突出了这些偏见在GPT-3，Mistral和T5家族中的各种偏见中的存在。值得注意的是，我们发现在经过指导调节的模型中，Bi-ASE的存在更强，例如Flan-T5，Mistral-Instruct，GPT3.5和GPT4。我们的工作构成了理解教学调整LMS认知偏见的一步，这对于开发更可靠和不可用的语言模型至关重要。1
为新手研究人员撰写评论文章的指南
摘要评论文章构成了读者和期刊所喜欢和追捧的重要文献主题。它们对于捕获最近的研究工作的关键细节至关重要，并与先前关于类似主题的研究建立了联系。在越来越多的科学出版物的时代，制作审查文章的时代至关重要。本文深入研究了过程的主题，并阐明了起草文章的方法论和基本原理。介绍了评论文章的简要概述。讨论了撰写评论文章及其结构的基本规则。良好写作的重要性也被突出显示。此外，作者还提供了有关在哪里发表准备好的评论论文的见解。关键字：文章发布；新手研究员；评论文章；科学出版物；写作指南
可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响 可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响
目的：尽管人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用越来越多，但在实施过程中仍存在挑战，这可能导致医生在临床决策过程中出现偏见。通过牙科放射学中的识别任务（诊断的重要组成部分），研究了人工智能与新手临床医生的互动。该研究评估了牙科学生在有无 AI 帮助的情况下，通过放射学识别根分叉病变 (FI) 的表现、效率和信心水平。材料和方法：22 名三年级和 19 名四年级牙科学生（分别为 DS3 和 DS4）完成了远程管理的调查，以在一系列牙科 X 光片上识别 FI 病变。对照组在没有 AI 帮助的情况下接受射线照片，而测试组接受相同的射线照片和 AI 标记的射线照片。使用卡方、Fischer 精确检验、方差分析或 Kruskal-Wallis 检验对数据进行适当分析。结果：除了 1 个问题倾向于用 AI 生成的答案出错（P < .05）外，有无 AI 辅助的组之间的表现在统计学上并不显著。各组之间的任务完成效率和信心水平在统计学上并不显著。然而，有无 AI 辅助的两组都认为使用 AI 会改善临床决策。讨论：使用 AI 辅助在射线照片中检测 FI 的牙科学生倾向于过度依赖 AI。结论：AI 输入会影响临床决策，这在新手临床医生身上可能尤其明显。由于它已融入日常临床实践中，因此必须谨慎行事，以防止过度依赖 AI 生成的信息。
Polydiketoenamines（PDK）：可持续塑料创新的有前途的新手
塑料几乎在现代社会的每个方面都变得普遍，使其成为最广泛使用的合成材料（Sánchez等，2011； Worm等，2017）。其固有的特性，例如耐用性，可塑性，透明性和惰性，在环境中的持续性有助于其持续性，从而导致了塑料积累的紧迫问题。实际上，塑料占土地填充物数量总数的20％，这使垃圾填埋场成为不可持续的选择，这是由于塑料的延长降解时间（Sánchez等，2011）。有效的塑料废物回收已被确定为塑料回收领域的下一个主要挑战，需要开发新过程（Hopewell等，2009）。当前的回收实践使用机械研磨，熔体过滤，挤出和颗粒化来生产用于二级制造的树脂。但是，这些过程通过链分裂降低了聚合物的性能，从而导致分子量降低，从而影响聚合物熔体的粘弹性特性。没有办法升级再生材料以使其更有价值（例如，通过溶剂辅助过程，通过删除添加剂，杂质和低聚物来生产食品级树脂），目前的再循环效果的经济可行性可能不足以鼓励大规模的循环效果。化学回收塑料废物到可重复使用的单体被认为是解锁圆形性的关键，只要该过程可以在闭环中有效地进行。尽管在当前实践中很难实现，但是有一种新发现的称为Polydiketoenamine（PDK）的材料，可以作为新塑料经济的圆形聚合物（Helms，2022）。PDK树脂是由可商购的胺单体和新型Triketones产生的，这些单体是从1,3-二酮和二羧酸合成的（Demarteau等，2022）。pdk树脂由于动态键合的动态粘合而表现出热塑性和热固性的特征，该粘结具有良好的文献记载且独有的动态共价聚合物网络（Scheutz等，2019; Jin等，2019; Yue等，2020）。PDK树脂可以以相对较高的产率（90-99％，取决于公式）以相对较高的产量（90-99％）恢复原始质量单体（Demarteau等，2022）。可以生产，使用，回收和重新使用的PDK树脂的性质而不会丢失价值，这表明可以产生具有最小环境影响的可持续聚合物的可能性（Christensen等，2019）。