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研究文章 人工智能渗透大学考试系统的真实测试：“图灵测试”案例研究
最近兴起的人工智能系统（例如 ChatGPT）给教育行业带来了根本性问题。在大学和学校中，许多形式的评估（例如课程作业）都是无需监考即可完成的。因此，学生可以提交自己的作业，而这些作业实际上是由人工智能完成的。自 COVID 大流行以来，该行业还加速了对无人监督的“带回家考试”的依赖。如果学生使用人工智能作弊并且未被发现，则对学生的评估方式的完整性将受到威胁。我们报告了一项严格的盲测研究，在该研究中，我们将 100% 的人工智能书面提交内容注入了英国一所知名大学心理学学士学位的五个本科模块的考试系统中，涵盖了所有学习年限。我们发现 94% 的人工智能提交内容未被发现。我们 AI 提交的成绩平均比真实学生的成绩高出半个等级。在各个模块中，AI 提交的模块成绩优于随机选择的相同数量的真实学生提交的概率为 83.4%。
通过综合有机兰金循环 - 逆渗透系统优化太阳能收获：技术 - 经济分析
摘要：当涉及到中小型范围的海水脱盐时，由太阳能提供动力的有机兰氨酸周期（ORC）是当前可用的最能量 - 能量的技术。已经开发了各种太阳能技术来捕获和吸收太阳能。其中，抛物线槽收集器（PTC）已成为一个低成本的太阳能热收集器，其运营寿命很长。本研究分别研究了使用Dowtherm A和甲苯作为太阳周期和兽人周期的工作流体的PTC驱动ORC的热力学性能和经济参数。热经济多目标优化和决策技术用于评估系统的性能。分析了四个关键参数，以至于它们对充电效率和总小时成本的影响。使用TOPSIS决策，可以识别出Pareto Frontier的最佳解决方案，其兽人充电效率为30.39％，每小时总成本为39.38 US $/h。系统参数包括137.7 m 3/h的淡水质量，总输出净功率为577.9 kJ/kg，区域加热供应量为1074 kJ/kg。成本分析表明，太阳能收集器约占每小时总成本的68％，为26.77 us $/h，其次是涡轮机，热电发生器和反渗透（RO）单元。
沿脱离系统的表面衍生的液体渗透通过同步花岗岩增强：铀矿化作为应用
摘要 - 支队是表面衍生的流体和岩石之间相互作用的特权区域，可能导致矿石沉积。然而，脱离的流体动力和特定的表面衍生液体达到地壳深度的方式仍然神秘。当由合成的花岗岩埋入引起的加热会增加流体的浮力，从而阻碍了它们的下降时，这个问题更加令人困惑。在这里，执行了2D水热数值模型。几何形状包括悬挂墙中的脱离和次要正常断层。灵敏度测试，以评估地形梯度，合成岩浆活性以及脱离与地壳之间的深度依赖性渗透性对比的影响。几个流动指示器，随着时间的流逝集成并与粒子跟踪结合，使我们能够突出流体循环的主要控制。我们的研究表明，表面衍生的流体在脱离区域中的内化可以通过深度的热源（例如同步型pluton）的存在来增强。次要断层是表面衍生的流体的主要渗透路径，使脱离脱离。这些断层之间已经发现了羽状热异常。岩浆入侵的动态渗透率，取决于亚果的温度，在空间和时间上重现了南部Armorican Variscan域中铀矿化的概念模型，该模型被用作示例。
研究文章 人工智能渗透大学考试系统的现实测试：“图灵测试”案例研究
最近兴起的人工智能系统（例如 ChatGPT）给教育行业带来了一个根本性问题。在大学和学校中，许多形式的评估（例如课程作业）都是在没有监考的情况下完成的。因此，学生可以提交自己的作业，而这些作业实际上是由人工智能完成的。自新冠疫情以来，该行业还加速了对无人监督的“家庭考试”的依赖。如果学生使用人工智能作弊而未被发现，那么学生评估方式的完整性就会受到威胁。我们报告了一项严格的盲测研究，在该研究中，我们将 100% 的人工智能书面提交内容注入了英国一所知名大学心理学学士学位的五个本科模块的考试系统中，涵盖了所有学习年限。我们发现 94% 的人工智能提交内容未被发现。我们人工智能提交的成绩平均比真实学生的成绩高出半个等级界限。在各个模块中，有 83.4% 的可能性，模块上的 AI 提交内容会胜过随机选择的相同数量的真实学生提交内容。
无机纳米多孔涂层的聚合物渗透合成：聚合物模板会影响其性能吗？
图 2. QCM 测量的聚合物模板浸润氧化锌前体后的质量变化总结。使用不同浓度 Zn(acac) 2 的乙醇溶液相前体（实验中使用的浓度在图中标出）浸润 PIM-1 和 PS-P4VP 模板引起的质量增加（分别为 a 和 d）（a 和 d 中所示的每个实验中沉积的 PIM-1 和 PS-P4VP 的质量分别表示为红色和黑色条）；（b 和 e）浸润 0.5wt% Zn(acac) 2 的 PIM-1 和 PS-P4VP 模板在暴露于 EtOH 和 H 2 O 后的质量变化；（c）1-5 次 SIS 循环后 PIM-1 和 PS-P4VP 模板的质量变化（如实验细节中所述，聚合物模板在 SIS 之前用 EtOH 处理）。
ANDA 中提交的外用产品体外渗透试验研究的相关实际考虑
• 非活性成分成分和定量组成无差异。例如，定性（Q1）和定量（Q2）相同 • 物理和结构（Q3）相同 • 体外释放测试（IVRT） • 体外渗透测试（IVPT）
