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World File Search System早期研究
财务会计中的人工智能研究...
3. 使用人工智能是否有负面影响？是否会被滥用？ 这一发展的理论背景是 Arnold, V. 和 Sutton, SG (1998) 提出的技术主导理论。据中佛罗里达大学两位研究行为技术、知识管理、会计创新、内部审计风险评估、企业环境下的会计道德的教授称，在会计中使用智能系统也会产生负面影响。如果智能系统实施算法的人不熟悉其实施，那么这种情况就有可能发生，在这种情况下，如果系统比应用它的人更了解情况，那么决策的质量就会受到威胁。 有限理性理论 研究人工智能作用的一个方面是这项技术改变现有经济理论的潜力。Marwala (Marwala, 2013)1 在他的一项早期研究中应用人工智能来模拟股票衍生品和期权的经济和金融工具。人工智能有可能改变经济理论吗？例如，诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙（Herbert Simon，1991）2 指出，在做出理性决策时，人们不必
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评估融合反应器的技术准备性涉及评估各种技术和商业因素，例如材料和组件的可用性，关键技术的成熟度，证明持续的融合反应的能力以及扩展到商业规模发电厂的可行性。此外，还需要考虑融合能力的经济可行性，包括开发和建造融合发电厂的成本，产生融合燃料的成本以及发电的成本。总体而言，可以根据基础研究到商业化的规模来评估融合反应堆的技术准备。目前，大多数融合研究都属于早期研究和开发以及示范项目的类别。要达到商业化，在诸如可以承受融合反应器内部高温和辐射水平的材料的开发以及融合反应条件以实现持续且经济可行的运行之类的材料中仍将取得重大进步。因此，确定的需要定义一种一致的方法来评估融合反应堆的技术准备，以便提供一种评估技术的标准化方法，从而使诸如投资者，监管机构和潜在客户等利益相关者评估追求进一步发展所涉及的风险水平。
15 项正确/错误新闻素养知识测量
1 建立文献清晰度的一步是就概念标签达成一致：“新闻素养”，而不是“新闻媒体素养”（Tully 等人，2022 年；Vraga 等人，2021 年）。早期研究使用“新闻媒体素养”一词来强调媒体素养理论和实践的起源（例如，Ashley 等人，2013 年；Maksl 等人，2015 年；Vraga & Tully，2016 年）。然而，最近的研究表明，这种尝试区分不再必要，因为研究人员采用了更简洁、更广泛使用的“新闻素养”标签来减少混淆，并帮助研究人员和教育工作者围绕一个中心概念凝聚在一起（Ashley，2020 年；Kajimoto & Fleming，2019 年；Tully 等人，2022 年；Weinrich，2020 年）。此外，研究人员承认，在名称中加入“新闻媒体”可能会无意中暗示该概念侧重于对传统或传统新闻渠道和新闻来源的素养，而不是像我们所期望的那样，侧重于对受众如何定义的“新闻”的素养（参见Edgerly & Vraga，2019 年；Tamboer 等人，2020 年；Vraga 等人，2021 年）。
癌症纳米医学
尽管对认知功能和精神疾病的风险很重要，但对WM Connectome的发展知之甚少。现有的研究受到小样本量和横截面设计的限制，但表明按年龄在2岁的情况下，主要的网络中心的中间位置（BNC）在2至18岁之间的变化很小（10）（10）。使用6个方向扩散加权成像（DWI）的早期研究发现，节点BNC在生命的前两年中表现出很大的变化（11）。WM Connectome在出生后表现出小世界拓扑，随着出生至11岁之间的全球效率（GE）的提高（11，12），几个枢纽由出生时和年龄段的效率定义为几个枢纽（12）。对早产婴儿的研究表明，WM Connectome表现出较小的世界（SMW），并且早在30周的胎龄就具有丰富的俱乐部结构，并且在已经存在的成年人中发现了许多高级枢纽（13-15）。因此，现有的证据表明，成人白质连接素的许多方面，包括高中心性集线器的存在，在大脑发育中很早（16，17）。
照明研发计划：LED材料和设备研发会议
车辆技术办公室（VTO）拥有一项全面的早期研究组合，以使行业能够加速和广泛使用各种有前途的可持续运输技术。研究途径着重于燃料多样化，车辆效率，能源存储和迁移率生产率，这些途径可以提高运输或移动系统的总体能源效率和效力。VTO利用国家实验室系统的独特功能和世界一流的专业知识来开发电气化创新，包括先进的电池技术；高级燃烧发动机和燃料，包括合作的系统；轻质车辆结构的高级材料；和节能迁移率系统。VTO由于与行业的战略性公私研究合作伙伴关系（例如，美国Drive，21 Century Truck Partnership）的战略性公私研究伙伴关系而享有独特的位置，可利用相关的专业知识。这些伙伴关系阻止了重复的努力，将DOE研究集中在关键的研发障碍上，并加速进步。vto专注于行业没有技术能力自行进行的研究，通常是由于高度的科学或技术不确定性，或者距市场实现对绩效行业资源的距离太远。
