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World File Search System科学观察
在数字学习环境中使用工作示例学习科学观察
核能作为零排放清洁能源溶液，以其能够产生大量无碳功率的能力而闻名，同时与其他环保能源相比，利用最小的土地空间。核电系统的有效和经济运行非常明显地取决于所采用的燃料和结构材料的性能。在运营寿命上，通常跨越数十年的时间，这些材料忍受了极端条件，包括高温，强烈的辐射暴露，腐蚀性环境以及在核反应期间释放的填充产物造成的损害。核燃料的性质会经历实质性的变化，例如燃料组成，辐射诱导的相变，与各种透射产物的相互作用，燃料和覆层材料之间的化学反应以及机械行为之间的相互作用。同样，结构材料面临着由复杂的辐射条件引起的可比挑战，包括暴露于腐蚀性环境中，这些腐蚀性环境超出了传统的水基系统，以包括熔融盐环境。核材料领域内的主要挑战包括与微结构和微化学改变有关的问题，以及受照射和腐蚀引起的物理性质的变化。理解和缓解这些挑战的努力对于正在进行的研究努力至关重要。高级表征技术，再加上建模方法，在阐明辐射对中尺度长度的材料的影响中起关键作用。这些挑战与各种因素相关，包括缺陷的产生和演变，固体，挥发性和气态性产物的活动性和降水，结构与性质之间的相关性，机械性能的降解以及结构完整性的降解以及结构完整性，以及受到放射相变的相关性。利用实验室离子束加速器，研究和测试反应堆以及商业核电反应堆等工具，旨在揭示辐射下材料的响应。从原子到连续体的多个量表的计算研究对于理解和预测材料进化是必不可少的。然而，核材料研究构成了重大障碍，包括长时间的交货时间和数十年来产生的大量成本。为加快创新并促进新型材料的发展，对高通量研究的势在必行。
短期干眼症引起的单细胞分析角膜免疫细胞种群的变化
科学教育通常旨在增加学习者对基本原则的获取，例如学习科学方法的基本步骤。有效的例子（我们）已被证明对于支持这种认知模式和连续行动的开发特别有用，以避免消耗超出必要的认知资源。因此，我们研究了我们有益于支持获得基本科学方法学技能的启发式程度的程度，从而实现了科学观察。当前的研究具有单因素，准实验性的比较研究设计，并作为现场实验进行。一所德国大学的62名学生在应用河流审计的课程中了解了科学观察步骤，其中根据特定的形态学特征对河流的几个部分进行了分类。在两个实验组中，科学观察是通过褪色的我们或通过未衰变而作为短视频呈现的。对照组没有通过WE获得支持。我们评估了有关科学观察，动机方面和认知负担的事实和应用知识获取。结果表明我们促进了知识应用：两个实验组的学习者都能够更准确地执行科学观察的个体步骤。与非衰落版本相比，我们没有显示出任何其他优势。我们的发现增加了现有证据，表明我们可能对建立科学能力有用。此外，描述性结果揭示了实验组内的动机更高和减少的多余认知负荷，但这些差异都没有统计学意义。
Webb太空望远镜概况
Webb是NASA有史以来最大，最强大的太空科学望远镜。韦伯的巨大尺寸和寒冷的工作温度呈现出非凡的工程挑战。从法属圭亚那发射后，天文台将前往距离地球约100万英里的轨道，并在太空中进行六个月的调试，以使其镜子，阳光射线和其他较小的系统隔开；冷却；对齐；和校准。全球的Astrono Mers将能够进行科学观察，以扩大我们对宇宙的理解。Webb还将结合其他NASA任务所获得的科学。
包机和探险旅行
用于数据收集、观察和协作任务执行的卓越平台 Antipodes 拥有两个 1.47 米（58 英寸）半球形丙烯酸圆顶，为深海探险期间的直接科学观察和拍摄提供卓越的视野。她的容量允许来自多个学科的船员实时协作，因此检查不仅限于操作员指定的感兴趣区域，而是由船上人员的共识决定，从而允许不同的视角。得益于其全套导航和声纳设备，Antipodes 还能够在低能见度和多变的天气条件下全天候运行，使其船员能够及时、有效地对海洋环境进行调查。除了标准的导航和采样设备套件（包括机械臂、多波束声纳和高清成像功能）外，Antipodes 还具有完全可配置性，可满足研究和商业界最复杂的数据收集需求。
人工智能对教育的影响...
