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World File Search System经验数据
中断、相互思考和综合
本文探讨了对话交流中特定的话语策略如何有助于学生的意义建构。这些策略创造了意义潜力，教师可以通过结合不同的参与结构来利用这些潜力。作为一项基于设计的研究的一部分，该研究引入了对话逻辑方法，借助技术进行教学和学习，本文利用了经验数据，包括使用交互分析分析的课堂视频观察。研究结果表明，打断、相互思考和综合如何构成学生意义建构的核心话语策略，以及如何在使用技术将小组的贡献传递到全班对话时，可以充分利用这些举措的意义建构潜力。经过分析的教学方法使教师能够利用学生的声音，使用对话方法获得有效的知识。
浮动光伏系统的碳足迹分析
浮动PV是相对较新但快速增长的光伏市场（PV）市场。到目前为止，文献中尚无有关操作浮动PV（FPV）系统的详细公共生命周期清单（LCI）数据。因此，荷兰研究组织TNO收集并分析了两个操作系统的LCI数据，并在第一个IEA PVPS任务12出版物中发布了结果。本研究仅关注一个单一的环境影响因子，即碳足迹。该研究的目的是在西欧的小内陆水体上的两种不同的浮动光伏系统的LCI数据，波高度非常低，以量化这些系统的碳足迹。浮动PV系统中PV模块的寿命，性能比和降解率与地面安装的PV系统相同，因为这些参数的经验数据是不可用的。
验证基于机器学习的方案生成器
机器学习（ML）方法在内部模型的设计经济场景发生器中变得越来越重要。数据驱动模型的验证与基于经典理论的模型不同。我们讨论了这种验证的两个新方面：首先，检查风险因素与第二个依据，检测不良的记忆效应。第一个任务变得必要，因为在基于ML的方法中，依赖性不再源自财务数学理论，而是由数据驱动的。出现了对后一个任务的需求，因为不能排除基于ML的模型仅重现经验数据而不是生成新方案。要解决第一个问题，我们建议使用文献中现有的测试。在第二期中，我们介绍并讨论了一个新颖的记忆比。包括基于实际市场数据的数值实验，并使用这两种方法验证了基于自动编码器的方案生成器。
Redwire-PIL-BOX-SMALS.pdf
Redwire 的制药太空实验室 - 生物晶体优化实验小分子结构加速实验室 (PIL-BOX SMALS) 在微重力环境下为制药、农业、化妆品、食品公司和机构研究人员提供服务，帮助他们利用结晶状态的目标分子来重新配制现有产品和/或开发新产品的配方。PIL-BOX SMALS 不仅能够实时观察多个自动混合实验中的晶体生长，还能够处理小分子合成中使用的溶剂。这允许实时优化过程、识别因果关系以及立即评估合成过程的成功程度。PIL-BOX SMALS 包含一个自动化的高分辨率明场显微镜，可以实时观察晶体生长和形态。这为研究人员提供了经验数据，他们可以立即将其与来自地面实验的数据进行比较。
会议3-高级制造加速燃料资格白皮书
核燃料的开发和资格需要材料开发和表征的过程，不包括桩燃料性能测试和分析，整体照射测试和辐照后检查，以及对意外情况以及其他相关安全评估的分析，用于燃料资格和反应堆许可。当前的方法，没有现代建模和仿真工具的好处，在很大程度上取决于经验数据，并且通常依赖一系列积分燃料测试。从历史上看，这种经验方法已经花费了20年或更长时间来通过广泛的顺序测试获取数据。因此，资格和最终的新燃料系统的部署是一个长期的过程，尤其是对于实现较高燃料利用率和多年寿命的非LWR系统，例如在有效的高温高温气冷或熔融盐反应堆中使用的燃料。
AI支持的个性化学习
抽象目的 - 在当今的竞争激烈的世界中，这项研究的目的是强调管理教育的重要意义，并倡导采用创新的教学方法，特别是专注于人工智能（AI）驱动的个性化学习（PL）。本研究旨在探讨自决理论（SDT）原则与管理教育的整合，主要侧重于增强学生的动机，参与和学业成绩（AP）。设计/方法论/方法 - 该跨学科研究采用了多方面的方法，结合了AI，教育和心理学的观点。设计和方法涉及对AI驱动教育和SDT的理论基础的彻底探索。研究表明，这两个要素如何协同作用以创造整体教育经验。为了证实理论主张，采用了经验数据驱动的分析，以展示AI支持的个性化学习（AIPL）的有效性。该研究集成了SDT的原则，例如自主权，能力和相关性，以创造一个学生本质上动机的环境，并获得最佳结果的量身定制指导。发现 - 植根于SDT的研究表明，AIPL对管理教育的变革性影响。它积极地影响了学生的自主权，能力和相关性，并促进了参与度。自治是关键驱动程序，与改进的AP紧密相关。实践意义 - 这项研究对教育者，决策者和研究人员具有很大的重要性。路径分析模型验证了这些关系，突出了AI在重塑教育经验和内在激励学生中的关键作用。发现表明AIPL模型可有效增加学生的兴趣和改善AP。此外，这项研究提供了实施AI在管理教育中的AI的实用指南，以增强学生能力，增强参与度并与SDT原则保持一致。独创性/价值 - 通过跨学科镜头贡献原始见解。综合AI和SDT原则，为更有效的教育经验提供了路线图。经验数据驱动的分析提高了信誉，为技术受教育景观的教育工作者和政策制定者提供了宝贵的贡献。
关于基础表现的二元观点
尽管对项目的复杂性表示重要，但很少有经验研究研究了不同类型的供应链整合（SCI）活动（例如协调性和协作整合）相互作用和影响绩效的方式。为了解决这一差距，本文的目的是研究如何通过协调和协作的SCI来支配复杂性，以及它们的相互作用如何影响基于项目的买家 - 支持者关系中的绩效。我们使用来自102个基础架构项目的二元经验数据应用结构方程建模。总体结果验证了我们开发的模型，并阐明了合同和关系治理之间的相互作用如何在协调性和协作性SCI方面介导了技术和组织复杂性对项目绩效的影响。这项研究通过根据正式协调性SCI和基于出现的协作SCI的关系治理区分合同治理来促进理论和实践，并展示其相互作用如何影响基于项目的供应链中的性能。
作者提供标题 - CORE
摘要 这项工作通过展示使用数字孪生来产生对系统关系和相互依赖性的新见解的可行性，为下一代系统工程迈出了第一步。此步骤需要大量跨学科工作和行业协作，以研究结合一组相关分析方法的潜力（例如BIM 查询、网络分析和多建模）。我们组建了一支经验丰富的团队（伦敦帝国理工学院、谢菲尔德大学、纽卡斯尔大学），并与一个主要项目（泰晤士潮汐隧道）密切合作并使用了经验数据。这第一步提供了基本的理论理解，将支持使用数字孪生进行系统分析，并为相互依赖性的识别、优先排序和管理做出实际贡献。长期目标是构建决策者所需的工具，以了解项目边界内和跨项目边界的基础设施系统相互依赖性。1.项目简介/概述