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World File Search System类比
NASA科学激活底漆
“科学家的工作是提出问题。孩子是天生的科学家，但在他们失去的途中的某个地方。我们需要将其带回。”拉米雷斯（Ramirez）强调，STEM教育使我们能够建立“人类软技能”。其中包括好奇心，创造力，拥抱失败，使用类比和隐喻的能力，解决问题和想象力。，她强调了“失败结交朋友的重要性。”拉米雷斯解释说：“科学家一直失败。我们只是重新品牌并将其称为数据。反复试验是一种奇特的说法，可以说很多失败。”
教师的形成性评估策略
1：ABC头脑风暴 - 在单位中途使用ABC头脑风暴策略，为您提供有关学生对特定主题的知识的信息。分别以成对，小组或班级的方式分别工作，学生集思广益单词或短语，这些单词或短语以字母的每个字母开头，并且与当前的研究单位有关。在一个方面的单元中途，学生可以在“ M”旁边写“聚会地点”，然后在字母“ S”旁边写下“停止，掉落和滚动”。浏览头脑风暴列表可以帮助您确定缺少哪些信息，并为计划机会提供指导，以专注于学生学习中的这些差距。可以与ABC头脑风暴评估策略一起使用的图形组织器，请访问https://www.studenthandhandouts.com/graphic-organizers/ 2：类比 - 要求学生在他们熟悉的事物与所学的新信息之间创建类比。当被要求创建一个原子的类比时，学生可能会想到一个像社区一样的原子。原子的核就像您的直系亲属。围绕核飞行的电子就像您可能定期与之相互作用的社区成员。要求学生解释他们的类比将显示他们对一个话题的理解的深度。3：清单 - 课堂清单是在研究单位期间收集有关学生数据的绝佳工具。在开始一个新单元之前，请列出学生将需要掌握该部门结果的所有技能。在图表上，在左侧列出学生的名字以及顶部的技能。将图表夹在剪贴板上，并将其放在易于访问的地方。当学生参与各种学习机会时，观察学生并查看您看到学生表现出的技能。个人清单也可用于收集有关学生学习的数据。学生和/或老师填写清单。4：合唱回应 - 如果您需要快速评估学生理解，请要求学生回答“作为课程”的一系列问题。如果您仔细聆听响应的数量和内容，您将对学生是否清楚您的展示情况有一个很好的了解。合唱反应鼓励所有学生积极参与评估过程。5：堵塞程序 - 可使用披肩程序来确定学生对特定主题或研究单位的理解水平。创建或使用与单元相关的段落。确保通过对学生的可读性水平。可能需要以不同的可读性水平的两个或三个段落来容纳班上的所有学生。一定要完整地留下第一个和最后的句子，以帮助学生理解。在线可用的两个网站可用于创建紧密的段落。6：概念图 - 概念图是一种网络，可视觉表示学生对所研究特定主题的理解。Google“概念地图图形组织者”，用于您的学生可以使用的各种可打印概念地图。学生在页面中心的椭圆形中打印主题或主要想法。然后，他们在中心椭圆形周围的空间中编写支撑细节。根据学生的年龄和能力，他们还可以将类似的支持细节分组在一起。使用概念图是必须向学生讲授的技能。一旦学生熟悉概念图，它们就可以用作任何主题领域的形成性评估策略。7：会议 - 可以与班上每个学生或您想进一步评估他们的学习的精选学生一起进行一对一的会议，对学生的理解进行形式上评估。提前确定目标问题，以确保您收集与目标或结果有关的信息。在会议期间请记录在规划指令时以后参考。
受损的临床医生和健康和保健......
人们经常将手术室与飞机驾驶舱进行比较。虽然两者之间存在许多差异（尤其是飞机不遵循任何手册），但在许多方面，这种类比是正确的，严格遵守系统和协议应该可以降低我们自己和患者的风险。这些协议对于正常的手术室操作来说是不充分的，在危机后/灾难情况下几乎不存在。军用/航空情况下的例行汇报/减压协议因缺失而引人注目。一个国家在短时间内七名飞行员自杀身亡将引发大规模的危机管理紧急情况。飞行员需要定期接受身体和心理健康评估，以完成他们的工作。麻醉科的情况为什么会有所不同？
<03>公司增长的树型策略
树型的策略用一种类似于树的生长情景的类比说明了公司的增长。换句话说，就像种植树一样，公司先获得种子，然后使树干硬。树干是公司的核心产品和组织能力。之后，从树干中制作树枝，小树枝和叶子。同时，分支，小树枝，留下的剩余营养素和从树干的水分通过内部血管束组织。这棵树的树干和树枝，小树枝，叶子通常继续向前和后方，左右向前扩展，并相互关系。这棵树可以通过本地物种和外来物种的组合以各种各样的分支生长。，也可以及时受精和修剪。。
瞬态热流分析的电模拟方法