信息编码过程采用了分析-综合和演绎-归纳法等理论方法。此外，还采用了实证方法，包括内容分析技术、科学观察和通过经该领域专家验证的结构化问卷进行调查。研究发现，教育领域在人工智能整合方面面临诸多挑战，例如调查技能发展有限、缺乏批判性和分析性推理能力，以及对人工智能工具所提供信息质量的担忧。尽管人工智能具有快速完成任务等显著优势，但也有可能过度依赖人工智能。该研究建议制定或实施培训计划和研讨会，以有效使用人工智能工具，强调平台导航并了解其优缺点。在便利性和批判性思维之间取得平衡仍然至关重要，强调在学习过程中避免完全依赖人工智能的必要性。
对连续加密算法的加密抗药性标准的研究
已知问题是基于生成伪随机序列的发生器解决的。基于单向（不可逆）转换的原始密钥的伪随机序列的发电机，例如：独立转换位，nibbles和bytes，压缩表，矩阵扩展，矩阵扩展，具有成比例的行和柱子，逻辑序列和图表的分布元素，并在统一的分布元素中，在真实的分布元素中，构造了真实的分布元素，该元素在真实的pse extriention in of真实分布元素组合，并将其组合为组合。等。[4-5]。具有相对较小的长度的初始键，但目前至少有256个字符，具有伪随机序列发生器，基于单向转换，生成了足够大长度的序列，其元素具有一定的操作，并通过加密消息的字符转换（Gammed）。因此，正在开发连续的加密算法。对作者进行的系统研究和科学观察结果使得可以作为评估连续加密算法强度的必要条件制定以下陈述。
深度学习模型映射快速植物物种从公民科学和遥感数据变化
人为栖息地破坏和气候变化正在重塑全球植物的地理分布。但是，我们仍然无法以高空间，时间和分类学分辨率来绘制物种的变化。在这里，我们开发了一种深度学习模型，该模型使用来自加利福尼亚的遥感图像以及50万公民科学观察培训，可以绘制2,000多种植物物种的分布。我们的模型 - DeepBiosphere-不仅要优于许多常见的物种分布建模方法（AUC 0.95 vs. 0.88），而且可以以多达几米的分辨率来绘制物种，并以高准确性地描绘了植物群落，包括原始和透明的红木国家公园森林。这些精细的比例预测可以进一步用于绘制跨人类改变景观的栖息地碎片的强度和尖锐的生态系统过渡。此外，从频繁的遥感数据集合中，DeepBiosphere可以在2- y的时间段内检测严重野火对植物群落组成的快速影响。这些发现表明，对公共地球的观察和深入学习的公民科学可以为自动化系统铺平道路，以监视全球实际时间的生物多样性变化。
现代奴隶制法说明2024
看到机器的存在是为了让人们安全地回家，而这个目的是我们所做的一切。随着我们继续对运输安全产生日益增长的积极影响，今天的道路上有超过260万辆汽车和超过6.2千辆卡车以挽救生命的技术为特色，我们致力于增强对未来的影响。经过20多年的人类行为研究，看到机器现在拥有基于实际情况的世界上最先进的人工智能（AI）驱动的驱动程序和操作员安全技术。通过利用人为因素科学观察驾驶员的注意力，看到机器具有先进的技术，可以实时无缝干预以提高运输安全性。看到机器有限公司是一家澳大利亚上市公司有限公司，并在伦敦证券交易所的AIM市场上上市。看到机器（英国）有限公司是英国私人有限公司。看到机器的总部位于澳大利亚堪培拉，工作人员位于澳大利亚，美国，德国，荷兰，新西兰和日本的其他地区。我们通过这些国家中的每个国家 /地区（荷兰除外，这是我们德国子公司的一个分支）以及英国和新西兰的全球运营。看到机器依赖于高度多样化的劳动力，并吸引了具有广泛和多样化的背景和技能的人，包括销售人员，产品开发人员，客户支持，行政运营和工程师。我们的劳动力由员工和承包商组成。我们的间接劳动力支持查看机器在提供后台处理服务，工程支持服务和合同制造业中。截至2024年6月30日，See Machines的全球人数为456名员工，其中14.4％位于澳大利亚以外。0f 1我们截至2024年6月30日的财政年度的总收入为67,625,080.38。
