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World File Search System科学实践
简介：程序衡量和定义
与《指南》的复苏是美国心脏协会的协作质量改进计划，该计划旨在提高遵守曾经历过院内复苏事件的患者的循证护理，或在医院内或医院外事件发生后接受后心逮捕。通过指导方针 - 悬念的主要目的是通过数据捕获，基准测试，质量改进，知识翻译和研究来防止院内心脏骤停，并通过防止院内心脏骤停并优化成果，从而提高患者的结果并挽救更多的生命。该计划赋予并支持实施当前的准则，创建和传播新知识，并发展下一代，基于证据的复苏科学实践。医院可以在基于Web的患者管理工具™（PMT）中跟踪心肺骤停（CPA），快速反应小组（RRT），后心逮捕（PCAC）和急性呼吸妥协（ARC）的数据。美国心脏协会通过指南平台与知识渊博的质量改进顾问团队一起支持GET。我们的客户的附加价值正在进行的虚拟教育，其中包括指导驱动的护理，当前的热门话题，模型共享，专家顾问小组等等！
Arene 对应用技术大学使用人工智能的建议
• 启用：必须提供人工智能工具，并且必须向教职员工和学生指导其使用。 • 指导：人工智能工具的使用必须符合良好的科学实践。 • 确保平等：人工智能工具的使用不得影响对学生、教职员工或其他利益相关者的平等待遇。 • 共享信息：向利益相关者传达人工智能工具的能力、局限性和用途 • 培训：应用科学大学必须培训学生和教职员工负责任地使用人工智能工具。 • 确保：使用人工智能系统存在泄露敏感信息和侵犯版权的风险。应用科学大学必须识别数据保护风险并适当处理敏感数据。 • 跟踪该领域的发展：作为应用科学大学，监测人工智能技术的发展并了解影响应用科学大学人工智能使用的新实践。如有必要，应用科学大学将评估和更新其道德和操作说明，以符合最新趋势和最佳实践。只要有可能，应用科学大学就会在参与有关人工智能道德使用的更广泛讨论和参与该领域组织为促进负责任地使用人工智能而开展的倡议时，在国家层面上影响此事的发展。• 监控使用情况：通过公开渠道收集有关人工智能使用的反馈并报告缺陷，应用科学大学促进了开放性并在其社区中发展人工智能的使用。
人工智能驱动的开放科学的开放数据和算法......
近年来，深度学习和基于人工智能的分子信息学发展迅猛。AlphaFold 的成功引发了人们对将深度学习应用于多个子领域的兴趣，包括合成化学的数字化转型、从科学文献中提取化学信息以及基于天然产物的药物发现中的人工智能。人工智能在分子信息学中的应用仍然受到这样一个事实的限制：用于训练和测试深度学习模型的大多数数据都不是 FAIR 和开放数据。随着开放科学实践越来越受欢迎，FAIR 数据运动、开放数据和开源软件等举措应运而生。对于分子信息学领域的研究人员来说，拥抱开放科学并提交支持其研究的数据和软件变得越来越重要。随着开源深度学习框架和云计算平台的出现，学术研究人员现在能够轻松部署和测试自己的深度学习算法。随着深度学习的新硬件和更快硬件的发展，以及数字研究数据管理基础设施的不断增加，以及促进开放数据、开源和开放科学的文化，人工智能驱动的分子信息学将继续发展。本综述探讨了分子信息学中开放数据和开放算法的现状，以及未来可以改进的方法。
物理大纲 - 新加坡
1.3物理教育物理学的目的和价值是一门基本科学，与理解自然世界有关。可以应用少数基本原则和定律来解释和预测广泛的物理事件和现象。物理学的基本理论构成了许多现代技术的基石，并负责各种科学技术领域的实际应用和发展。主题使学生了解了科学过程的调查，推理，分析和评估，这些技能可转移且对日常生活有用。它还发展出态度和倾向，例如批判性思维和逻辑分析，奇怪和询问的思想以及解决问题并掌握复杂概念的能力。物理学研究和实践中的一个独特特征是广泛使用模型，包括但不限于数学语言表达的模型，以解释观察并做出预测。模型是抽象科学理论与现实世界的观察和经验之间的桥梁。模型可以通过实验进行测试，并且必须与可用证据一致。因此，他们可以通过新的证据来改变和发展。学习者被认识到使用模型中固有的假设和局限性，因为它们简化了复杂的现实世界现象。对模型在物理学学习中使用的知识和理解可以转移到其他学科，例如对生物过程，天气模式，地震，甚至人或金融市场的运动进行建模。1.4的目标是高级物理学教学大纲寻求在学生中发展与科学实践相关的理解，技能，道德和态度，使他们能够使他们成为现实世界中物理学的实践应用，b）b）加深对物理学的兴趣；
