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引用本文：Jihyun Kim、Kelly Merrill Jr.、Kun Xu 和 Deanna D. Sellnow (2020)：我的老师是机器：了解学生对在线教育中 AI 助教的看法，国际人机交互杂志，DOI：10.1080/10447318.2020.1801227
摘要 在线教育需求的增加导致了新技术、机器教师或人工智能 (AI) 教学助理的产生。事实上，AI 教学助理已经在美国少数课程中实施。然而，人们对学生如何看待 AI 教学助理知之甚少。因此，本研究通过在线调查调查了学生对高等教育中 AI 教学助理的看法。主要研究结果表明，感知 AI 教学助理的有用性和感知与 AI 教学助理沟通的难易程度是理解最终采用 AI 教学助理教育的关键。这些发现为 AI 教学助理的采用提供了支持。根据本研究的结果，需要进行更多研究以更好地了解与 AI 教学助理的学习体验相关的细微差别。
孟加拉经济走廊发展亮点
图 1 孟加拉国经济走廊不同主干线方案的得分 8 2 走廊节点选择框架 11 3 走廊节点优先排序框架 13 4 根据走廊地区推广难易程度对行业进行优先排序 19 5 不同运输方式的交通扩建计划评估框架 21 6 根据孟加拉国经济走廊地区需求增加容量 29 7 增加变电站容量 30 8 增加输电线路长度 31 9 增加配电线建设 31 10 增加配电站 32 11 孟加拉国经济走廊地区商业诱发的总产出 34 与常规业务情景相比 12 孟加拉国经济走廊地区创造的就业机会总量 35
从猜测角度评估量子密钥分发的安全性
摘要 量子密钥分发可以提供信息论安全的密钥。实际应用中，窃听者可能会攻击传输的量子态，从而将一些信息泄露给生成的密钥。最终密钥的安全性取决于窃听者猜测密钥的难易程度。猜测概率受实际生成的量子态与理想量子态之间的迹距离所约束，因此可以用来估计量子密钥分发的安全性。利用迹距离ε和密钥长度n，我们证明了在某些特殊情况下猜测概率可达到上限ε + 2 − n。我们证明了不同的攻击策略会给出不同数量的猜测，有时甚至是完全颠覆性的差异，以得到最终密钥。我们的结果表明，应谨慎选择适当的安全参数ε以保证生成密钥的安全性。
将风险价值分析应用于能源效率投资
风险价值 (VaR) 是衡量投资组合中潜在损失风险的指标。在制造环境中，能源效率投资在回报期、投资难易程度和交易成本方面与其他投资（生产、安全、工程等）存在竞争。由于制造商可分配的资本有限，因此生产力投资往往优先于提供类似回报的能源效率项目。风险价值 (VaR) 可用于量化风险加权支出随时间的变化。人们通常认为，与生产和其他资产的变化相比，能源效率投资的回报相对稳定，尤其是在使用简单回报等方法进行评估时。通过量化其他投资回报率计算所捕获的价值，结合 VaR 等方法可以为能源效率投资提供更强有力的商业案例。
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过去几十年，社会政治形势的不断变化导致与使用简易爆炸装置 (IED) 有关的恐怖事件显著增加。其中所含的能量材料是该装置的重要组成部分，由于需要优化许多变量，即起爆化合物的化学能量存储、合成所需原材料的可用性、常用工具的工艺合成难易程度以及化学能量载体在运输和处理过程中的稳定性，因此成为深入研究的对象。这项关键分析建议根据起爆化合物或混合物的化学、热力学和弹道特性对其进行分类，这些特性使其成为 IED 和自制炸药的基本成分。由于分析数据回归中信号的干扰，成分组合种类繁多且不断增加，对化学识别提出了挑战。最后，根据最近的工艺安全和灾害控制协议，概述了此类简易武器的技术实现。
南华克区议会技术与数字包容战略...