北极生物群生物多样性
生物座席或生物库对于海洋科学至关重要。他们的收藏品维护生物学知识，实现后续研究和可重复性确认，并有助于扩展生态基准。BiorePository网络和数据门户汇总目录，并促进开放数据和材料交换。这种整合丰富了上下文数据，并支持基于整体生态系统的研究和管理。在北极，研究人员面临巨大的规模，迅速变化的生态系统以及有限的重新采样机会，生物群体建立了能力。但是，在收藏中，海洋和极地生物多样性的代表性不足。异质方法和文档实践阻碍了数据集成。和开放科学面临高机构和文化障碍。在这里，我们探讨了生物群体扩大各个海洋研究影响的潜力。我们解决了标准化和凭证方面的差距，并建议改进资金和发布模型，以激励协作。我们将呼吁从不同的角度召集了生物群的呼吁，并提供了探险，数据库，标本收集和标准的示例。通过两个案例研究进行了总体分析，展示了该领域的范围：将公民科学观察纳入鲸类监测中，并保存在环境微生物组研究中标本。在前者中，我们建议将数据收集的策略纳入全球数据库。在后者中，我们提出了合作领域的收集和完整的生活微生物组（复杂的微生物社区）冷冻保存。我们的观点将生物群作为合作研究策略，对于在当前与气候变化相关的压力下加速科学至关重要。我们倡导国际投资作为北极生物多样性遗产的学术和保护管理的预防措施。
人机关系中的价值观演变：将计算主义和神经动力学置于自然的物理优先论中
人工智能及其配套技术机器人有望通过其分析、解释和执行人类行为的能力彻底改变人机关系（电气和电子工程师协会，2017 年）。这些能力在激发人们的兴奋和担忧的同时（Bostrom，2014 年），也引发了人们对指导技术发展的伦理和价值观的反思（Calo，2016 年）。因此，引发价值观演变的因素对于影响技术可能采用的形式至关重要。广义上讲，这些行为被视为在两个层面上运作：（1）通过认识论推断，通常通过神经科学观察——人类就像机器（McCulloch 和 Pitts，1943 年；Fodor，1975 年；Marr 和 Poggio，1976 年；Marr，1982 年；Piccinini，2004 年；Yuste，2010 年）和（2）通过本体论谓词，即作为人类元属性的推断类比——机器就像人类（Hornyak，2006 年；Kitano，2006 年；Sabanovic，2014 年）。由于人工智能设备的设计意图是减少人为干预的负担，它们越来越多地用于满足人类的一系列需求，从低阶运动辅助到高阶计算和社交功能，例如生活辅助伴侣和工作同事（Sabanovic，2014 年）；因此，它们在多个层面上进行类比。尤其是高阶认知的模拟被视为价值归属的驱动因素——在此被理解为权利和道德权利的内在基础（Rothaar，2010），它源于关于技术操作类似于人类认知的本体论推论。也就是说，通过复制这些人类独有的能力，技术中本体论的入侵日益加深，以模拟本体论等价的名义推动价值进化。例如，Breazeale 的 Kismet 机器人不仅探索了促进人机交互所必需的社交手势，还探索了人类社交智能的构建，甚至探索了成为人类的意义（Breazeal，2002；Calo，2016）。因此，模拟挑战了传统的价值等级制度，将人类置于有机体生命的顶端，并为伦理、生物伦理和神经伦理实践奠定基础，这种优先顺序促进了人类的繁荣，同时也限制了对人类的有害干预。