视黄酸、RAR 和早期发育
维生素 A（视黄醇）是胚胎发育和成人健康的重要营养素。早期研究发现视黄酸 (RA) 是视黄醇的代谢物，但其重要性并不明显。后来，人们观察到 RA 治疗脊椎动物胚胎对肢体发育有致畸作用。随后，核 RA 受体 (RAR) 的发现表明，RA 通过称为 RA 信号传导的过程直接在转录水平上控制基因表达。这一重要发现促使进一步研究证明 RA 和 RAR 是正常胚胎发育所必需的。在正常发育过程中确定 RA 功能一直具有挑战性，因为 RA 功能获得研究通常会得出与 RAR 或 RA 功能丧失研究相冲突的正常发育结论。然而，遗传功能丧失研究已经确定了内源性 RA/RAR 的直接靶基因，这些基因是特定组织正常发育所必需的。因此，消除 RAR 或 RA 生成酶的遗传功能丧失研究有助于揭示 RA 信号传导是许多器官和组织正常早期发育所必需的，包括后脑、体后轴、体节、脊髓、前肢、心脏和眼睛。
采用幸福经济叙事的障碍
摘要 在气候紧急情况和社会不平等与冲突加剧的背景下，当前经济体系对经济增长的依赖越来越受到学术界和环保组织的质疑。虽然迄今为止对后增长举措的政治支持有限，但福祉经济联盟（WEAll）的倡导工作旨在将经济目的的叙述从关注经济增长转移。WEAll 还促进了福祉经济政府（WEGos）的成立。该领域的早期研究表明，虽然 WEGos 已朝着采用福祉经济叙述迈出了一些步伐，但全面采用的局限性仍然存在。这些障碍包括什么研究人员仍不太了解。为了促进对社会转型（障碍）的理解研究，本文比较了 WEAll 和 WEGos 采用的福祉经济叙述，然后分析了它们之间差异的原因。我们发现叙事存在差异：虽然 WEAll 提倡将经济增长作为政策目标的优先级降低，并批评资本主义，但 WEGos 仍然更狭隘地关注用其他指标补充 GDP 作为绩效衡量标准。新古典经济学培训在政策制定机构中的主导地位、孤立的和短期的政策制定方法以及既得利益的作用成为 WEGos 采用更激进的福祉经济叙事的主要障碍。
2024年5月 - 碳捕获 - 能源部
美国能源部（DOE）化石能源和碳管理局（FECM）和国家能源技术实验室（NETL）访问了挪威，以确保NETL支持的关键项目仍在逐步捕获工业来源的温室气体（GHG）。这次旅行的重点是与技术中心Mongstad（TCM）的合作伙伴会面的机会，这是一个开放式碳捕获技术的开放式测试中心。DOE/NETL特遣队在其TCM的一部分访问中度过了一个由行业合作伙伴Innosepra Inc.开发的测试单元这项技术获得了400万美元的DOE研究资金，由NETL管理，是一种基于转型吸附剂的工艺，旨在显着降低二氧化碳（CO 2）从电厂和工业烟气中捕获成本。ION Clean Energy Inc.的代表带领了TCM的测试单元，在ION正在测试和扩大ICE-31溶剂。通过DOE资助和NetL Occelts的一系列项目，该公司已将这种碳捕获系统从早期研究到试验规模的测试成熟。DOE/NETL特遣队还参观了Sintef，这是欧洲最大的独立研究组织之一，然后返回到美国。
Keystone物种及其对生态系统的影响
基石物种相对较少，但在各自的生态系统中具有极大的影响。这一概念是由生态学家罗伯特·潘恩（Robert Paine）于1969年首次表达的，并强调了特定物种在维持生态结构中的作用。这源于生态学研究的转变，该研究认识到这些物种对种群动态，竞争相互作用和生物多样性的强大影响。尽管早期研究以捕食者为中心，共同主义者和生态系统工程师越来越多地参与了较新的研究。似乎至关重要的是要找到可以并且必须保留在栖息地或气候变化之前可以保留的钥匙到底物种。他们控制着猎物物种的大小和数量，在其他野生动植物种群中产生相互利益的相互作用，调节许多植物需要昆虫以促进雄性繁殖到雌性的生态系统。Keystone物种在不同水平上的复杂作用（例如遗传分析或遥感）现在比过去的进步要好得多。将传统的生态知识与现代科学融合将有助于提高我们的理解。未来的研究需要加强对我们自然世界中全球保护和健康的跨学科方法的追求。
分析人工智能自适应学习的有效性
本研究探讨了人工智能自适应学习系统在数学教育中的有效性，目的是发现它们如何影响学生的参与度和学习结果。该研究使用定量研究技术评估了实验组和对照组学生的参与度指标以及前后评估分数。结果表明，使用人工智能平台的实验组的参与度指标（例如互动频率和长度）高于对照组。此外，实验组的后评估分数显著提高，显示出更好的数学能力。这些发现与之前的研究一致，强调了人工智能技术支持的个性化学习路线。通过与早期研究进行比较和对比，本研究强调了人工智能自适应学习系统修改现有教育模式的潜力。研究分析了这些发现对教育工作者、政治家和研究人员的影响，强调了智能技术集成在教育中的重要性，同时也解决了道德问题。虽然这项研究提供了有用的见解，但它也承认了局限性并提出了未来的研究方向。这些发现为利用人工智能的潜力加强数学教育提供了有用的信息，并为技术驱动教育时代更有效、更具包容性的学习环境铺平了道路。