伦敦数字排斥公共地图——与 GLA 合作创建一张多层次的公共数字排斥地图，显示数字排斥区域，并通过故事板为地图提供叙述。 对数字排斥的软性方面进行定量分析——对 800 多名受访者进行调查，了解居民被数字排斥的原因。 对重点群体干预措施进行定性研究——在三个行政区进行焦点小组讨论，了解新冠疫情期间提供的支持、他们对当前举措的认识，以及获取数字支持和培训的难易程度。 数字包容人物库——代表被数字排斥者的原型，让我们更好地了解居民的需求。人物库是通过采访各行政区的居民并将他们细分为特定的用户组而创建的。 数字包容地图绘制工具包——上述内容的组合，使其他行政区和组织能够了解输出结果和方法，并复制地图。
面向量子低的二维局部实现......
几何局部性是影响代码性能和物理实现难易程度的量子低密度奇偶校验 (qLDPC) 码的重要理论和实践因素。对于仅限于二维 (2D) 局部门的设备架构，单纯地实现适用于低开销容错量子计算的高速率代码会产生过高的开销。在这项工作中，我们提出了一种基于双层架构的纠错协议，旨在通过以低于其他生成器的频率测量某些生成器来减少仅限于 2D 局部门时的操作开销。我们研究了双变量双循环 qLDPC 码系列，并表明它们非常适合使用快速路由和局部操作和经典通信 (LOCC) 的并行综合征测量方案。通过电路级模拟，我们发现在某些参数范围内，使用此协议实现的双变量双循环码具有与表面码相当的逻辑错误率，同时使用更少的物理量子位。
有机电子产品的可持续性考虑
有机电子应用的发展已到达一个关键点。虽然物联网、透明太阳能和柔性显示器等市场发展势头强劲，但 OLED 显示器仍处于领先地位，目前的市场规模超过 250 亿美元，有助于为其他应用创建基础设施和生态系统。对于所有这些新兴应用，必须将可持续性融入材料选择、加工和设备架构中，并形成循环方法的闭环。从这个角度来看，我们评估了有机电子产品中嵌入碳的状态、更可持续的材料和制造选项，包括可在产品架构和报废时应用的工程回收解决方案。这个新兴行业有责任确保“从摇篮到摇篮”的方法。我们强调，拆卸和回收的难易程度需要与产品寿命密切相关，并且应在产品设计中促进再生。材料选择应考虑合成、加工和最终产品回收的环境影响以及性能。
![arXiv:2003.10212v1 [q-bio.NC] 2020 年 3 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cf701643586d210df324b7d34994c982146f5143.webp)
arXiv:2003.10212v1 [q-bio.NC] 2020 年 3 月 13 日
摘要。本研究提出通过引入实际运动和/或体感提示来改进运动想象的脑电图 (EEG) 记录协议。所得结果证明了要求受试者在想象试验后执行运动动作的优势。通过在协议中引入运动动作，受试者能够执行实际的运动计划，而不仅仅是想象运动，从而大大提高了想象运动的难易程度。本研究还探讨了向受试者提供体感提示的额外优势，而不是传统的听觉/视觉提示。在应用众所周知的通用空间模式 (CSP) 算法时，协议中的这些变化在数据上获得的空间滤波器的适用性方面显示出希望。当协议通过体感刺激增强时，空间滤波器突出显示的区域在受试者中更加局部化和一致。因此，我们认为这可能被证明是一种更好的脑电图采集协议，用于检测（临床）瘫痪/闭锁患者响应预期运动指令时的大脑激活。
在实践中应用道德人工智能框架
摘要 道德 AI 框架旨在鼓励 AI 应用程序的问责制、责任制和透明度。它们为道德设计提供了原则。要真正透明，AI 应用程序的用户应该清楚设计者遵循了负责任的 AI 原则。为了测试用户评估 AI 系统责任的难易程度，并了解道德 AI 框架之间的差异，我们根据四个负责任的 AI 框架评估了四个商业聊天机器人。我们发现道德框架产生了截然不同的评估分数。许多道德 AI 框架包含的要求/原则对于聊天机器人开发人员以外的任何人来说都难以评估。我们的结果还表明，特定领域的道德 AI 指南比独立于领域的框架更易于使用，并能产生更多实用见解。我们得出结论，道德 AI 研究人员应该专注于研究特定领域而不是整个 AI，道德 AI 指南应该更多地关注制定可衡量的标准，而不是陈述高级原则。