大豆酪蛋白摘要培养基w/0.5％大豆卵磷脂和4％多渗透盐80（双包）
用户必须在使用前确保产品在其应用中的适用性。产品仅符合该和其他相关HIMEDIA™出版物中包含的信息。本出版物中包含的信息基于我们的研发工作，据我们所知，真实而准确。Himedia™实验室Pvt Ltd保留随时更改规格和信息的权利。产品不适用于人类或动物或治疗用途，而是用于实验室，诊断，研究或进一步制造的使用，除非另有说明。本文包含的陈述不应被视为任何形式的保证，明示或暗示，也不应对侵犯任何专利的责任承担任何责任。
可再生能源渗透高渗透的岛岛微电网的能量削减计划MILP配方
摘要：在过去的十年中，光伏（PV）细胞的效率显着改善，使PV产生成为可持续微电网的共同特征。由于PV驱动的微电网达到间歇性PV功率的高穿透性，因此必须过量生产的最佳调度以最大程度地减少能量。未能在调度过程中精确评估减少的能源成本会增加浪费的能量。在不考虑成本系数的情况下应用目标函数会导致在特定时间间隔内导致不足的减少功率浓度。在这项研究中，我们提供了一种优化方法，以计划在PV生成的整个每日期间，将微电网资产安排均匀分发。在我们的优化模型中建立的每个削减间隔都具有不同成本系数的应用。在最终步骤中，削减成本被添加到目标函数中。拟议的成本最小化算法优先选择较低缩减成本的间隔，以防止在特定时间内降低限制。通过诱导限制的分布，这种新颖的优化方法具有提高PV驱动的微电网的成本效益的潜力
Puducherry的本科医学生M-Health应用程序和设备的渗透：横断面研究Premnath Dhasaram，1， * Amarnath
Penetration of M-Health Apps and Devices among Undergraduate Medical Students in Puducherry: A Cross-Sectional Study Premnath Dhasaram, 1, * Amarnath Santhaseelan, 1 Karthika Ganesh 1 and Srimadhi Muthaiyan 2 1 Assistant Professor, Department of Community Medicine, Sri Lakshmi Narayana Institute of Medical Sciences, BIHER, Puducherry, India 2 Sri Lalithambigai医学院和医院社区医学系助理教授，印度泰米尔纳德邦钦奈MGR教育与研究所博士医院接受：12-8月1224日 /在线出版：08- SEPTEMPERMEND-2024-2024-2024-2024摘要背景：在技术中脱颖而出，在医疗保健领域脱颖而出，具有杰出的医疗服务。医学生正处于熟练使用尖端医学技术的最前沿。本研究洞悉了M-Health在Puducherry的年轻医生中的渗透。材料和方法：在两个月的时间内，在390名本科生中进行了基于设施的分析横断面研究（2023年8月）。预先测试的半结构调查表用于估计M-Health应用程序/设备用户，对M-Health应用程序/设备的使用模式和态度。使用MS Excel 2019完成了以Google形式收集的数据和描述性统计。Chi Square测试用于查找研究参与者特征和M-Health应用程序/设备用户之间的关联。结果：使用M-Health应用程序的参与者比例为31.8％。他们正在用于身体健康（85.5％），临床训练（32.3％）和疾病监测（26.6％）。参与者使用的M卫生设备是智能手机（100.0％），智能手表（54％），腕带（32.2％），血压监测装置（13.7％）。一天约有一半的参与者每天至少使用一次。多数（91.1％）对M-Health应用程序/设备提供的结果充满信心和自信。与女性参与者相比，使用男性参与者的比例更高。结论：大约三分之一的参与者正在使用M-Health。几乎多数人身体健康。男性性别与M-Health应用程序使用有关。尽管前进的技术的进化将被解决方案，但它的进化将得到解决。关键字：M-Health应用程序，智能手机。医学生
基于人工神经网络的工具在电力电子可再生能源高渗透电力系统中的短路电流估计应用
摘要 基于电力电子 (PE) 的可再生能源越来越多地融入电力系统，与以同步发电机组为主的电力系统中的故障电流相比，对故障电流的传统水平和特性产生了重大影响。可再生能源丰富的电力系统的安全运行需要对高可再生能源份额的各种场景中的故障电流进行适当的估计。虽然使用详细而复杂的时域动态模拟可以计算故障电流，但从操作角度来看，由此产生的建模复杂性和计算负担可能不够。因此，有必要开发替代的更快的数据驱动故障电流估计方法来支持系统操作员。为此，本文利用基于人工神经网络 (ANN) 的工具来估计电力电子可再生能源渗透率高的电力系统中的短路电流特性。使用 DIgSILENT PowerFactory 离线生成针对不同可再生能源渗透率的短路，同时考虑可再生能源的控制要求（例如，故障穿越要求）。生成的数据集用于训练 ANN，以提供渗透水平与短路电流特性之间的映射。使用改进的 IEEE 9 总线测试系统应用该方法证明了其有效性，可以仅基于基于电力电子的可再生能源的渗透率高精度地估计短路电流（亚瞬态电流、瞬态电流和峰值电流）的分量。