人们经常要求使用建筑结构部件的耐火性能来预测或估计未经测试的结构的耐火性能。在某些情况下，有用的估计可能基于可用的数据。然而，在大多数情况下，最终结果气候的质量在很大程度上取决于评估人员对问题的经验和感觉。为了帮助更准确地做出此类估计，该局设计并建造了一个电子设备，用于进行必要的计算。对建筑物的各个部分进行了耐火测试，以确定建筑物在火灾影响下的适用性。虽然机械行为可能经常限制该结构在这方面的实用性，但通常情况下，热传输是决定其耐火能力的关键因素。此类测试 [1] 1 中使用的装置要求在炉内封闭结构中应用与标准火灾暴露相对应的时变温度函数。该程序还允许通过辐射和对流从样品未暴露部分发生热损失。这些条件使得使用分析方法解决传热方程变得不切实际。因此，使用一些高速近似方法来计算暴露于火中的结构的热行为似乎是可取的。人们考虑使用数字和传统模拟计算机，并取得了一定程度的成功，近似地解决了这些问题。然而，似乎使用热电路和电路之间的直接类比可能会在解决问题时提供更大的灵活性，并简化“编码”。该设备的构造与 Lawson & McGuire [2] 开发的设备有些相似。这直接利用了电气和热电路之间的类比，而不需要大量组装电子机械操作器或单元
FIM 关于音乐领域人工智能的声明
生成人工智能的最新进展和机器学习所采用的技术表明，它与人类的学习机制类似。学生从老师和环境中学习。他们以过去的天才为榜样，无法忽视在逐渐获得技能过程中所受到的影响。因此，创作行为永远不会从一张白纸开始。通过分析和吸收现有作品，机器遵循类似的路径。然而，这种类比很快就达到了极限。事实上，机器摄取的数据量以及收集和吸收这些数据的速度与人类思维的能力不相称。这是一个新的范式，在这一点上，它与人类的知识获取过程截然不同。
生命科学学院奖学金奖颁奖典礼2022
斯蒂芬·普拉特（Stephen Pratt）研究了无领导，分散群体，尤其是社会昆虫殖民地的复杂社会行为的出现。他和他的实验室成员使用实验，数学模型和计算机模拟，以了解允许蚂蚁和蜜蜂殖民地充当集体智能的行为规则和通信网络。受单个生物体和殖民地“超生物”之间的类比的启发，他们运用了心理学和经济学中的许多思想来了解群体认知。Pratt教授还与工程师合作，将课程从社交动物转化为机器人群和其他人类设计的系统，并开发创新的工具来分析行为。
第 4 单元 思维与计算机
该单元的基本目标是表明心智的计算模型是大脑只是一台数字计算机，而心智是一个软件程序。机器功能主义程序受到强人工智能和一般计算机科学的类比的强烈影响，无论是在其总体观点上，还是在其关于心智本质问题的几个具体应用中。心智的机器功能状态就像计算机的计算状态。计算机程序可以描述为硬件的功能组织。机器功能主义者认为心理状态就像计算机的“信息处理”状态。根据计算机功能主义或人工智能，大脑是一台计算机，而心智是在大脑中实现的计算机程序。
神经符号人工智能（为什么、是什么以及如何）
摘要 — 人类通过感知（将来自环境的感官输入转换为符号）和认知（将符号映射到有关环境的知识以支持抽象、类比推理和长期规划）与环境进行交互。在人工智能的背景下，人类感知启发的机器感知是指使用使用自监督学习目标（例如下一个单词预测或对象识别）训练的神经网络从原始数据中进行大规模模式识别。另一方面，机器认知包含更复杂的计算，例如使用环境知识来指导推理、类比和长期规划。人类还可以控制和解释他们的认知功能。这似乎需要保留从感知输出到有关环境的知识的符号映射。例如，人类可以遵循和解释在医疗保健、刑事司法和自动驾驶等安全关键应用中推动其决策的准则和安全约束。虽然数据驱动的基于神经网络的人工智能算法可以有效地对机器感知进行建模，但基于符号知识的人工智能更适合对机器认知进行建模。这是因为符号知识结构支持从感知输出到知识的映射的显式表示，从而实现对人工智能系统决策的可追溯性和审计。通过跟踪人工智能系统的输入、输出和中间步骤，此类审计线索可用于执行安全的应用方面，例如法规遵从性和可解释性。神经符号人工智能部门的这篇第一篇文章介绍并概述了迅速兴起的神经符号人工智能范式，该范式结合了神经网络和知识引导的符号方法，以创建更强大、更灵活的人工智能系统。这些系统具有巨大的潜力，可以提高人工智能系统的算法级（例如抽象、类比、推理）和应用级（例如可解释和安全约束决策）能力。
动态耗散参数的动态散热模型，用于油导向和空气牵引变压器及其实验验证
摘要：通常用狭窄油通道的牵引力变压器使用ODAF或“定向空气强制的油”方法冷却，在该方法中，其温度在很大程度上取决于绕组的焦油热量，变压器中的共轭热传递，以及通过油冷却器的二次热量释放，以及油泵产生的油液液泵。既不有资格预测这种类型的变压器中的时间和空间温度变化，均未获得热 - 电动类比和CFD模拟方法。 在当前工作中，分布式参数模型是为牵引力变压器和油冷却器而建立的，分别假定在油流方向上的一维温度线。 然后，这两个模型通过其界面的流量，温度和压力连续性与油泵和管道的集体参数结合，从而导致了油导向和空气牵引力变压器的动态热量耗散模型的推导。 另外，为其数值解提供了有效的算法，并进行了温度上升实验以进行模型验证。 最后，研究了牵引力变压器中动态热量耗散的基本性，并研究了环境温度的影响。均未获得热 - 电动类比和CFD模拟方法。在当前工作中，分布式参数模型是为牵引力变压器和油冷却器而建立的，分别假定在油流方向上的一维温度线。然后，这两个模型通过其界面的流量，温度和压力连续性与油泵和管道的集体参数结合，从而导致了油导向和空气牵引力变压器的动态热量耗散模型的推导。另外，为其数值解提供了有效的算法，并进行了温度上升实验以进行模型验证。最后，研究了牵引力变压器中动态热量耗散的基本性，并研究了环境温度的影响。