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学习技术作为竞争领域：来自澳大利亚高等教育教学学者和学习设计师的见解 Amos Tay、Henk Huijs
学习和教学不再是教学学者的专属领域，而是越来越依赖于第三空间专业人员，尤其是学习设计师。教学学者和学习设计师之间日益增多的合作突显了学习和教学空间设计的共享。这项定性研究探讨了这两个关键利益相关者如何理解学习技术，这对于塑造当代高等教育的教学和学习过程至关重要。福柯的话语和权力被用作理论视角，分析了对澳大利亚一所大型大学的 12 名教学学者和 5 名学习设计师的半结构化访谈。尽管学习设计师和教学学者在改进学习和教学过程方面有着共同的兴趣，但研究结果还揭示了实践存在争议的五个话语：集中化、监督、机构同质化、责任和效率。本文呼吁重新关注学习设计和教学过程的协作方面，这两个主要利益相关者之间不断（重新）协商。对实践或政策的影响：
设计师co -beta-肽共聚物选择性靶标...
si。Zhangyong，Li，J.，Ruan，L.，Reghu，S.，Ooi，Y.J.，Li，P.，Zhu，Y.，Hammond，P.T.，Verma，C.S.，Bazan，G.C.（2023）。设计师共β-肽共聚物选择性靶向抗性和生物膜革兰氏阴性细菌。生物材料，294，122004-。https://dx.doi.org/10.1016/j.biomaterials.2023.122004
建筑合同的新十年：业主、设计师和建筑商的技术和气候考虑
*Geoffrey F. Palachuk 是西雅图 Lane Powell, PC 建筑集团的成员。他代表大中型设计公司、公共所有者、长期医疗保健提供者、运输公司、私人开发商和总承包商。除了数年解决建筑纠纷的审判和仲裁实践外，他还为该国一些最大的建筑项目起草和谈判复杂的建筑合同。1 科学家对气候变化的看法是否一致？，NASA，https://climate.nasa.gov/faq/17/do-scientists-gree-on-climate-change [https://perma.cc/L8NU-PBST]（最后访问时间为 2020 年 2 月 4 日）；另请参阅全球科学组织名单，G OVERNOR’S O FF. OF P LAN。 AND R SCH .，https://www.opr.ca.gov/facts/list-of-scientific-organizations.html [https://perma.cc/7VJX-DY5Q]（最后访问时间为 2020 年 11 月 19 日）（列出已就气候变化发表官方声明或认为人类行为导致气候变化的科学协会）。
无溶剂诱导的相分离启用设计师氧化还原流量电极
设备，RFB电解池很容易访问，可实现电解质缩放，维护和潜在的新氧化还原夫妻的交换（图1 A）。尽管具有优势，但对于许多新兴的网格应用来说，当前的RFB迭代被认为太昂贵了，[1,4,5]激励研究改进的电解质形式，[6,7]分离技术，[8-10]运营策略，[11]，[11]和材料设计。[12]特别是，增加的功率密度可以实现更紧凑的有效反应堆，可以满足运行需求，从而降低电化学堆栈尺寸和成本。在反应堆内，多孔碳电极支持几个重要功能，包括导电和热量，从而进行氧化还原反应发生的表面积，通过反应器分布电解质并调节操作压力下降。[13]因此，室内和微结构特性会影响电化学和流体动力学的表现，最终影响系统效率和成本。[14]从历史上看，常规的RFB电极已成为纤维垫，源自聚丙烯硝基烯（PAN）前体，并组装成连贯的结构，包括纸，布或毡。[15]由于其渗透性（K≈10-10-10至10-12 m 2），（电）化学稳定性和电子电导率，此类格式对于对流驱动的电化学技术有效。每个独特的纤维排列都会产生具有特质的构造
编辑CRISPR-CAS9设计师婴儿：伊斯兰视角
遗传编辑工具CRISPR-CAS9的发现使我们能够通过删除或添加DNA的部分来编辑人类基因组。科学家希望通过使用这项技术消除一些致命疾病。简而言之，CRISPR允许我们重写与发现双螺旋的发现相比，我们只能阅读和理解我们的基因组。可以通过该技术来完成躯体和种系编辑；但是，它们涉及不同的道德观点。后者是有争议的，因为它影响了生殖细胞，从而增加了复杂的伦理困境。詹妮弗·杜德纳（Jennifer Doudna）是2020年贵族奖得主，他为发现CRISPR技术做出了贡献。她从没想过这项技术在道德上可能被其他人滥用，例如中国科学家居尔基（He Jianki）的案例，他生产了世界上第一个CRISPR婴儿（Isaacson，2021年）。江民的目标是使婴儿及其死者免于致命的艾滋病毒。他知道，这一宣布将是令人震惊的新闻，这将激发西方和伊斯兰世界的保守派和宗教学者之间的愤怒。
这不是椅子：设计师与人工智能合作的新兴实践
近年来，人工智能 (AI) 技术已应用于日常生活的核心方面。我们在使用演示程序或玩游戏时会遇到自动设计建议，其中情节或角色是在 AI 工具的帮助下准备的。设计师如何受到这种变化的影响也是最近研究的主题 (Stembert & Harbers, 2019)。例如，AI 已用于分析创意作品 (Maher & Fisher, 2012)、探索给定产品可能形式的设计空间 (Burnap 等人, 2016) 和生成设计 (Kazi 等人, 2017; Matejka 等人, 2018)。基于 AI 的系统已成功生成非显而易见的解决方案，这些解决方案可与人类的聪明才智相媲美，有时甚至超越人类的聪明才智 (Serra & Miralles, 2021)。因此，可以合理地期望 AI 能够支持人类设计师探索非显而易见的问题和解决方案空间。
第 35 号出版物，室内设计师和装潢师 - CDTFA
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