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World File Search System科学实践
在奥尔登堡大学使用生成AI在博士研究中，尤其是论文的建议
仅在研究人员自己的科学（考试）表现毫无疑问的情况下，将生成AI用于博士论文 /论文仅限于< / div> < / div>根据学科，AI的使用可能仅限于引言，文献概述或结论摘要，或者可以被禁止进行研究结果或对象的描述，讨论或分析。博士候选人本身通常负责确保在与他们自己的论文有关的领域中允许使用AI，例如通过审查相关的博士或学校（Fakultät）法规，或与学校和/或其主管进行咨询。AI必须透明地使用。研究人员应通过指定其用于哪种目的的生成AI模型来指示其AI使用的程度（例如查找想法，总结文献，创建文本部分或数据分析/可视化）。各自学校或博士委员会的法规确定标签要求的详细信息。出于机密性和数据保护的原因，在准备评估报告 /专家意见时不允许使用生成AI。在输入的文本和数据（研究或个人数据）方面必须特别注意数据保护，因为模型可以存储和使用。必须保留他人的知识产权；模型可能容易出现窃。对文本及其内容的责任仅与作者完全负责，他们负责维护良好的科学实践。用户必须能够以生成AI的方式验证创建的内容，以便他们可以对创建的内容承担全部责任。不使用生成AI对博士候选人不利。由于技术限制（例如虚假陈述，窃，采用偏见，对用户的“行为”的讨人喜欢的“行为”以及可能的法律含义，对生成AI绩效的关键方法或批判性质疑是必不可少的！
利用负责任的量子技术为未来做好准备
量子技术 (QT) 的发展既有可能性，也有风险。我们需要开始考虑如何以及在何处嵌入量子技术。具体来说，需要解决安全性、访问权和不确定性问题。量子技术既可用于好事，也可用于坏事。例如，在安全领域，它带来了破解数据加密的手段，也带来了新的安全通信方式。由于量子技术的这种双重用途，所有权是一个重要话题。谁可以/应该访问这项技术既是安全性问题，也是可访问性问题。这些问题要求我们在道德和责任的背景下思考量子技术。为量子技术的未来做准备意味着为它将产生的影响做准备。虽然不确定性仍然存在，但其中一些影响是已知的。因此，我们可以开始将影响转化为可操作的过程。虽然安全性似乎是主要关注的方面，但也应该考虑对研究和教育领域的特定影响。量子如何影响现有的科学实践和规范，例如可重复性和开放性？将部分计算基础设施从经典技术迁移到量子技术需要新的知识和经验。我们需要教育或协助目前从事密码学和信息安全领域的人员，并为我们当前的系统做好迁移到不同加密形式的准备。总的来说，关于如何将量子技术融入社会，还有很多问题需要回答。幸运的是，有人和组织正在努力解决这些问题。慢慢地，这些组织的评估需要转化为具体的加密系统和计算基础设施。我们仍然不完全知道量子将如何融入社会、研究和教育，但我们正在为我们所知道的事情做准备。
课程的名称：计算机科学实用2
简介：使用C ++的算法和面向对象编程（OOP）的设计和分析的计算机科学实践课程是对基本计算机科学概念和实用编程技能的全面探索。使用C ++编程语言将算法设计的研究与动手应用程序集成在一起。相关性：在计算机科学的动态领域，算法设计和面向对象的编程的集成非常相关。本课程为学生提供了基本技能，以解决复杂的问题，设计有效的算法并使用C ++中的OOP范式实施实用解决方案。有用性：该课程对于在算法思维和软件设计中建立强大的基础是无价的。学生学习分析算法效率，将OOP原则应用于代码模块化，并创建强大的软件解决方案，从而提高其整体编程能力。应用程序：在此实用课程中获得的概念在实际情况下找到直接应用。学生从事实践项目，在其中设计和实施算法，分析其性能并使用C ++中的面向对象的原理开发软件应用程序。兴趣：课程的实际性质通常会吸引学生。通过基于项目的学习，参与者采用算法策略，设计类层次结构并在C ++中实施解决方案，从而对解决问题和软件开发产生了深厚的兴趣。与其他课程的联系：该实用课程与其他计算机科学课程建立了牢固的联系。它为算法复杂性，数据结构，软件工程和面向对象编程的高级主题的高级研究奠定了基础，提供了全面的教育。
神经影像学
