自1956年人工智能概念提出后，相关技术快速发展。近年来随着文言一心、new bing、chatGPT等人工智能新产品问世后，对各行各业产生了不同程度的影响。2023年3月，据统计美国已经有90%的学生使用chatGPT辅助完成作业。因此，本文将基于给出的人工智能相关调查问卷以及结果，对人工智能对大学生学习影响情况进行分析。 问题一，首先对于问卷结果进行分析。基于本文的研究侧重点，对调查问卷进行修改，剔除对研究没有太多意义的问题。对数据集，进行缺失值异常值判定，剔除异常数据样本。之后，对问卷进行效度信度检验。将调查问卷问题分为调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个部分进行分析。对于问卷结果进行编码，对不同的问题下，对应的问题回答设置不同的数值变量，完成调查问卷问卷结果的数值化处理。 问题二，根据问题一调查问卷的结果，设置调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个一级指标，对应的在一级指标下根据问卷设置二级指标。初步设置后，分析一级指标下，对应所属的二级指标之间的相关性、关联性，以论述指标选取的合理性。最终，根据分析结果，构建指

2023年电工杯：B题人工智能对大学生学习影响的评价

为了实现高成像要求，投影光刻物镜在设计时需要考虑膜层偏振效应的影响，并进行相应的分析和评价。首先介绍了基于琼斯矩阵的偏振像差理论，然后以一个数值孔径（NA）为0.75的投影光刻物镜为例，设计了相应膜系，系统分析了膜层引入的偏振像差，并在设计时对膜层引入的离焦项和球差项进行了间隔优化补偿，补偿前后标量波像差和质心畸变分别从68.92 nm 和3.76 nm 改善为1.08 nm 和0.38 nm，偶极照明模式下90 nm 密集线条对比度从0.082 提高为0.876，在此基础上，提出在设计时根据不同表面的入射角分布情况，采用组合膜系，同时控制P光和S光的振幅和相位分离，减小膜系引入的延迟和二次衰减等偏振像差，使得线条对比度提高了1.1%。

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