![arxiv：2501.06907v1 [cs.lg] 2025年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\584bd367ef6a329bbc6fec1335a5fa5c13bb982d.webp)
arxiv：2501.06907v1 [cs.lg] 2025年1月12日
数十年来，基于物理学的数值模型一直是大气科学的基石，提供了强大的解决方案，但通常以大量的计算资源为代价。深度学习（DL）模型已成为气象学中的功能工具，能够通过学习复杂的依赖性并提供一旦训练的快速预测来消除复杂的天气和气候数据。这些模型在天气预测中表现出令人鼓舞的表现，但通常超过了基于物理的方法，但它们仍然面临着关键的挑战。本文介绍了对天气预测的最新深度学习和基本模型的全面调查。我们提出了一种分类法，以基于其培训范例对现有模型进行分类：确定性预测性学习，概率生成学习以及预训练和微调。对于每个范式，我们都深入研究了基本的模型体系结构，应对主要挑战，提供关键的见解，并提出针对未来研究的有针对性的方向。此外，我们还提供了这些方法的现实应用程序，并提供了开源代码存储库和广泛使用的数据集的策划摘要，旨在在促进开放式和值得信赖的科学实践的同时，在采用尖端的人工智能预测方面，以实践和值得信赖的科学实践来启动研究进步。相关来源可在https://github.com/jimengshi/ dl-foundation-models-weather上提供。
afrli61-103.pdf - 空军 - AF.mil
本指令及其子卷实施空军政策指令 (AFPD) 61-1《科学技术管理》、空军指令 (AFI) 99-103《空军物资司令部 (AFMC) 补充文件《基于能力的测试与评估》以及 AFI 91-202《美国空军事故预防计划》及其补充文件。它制定了 AFRL 如何审查、批准和监督研究测试活动的政策。它描述了 AFRL 如何使用公认的科学实践来计划、开展和报告研究测试活动，包括 AFRL 保留事故责任的合同工作。本指令适用于参与计划、管理或执行研究测试活动的所有 AFRL 人员。本出版物可以在任何级别进行补充，但所有直接补充必须在认证和批准之前发送到本出版物的主要责任办公室 (OPR) 进行协调。使用 AF 表格 847《出版物变更建议》将建议的更改和对本出版物的问题提交给 OPR。通过适当的职能指挥链将 AF 表格 847 从现场传送出去。豁免请求必须通过指挥渠道处理，并提交给出版物 OPR 进行审议。确保根据本出版物中规定的流程创建的所有记录均按照 (IAW) 空军手册 (AFMAN) 33-363《记录管理》进行维护，并根据 IAW 空军记录信息管理系统 (AFRIMS) 记录处置时间表 (RDS) 进行处置。
未来的知识
社会发展——例如数字化、气候变化或地缘政治紧张局势——对科学产生了明显的影响。例如，人工智能正在改变科学家进行研究的方式。在能源转型或气候政策方面，公众期望科学能够找到解决方案。虽然地缘政治冲突引发了人们对世界舞台上关系转变方向的质疑，但大学发现自己面临着对研究人员工作的战略利益。诸如此类的社会发展影响着科学实践和社会对科学的期望。拉特瑙研究所一直在研究这些问题，例如研究开放科学、研究人员的驱动力以及对科学的信任。本报告以这些研究为基础，概述了科学及其与社会的关系在未来几年可能会如何发生变化。基于对相关文献的研究和与利益相关者的情景研讨会，我们得出结论，科学和社会的发展要求科学政策有更大的变化，即旨在开发新知识的政策，同时也利用科学来应对社会面临的挑战。政策必须允许科学家在科学范围内自由开展研究，但也必须确保更大的开放性，例如旨在为社会创造知识并与其共同创造知识。这种差异化的科学政策需要新的政策手段。拉特瑙研究所非常乐意与所有相关利益相关者讨论这些政策手段。本报告已经为就科学政策的未来展开公开对话提供了指引。
神经科学理学学士 (120 小时) 2020 年起生效