神经影像学中的可重复性危机，尤其是在研究动力不足的情况下，引发了人们对我们重现、复制和推广研究结果的能力的怀疑。作为回应，我们看到了为神经科学家提供的建议指南和原则的出现，这些建议被称为“良好科学实践”，用于开展更可靠的研究。尽管如此，每项研究在分析和统计方法的结合上仍然几乎是独一无二的。虽然考虑到设计和脑数据记录的多样性，这是可以理解的，但它也代表了可重复性的一个显著点。在这里，我们提出了一个非参数置换统计框架，主要用于神经生理数据，以便对非负信息测量进行组级推断，包括信息论、机器学习或距离测量的指标。该框架支持固定和随机效应模型，以适应个体间和会话间的变化。使用数值模拟，我们比较了两个组模型的地面实况检索的准确性，例如用于多重比较的测试和聚类校正。然后，我们使用空间均匀的 MEG 和非均匀的颅内神经生理数据重现并扩展了现有结果。我们展示了如何使用该框架来提取整个人群中刻板的任务和行为相关影响，涵盖从大脑区域的局部水平、区域间功能连接到总结网络属性的测量等各个方面。我们还介绍了一个名为 Frites 1 的开源 Python 工具箱，其中包括使用信息论指标（例如用于提取认知大脑网络的单次试验功能连接估计）的拟议统计管道。总之，我们认为这个框架值得认真关注，因为它的稳健性和灵活性可以成为统计方法统一化的起点。
引用出版物（APA）：Moye，A。J.，＆Vag，M。K.（2021）。计算模型或集中注意冥想及其转移到
OHBM COBIDAS MEEG报告了像许多其他科学社区一样，神经影像社区正在积极从事开放科学实践，旨在提高科学发现的可重复性和可复制性1。OHBM通过其在数据分析和共享方面的最佳实践委员会（Cobidas; https：//www.humanbrainmap-ping.org/i4a/pages/index.cfm?pageID = 3728），促进和分布式和分布式的实践疗法，以实式化的术语来促进和分布，并在其他方面进行正式化的术语，并在其他方面进行了术语，并在其他方面促进和分布。OHBM开发了Cobidas报告2，3，以介绍特定神经成像方法的最佳实践，提出了一种标准化的科学语言，用于报告和促进数据和方法的有效共享。这些报告对（i）准备手稿的研究人员很有用，（ii）编辑和审稿人，（iii）神经成像教育者以及（iv）具有专业知识的人，他们试图熟悉另一种神经图像。从这个角度来看，我们专注于Cobidas Meeg 3报告，强调了一些主要问题并随之而来的推荐委员会产生了建议。我们的目的是更好地了解某些获取参数，设计，分析和报告选择如何影响可重复性。除此之外，许多其他问题还在推荐中找到了自己的方式（框1和2和表1-3）。因此，这些建议表示要报告的最低要求，以确保可重现的MEG和EEG（MEEG）研究，并且可以在Cobidas报告本身中找到每个建议的全部详细信息。同时，这些看似基本的建议中的许多是有争议的。在文学上进行了大量讨论，我们的建议是一种共识，它采用并扩展了大脑成像数据结构中使用的术语（bids;
gce a级较高3 9816生物学教学大纲2026
H3教学大纲允许更深入地发展H2教学大纲中详述的科学实践（POS）。科学的实践包括三个组成部分：1展示思维和做的方法（WOTD）科学中的思维方式和做法说明了与科学探究相关的一系列既定程序和实践，以收集自然世界的运作方式。有三个广泛的科学活动的迭代领域：研究，评估和推理以及开发解释和解决方案。1.1 Posing questions and defining problems 1.2 Designing investigations 1.3 Conducting experiments and testing solutions 1.4 Analysing and interpreting data 1.5 Communicating, evaluating and defending ideas with evidence 1.6 Making informed decisions and taking responsible actions 1.7 Using and developing models 1 1.8 Constructing explanations and designing solutions 2 Understanding the Nature of Scientific Knowledge (NOS) Science is an epistemic endeavour to build a better understanding of reality.2.1科学是一种基于证据的模型建设企业，可以理解现实世界。2.2科学假定自然系统的自然原因，顺序和一致性。2.3科学知识是通过既定程序和批判性辩论产生的。2.4科学知识是可靠的，耐用的，并且根据新的证据开放。3有关科学技术 - 社会环境（STSE）科学不是完全独立于人类活动领域进行的。随着学生在上下文中学习科学，与这些领域的关系和联系很重要。3.1与科学在社会中的应用相关的风险和利益。3.2科学的应用通常具有道德，社会，经济和环境影响。3.3新科学发现的应用通常会推动技术进步，而技术进步使科学家能够进行新的或更深入的询问。
