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脑机接口教育应用: 原理、潜能与障碍
摘要：终身学习、个性化学习理念的日益深入人心，以及对有效、价格合理的自动化学习系统的需求，推动和促进了脑机接口(BCI)在教育领域的应用。但作为智能教学技术的代表，BCI的应用仍处于非主流，在理论基础、技术装备、制度保障等方面存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜力、应用障碍三个方面阐述了BCI在教育领域的优势与不足。虽然在线教学为BCI在教育领域的应用提供了新的机会，但其在改变主流教学方式方面的作用有限。若能将二者有机结合、相互补充，将对提高学生的学习积极性、提高学习效率大有裨益，成为BCI等非主流技术在后疫情时代的有效生存之道。
产品碳足迹核算及林草碳汇碳中和技术规程
GWP EF AD E ············································ （1） 式中： E —— 每功能单位或单元过程的温室气体排放量，以二氧化碳当量（CO 2 e）表示； AD —— 温室气体活动数据，单位根据具体排放源确定； EF —— 温室气体排放因子，单位与活动数据的单位相匹配； GWP —— 全球变暖潜势，以政府间气候变化专门委员会（IPCC）最新发布数据为准。
使用潜扩散模型
脑电图（EEG）是一种非侵入性方法，它允许记录丰富的时间信息，并且是诊断各种神经疾病和精神病疾病的宝贵工具。脑电图的主要局限性之一是信噪比低，缺乏训练大型数据繁殖神经网络的数据可用性。共享大型医疗保健数据集对于推进医学成像研究至关重要，但是隐私问题通常会妨碍这种努力。深层生成模型已引起关注，以避免数据共享局限性，并作为生成数据以改善这些模型性能的一种方法。这项工作研究了具有光谱损失的潜在扩散模型，作为深层建模，以生成30秒的睡眠eeg信号窗口。光谱损失对于确保生成的信号在典型的EEG信号的特定频带上包含结构性振荡。我们使用两个大型睡眠数据集（Sleep EDFX和SHH）训练了模型，并使用了多尺度的结构相似性度量，Frechet Inception距离和光谱图分析来评估合成信号的质量。我们证明潜在扩散模型可以使用正确的神经振荡产生逼真的信号，因此可以用来克服脑电图数据的稀缺性。
双模高斯态压缩势与纠缠势的等价性
© 作者 2023。开放存取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
隔离，表征和生物医学势
kappaphycus alvarezii（doty）doty ex silva是一种广泛培养的针对角叉菜胶多糖的红色海藻，也是有价值的色素性脂素（PE）的潜在来源。因此，本研究的目的是从K. alvarezii中提取植料，评估其抗菌，抗氧化剂和抗癌活性，并确定其未来治疗应用的生物医学潜力。发现从K. Alvarezii提取的植物素化色素的蛋白质含量为69.84％，显示出极好的抗菌活性，抗杀菌性的oxytoca和Proteus mirabilis，最小抑制区为11 mm。使用总抗氧化剂，过氧化氢清除，减少功率，DPPH和ABTS测定法显示出显着的体外抗氧化活性。此外，颜料对人肺癌细胞系表现出有效的细胞毒性，IC 50值为131.7
绘制印度人工智能潜力图
创新。尽管印度拥有的人工智能专利数量与其人工智能研究产出相比非常少，但印度仍位列人工智能专利产量前十大国家之列，自 2012 年以来，受人工智能相关发明快速增长的推动，印度的人工智能专利申请量呈高速增长。印度人工智能专利的四大类别是个人设备和计算、商业、电信和生命科学，这四大类别占印度人工智能专利总数的 70% 以上，表明印度创新者专注于将人工智能应用于传统优势领域。过去二十年，印度在人工智能专利方面取得了长足进步，其专利制度不断更新，企业开始看到使用专利保护其创新成果的好处。话虽如此，印度仍需很长的路要走才能赶上中国和美国，这两个国家目前是人工智能专利的主要来源。
生成AI的潜在用例
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有条件生成分子的潜扩散
设计小分子治疗是一个具有挑战性的多参数优化问题。必须共同优化效力，选择性，生物利用度和安全性，以提供有效的临床候选者。我们提出了Coati-LDM，这是潜在扩散模型在有条件地生成特性优化的，类似药物样的小分子的新颖应用中。潜在的分子编码的扩散产生，而不是直接扩散的分子结构，提供了一种吸引人的方式来处理分子特性常见的小且错配的数据集。我们基于针对预训练的自回归变压器和遗传算法的各种扩散引导方案和采样方法，以评估对效力，专家偏好和各种物理化学特性的控制。我们表明，条件扩散允许控制生成分子的性能，具有实用和性能优势，而不是竞争方法。我们还应用了最近引入的粒子引导概念来增强样品多样性。我们前瞻性地调查了一组药物学家，并确定我们可以通过学习的偏好评分有条件地产生与其偏好相一致的分子。最后，我们提出了一种从种子分子开始的分子特性局部优化的部分扩散方法。使用潜在扩散模型在分子编码上的有条件生成小分子，为先前分子产生方案提供了一种高度实用且灵活的替代方案。
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创新。尽管印度拥有的人工智能专利数量与其人工智能研究产出相比非常少，但印度仍位列人工智能专利产量前 10 名，自 2012 年以来，人工智能专利申请量高速增长，这得益于人工智能相关发明的快速增长。印度人工智能专利的四大类别是个人设备和计算、商业、电信和生命科学，这四大类别占印度人工智能专利总数的 70% 以上，表明印度创新者专注于将人工智能应用于传统优势领域。过去二十年，印度在人工智能专利方面取得了长足进步，其专利制度不断更新，企业开始看到使用专利保护其创新的好处。尽管如此，印度仍需很长的路要走才能赶上中国和美国，这两个国家目前是人工智能专利的主要来源。
第14章 势能与能量守恒
现在将地球和物体视为一个系统，并假设没有其他外力作用于系统。那么引力就是内部保守力，在运动过程中对物体和地球都做功。当物体向上运动时，系统的动能会减小，主要是因为物体的速度减慢了，但地球的动能也会有不可察觉的增加。地球动能的变化也必须包括在内，因为地球是系统的一部分。当物体返回到其原始高度（与地球表面的垂直距离）时，系统中的所有动能都会恢复，尽管只有极小一部分被传输到了地球。