BIOL 205 细胞与发育生物学 (4) BIOL 425 人类遗传学 BIOL 431 生物物理学 BIOL 450 神经生物学概论 BIOL 455 行为神经科学 BIOL 458 感觉神经生物学与行为 BIOL 542 生物科学光学显微镜 BIOL 547 突触可塑性：主要文献分析 BIOL 552 行为内分泌学 BIOL 553 生物学中的数学与计算模型 BIOL 554 计算神经科学概论 CHEM 430 生物化学概论 COMP 401 编程基础 (4) COMP 410 数据结构 COMP 411 计算机组织 (4) COMP 555 生物算法 COMP 560 人工智能 COMP 562 机器学习概论 COMP 576 图像计算数学 COMP 581机器人技术 COMP 631 计算机网络 COMP 633 并行和分布式计算 COMP 651 计算几何 COMP 665 图像、图形和视觉 EXSS 175 人体解剖学 EXSS 275L 人体解剖学实验室 (1) EXSS 276 人体生理学 EXSS 380 神经肌肉控制和学习 NSCI 320 神经精神药理学 NSCI 325 精神障碍的神经科学 NSCI 401 动物行为 NSCI 415 神经科学史 NSCI 420 功能神经解剖学 NSCI 421 脑回路原理 NSCI 422 脑疾病遗传学 NSCI 424 神经连接：神经科学实践 NSCI 427 衰老神经生物学
CTE TEKS 复习 CTE 课程满足科学毕业要求
(4) 科学的本质。美国国家科学院将科学定义为“利用证据构建可检验的自然现象解释和预测，以及通过这一过程产生的知识”。这一不断变化和增加的庞大知识体系由物理、数学和概念模型描述。学生应该知道，有些问题超出了科学的范围，因为它们涉及无法通过科学检验的现象。 (5) 科学假设和理论。学生应该知道：(A) 假设是暂时的、可检验的陈述，必须能够得到观察证据的支持或不支持。在各种条件下经过检验的具有持久解释力的假设被纳入理论；(B) 科学理论基于自然和物理现象，能够由多名独立研究人员进行检验。与假设不同，科学理论是完善且高度可靠的解释，但随着新科学领域和新技术的发展，它们可能会发生变化。 (6) 科学探究。科学探究是利用科学和工程实践对自然世界进行有计划、有目的的研究。科学研究方法包括描述性、比较性或实验性。所选方法应适合所提出的问题。学生学习不同类型的研究，包括描述性研究，即收集数据和记录观察结果而不进行比较；比较性研究，即收集数据并操纵变量以比较结果；实验性研究，即与比较性研究类似的过程，但其中确定了对照。（A）科学实践。学生应该能够提出问题、计划和开展研究以回答问题，并使用适当的工具和模型解释现象。（B）工程实践。学生应该能够使用适当的工具和模型识别问题并设计解决方案。
走向科学中的错误哲学
概述[从序言中摘录]对于许多哲学家来说，科学的核心目的是产生可靠的知识。但具有讽刺意味的是，科学的历史散布着错误。对于许多人来说，也许这些只是令人尴尬的失败，可以轻松地承认并投入阴影。相比之下，在本书中，我庆祝了这些错误。它们是科学过程和进步的组成部分。新知识的成本是错误的风险。传统上，哲学家专注于科学的独特方法和纪律处分，以建立可靠的知识。错误似乎是一个烦人的 - 在真正的知识方面的分心。在这里，我详细介绍了科学家的反应和确定错误。基于历史分析，我还建议从更务实的角度（展望未来），科学家如何有效地管理不可避免的错误。尽管许多哲学家（以及历史学家和社会学家以及科学家本身）对错误进行了不同的评论，但我们需要一种全面而系统的方法来组织我们的理解和指导科学家实践：科学错误的哲学。因此，本书对科学错误进行了深思熟虑的思考。的确，一项协调的研究得出了一些意外的结论。例如，“负”知识具有“积极”的作用。也就是说，我们应该对比true-or-False（已知）与不确定性（未知）进行对比。错误导致在多个级别上改善方法。因此，证明标准升级。理解特定的错误有助于加深知识的准确性和准确性，即使某些较早的概念被放弃为“错误”。因此，我们可以概念化知识，而不是“真实”与“错误”，而是拥抱两种形式的知识。知识的质量有所提高。展望未来，我们可以通过对错误的更系统的关注来改善科学实践。我们可以通过故意探索可能未解决的错误来源来培养一种加深知识的习惯。