问题 1. 人工智能
问题1.人工智能：概念的特征。发展阶段。人工智能（AI）作为与尝试形式化人类思维相关的科学领域有着悠久的历史。柏拉图、亚里士多德、笛卡尔、莱布尼茨和许多其他研究人员，在与他们同时代的知识水平上，试图将思维描述为一组某些基本操作。 “人工智能”一词于 1956 年夏天首次被引入科学实践。当时，在美国著名的计算机理论与实践专家约翰·麦卡锡的倡议下，在美国达特茅斯召开了一次科学会议，出席者有 K. 香农、M. 明斯基、G. 西蒙、A. 纽厄尔等人。会议的目的是讨论创建人工智能的可能性，会议的名称反映了这一点——达特茅斯人工智能夏季研究项目。与会者在发言中都不能忽视英国数学家阿兰·图灵1950年发表的一篇文章《计算机器与智能》，这篇文章直接涉及到AI问题（尽管其中没有使用这一术语）。 A.图灵在他的著作中制定了他著名的测试，根据该测试，如果计算机能够以某种方式行事，使观察者无法判断他是在与计算机还是人打交道，那么它就表现出了智能行为。 “人工智能”一词主要有两层含义：第一，是指创造能够进行与人类智力活动相当的智力活动的软件和硬件的理论。其次，软件硬件本身，以及借助其执行的活动。揭示该概念本质的困难之处在于，人们对自然智能仍然没有清晰的认识。因此，人们普遍认为，如果一个系统能够解决诸如下棋、证明定理、诊断、理解自然语言、与人交流等问题，那么它就是一个人工智能系统。
人类学与人工智能的兴起
人类学和科学的每个领域一样，正在并将继续受到人工智能近期和未来发展的影响。相关问题之一是：人工智能将在多大程度上影响人类学家的工作，以及这种影响是否会与其他科学领域有所不同。很少有人谈论这个问题，这是有原因的。对于人类学和一般人文学科而言，很难预测科学实践将如何在未来几十年内与人工智能的预期巨大发展互动中演变。所以，我将不回答这个问题，因为我没有任何超出猜测的答案，而是转向另一个在我看来更令人兴奋且已经引起有趣辩论的主题：人工智能人类学！人类学越来越被认为是一种有效的方法，可以通过深入了解人工智能技术作为一种社会技术现象来更全面、更批判地研究人工智能（Sartori 和 Theodorou 2022）。此外，人类学实地考察无需提前定义变量并测试假设，而是可以通过深入采访和观察不同的利益相关者（如开发者、用户、投资者）来发现个人和机构如何设计、创造和使用人工智能技术的原创性发现。人类学可以而且应该解决的另一个令人兴奋的主题是人与非人类的互动，例如人与机器人或生成式人工智能软件系统（聊天机器人）的互动。然而，目前大多数关于人工智能的人类学研究往往侧重于人类与算法、文化与技术或人类与计算机的二元叙事，在我看来，这过于简化了人类与人工智能之间的关系，因为它们是紧密交织在一起的；如果不考虑另一个，就不可能或至少毫无意义地研究其中一个。认识到人与人工智能关系的复杂性需要超越目前主导技术讨论和人工智能讨论的陈规定型叙事，这是现代人类学最具挑战性的主题之一（van Voors 和 Ahlin 2024）。
生态和保护研究人员应采用开源技术
鉴于全球生物多样性下降（ Butchart 等人，2010 年；IPBES，2019 年）以及对稀有和常见物种的威胁（ Gaston 和 Fuller，2008 年； Dirzo 等人，2014 年），有人呼吁利用现代技术进行监测和保护（ Pimm 等人，2015 年； Lahoz-Monfort 等人，2019 年； Wich 和 Piel，2021 年； Schulz 等人，2023 年）。正在部署技术以改进陆地和水生环境中的数据收集和分析（ Lahoz-Monfort 和 Magrath，2021 年）。与传统调查方法相比，这些进步可以实现更高效的数据收集（Witt 等人，2020 年），并有助于众包数据收集和处理（Dorward 等人，2017 年；Fraisl 等人，2022 年）。出现了一些实践社区，例如 Conservation X Labs 1 或 WILDLABS 2，它们报告了保护技术的现状（Speaker 等人，2022 年）并提供社会责任使用指南（Sandbrook 等人，2021 年）。保护技术的进步与开放科学实践的广泛采用相吻合。根据联合国教育、科学及文化组织（UNESCO，2021 年）批准的《开放科学建议书》的定义，开放科学需要对科学实践和产出采取包容、公平和可持续的方法。生态研究越来越多地采用这些做法（Hill 等人，2019 年），尤其是通过更加开放和公平的数据（Hampton 等人，2015 年；Wilkinson 等人，2016 年）。生物多样性研究也使用开源软件，例如 R 编程语言（R Core Team，2023 年）和基于该语言构建的分析包。然而，与软件和数据不同，用于生态研究的硬件通常仍然是闭源的（即专有的），其设计（以及随附的软件源代码）受到法律限制，阻止他人研究、复制或修改它们。
新闻稿CPG奖2024 Final.pdf
新闻稿，即立即发布艾伯塔省地球科学家，Brad Hayes博士，P.Geo。《加拿大专业地球科学家奖》认可了一个个人的成就，他为专业地球科学的发展和实践做出了杰出的贡献，并以注册专业地球科学家的身份提高了对加拿大专业的公众认可。该奖项由加拿大地球科学家艺术家制作的拉布拉迪特和大理石雕塑组成，是在中后期职业的。要获得该奖项的资格，提名人必须符合指定的标准，其中包括：作为专业地球科学家的扎实职业，对社区的志愿服务的杰出记录以及为加拿大地球科学家服务或为加拿大地球科学实践的省级或领土专业组织之一提供服务。今年的地球科学家加拿大最高荣誉布拉德·海斯（Brad Hayes）博士因其对地球科学领域的贡献而受到认可，通过表现出非凡的领导和对公共教育和社区服务的承诺，获得了认可。Hayes博士拥有艾伯塔大学（University of Alberta）的地质博士学位，并获得了多伦多大学的地质学士学位，为他超过四个十年的职业奠定了基础。 最近，他在与艾伯塔大学和加拿大不断发展的能源学会的21世纪能源过渡上开发了一个高度赞扬的在线公开课程。Hayes博士拥有艾伯塔大学（University of Alberta）的地质博士学位，并获得了多伦多大学的地质学士学位，为他超过四个十年的职业奠定了基础。最近，他在与艾伯塔大学和加拿大不断发展的能源学会的21世纪能源过渡上开发了一个高度赞扬的在线公开课程。作为Petrel Robertson Consulting Ltd.（PRCL）的总裁，Hayes博士带领公司进入了地球科学咨询的前沿，解决了全球常规和非常规的碳氢化合物探索和非常规的碳氢化合物探索和发展中的关键问题，以及在新兴的能源资源中，例如地球，碳排序，碳和碳纤维序列，以及Brine-Brine-Brine-Brine-Brine-Brine-Brine-Brine-Brine-Brine-brine-brine。Hayes博士是非常规碳氢化合物的领先专家，包括油砂，紧密的水库和页岩戏，并且是加拿大新兴氦气行业的领导者。 除了他的公司角色之外，海斯博士曾担任加拿大石油地质学家学会（CSPG）的主席，并担任加拿大不断发展能源学会（CSEE）的董事会成员。 他还是艾伯塔省（APEGA）的专业工程师和地球科学家协会的议员，并且是艾伯塔大学大学的兼职教授，强调了他致力于推进专业和指导未来地球科学家的承诺。 海斯博士为地球科学的能源资源技术咨询委员会贡献了他的专业知识，该委员会有助于地球科学项目的规划和审查。 通过在技术会议，教育机构和媒体评论中的演讲，他已经大大提高了公共教育，并促进了负责任的地球科学实践。Hayes博士是非常规碳氢化合物的领先专家，包括油砂，紧密的水库和页岩戏，并且是加拿大新兴氦气行业的领导者。除了他的公司角色之外，海斯博士曾担任加拿大石油地质学家学会（CSPG）的主席，并担任加拿大不断发展能源学会（CSEE）的董事会成员。他还是艾伯塔省（APEGA）的专业工程师和地球科学家协会的议员，并且是艾伯塔大学大学的兼职教授，强调了他致力于推进专业和指导未来地球科学家的承诺。海斯博士为地球科学的能源资源技术咨询委员会贡献了他的专业知识，该委员会有助于地球科学项目的规划和审查。通过在技术会议，教育机构和媒体评论中的演讲，他已经大大提高了公共教育，并促进了负责任的地球科学实践。