AI and the Paradox of Education: Generative Teaching, Agentic Learning, and Education's Singularity
我们以前来过这里。我们一直期待着“革新教育”的大技术突破，现在是AI。一到两次，一种新工具有望打开系统并实现我们的“更好的天使”的梦想，以帮助实现每个孩子的潜力。每次（包括我在内），我们都很想购买炒作，只是看着它逐渐淡入相同的旧磨碎。 AI是最新的竞争者，嗡嗡声在那里。今天，我想成为现实主义者。回顾：每一波浪潮都打开了革命梦的大门 - 拉迪奥的范围将为所有人带来专家的声音，电视的视觉效果会吸引人，计算机将量身定制个人学习，Web 2.0将通过Wiki和博客来表达学生的声音（认为IVAN Illich的“学习网络”），虚拟现实将使我们陷入新的和旧世界。每个人都大张旗鼓地到达 - 每个人都被系统席
Fuel Subsidy Cuts: Reinvesting Funds for the Future
Damian Shahfazli |印度太平洋图像通过Wikimedia Commons源自Rama。 2月初，印度尼西亚面对全国...
Trump’s W.H.O: Weakened Health Oversight
凯瑟琳·马尔特曼（Catherine Maltman）|美国的图像来自Wikimedia Commons，来自Guilhem Vellut。美国（美国）撤离...
Disaster Ready with this Republican Administration?
我看了一场名为：巴尔的摩桥崩溃的新星节目，让我想知道：如果什么？我提到的有关桥梁的细节来自该节目和这篇Wikipedia文章。我们都在听到并问：“如果还有另一个大流行。随着人员/财务削减和机构负责人的影响，共和党后的灾难与共和党政府做好了准备？首先出现在愤怒的熊身上。
Thawing Exceptionalism: Is Antarctica on Thin Ice?
Oliver Hovenden |气候与环境的图像来自Wikimedia Commons来自Owamux。长期与地缘政治隔离，...Oliver Hovenden |气候与环境的图像来自Wikimedia Commons来自Owamux。长期与地缘政治隔离，...
The Blue Gold Rush: Deep-Sea Mining in the South Pacific
Charlotte通过Wikimedia Commons从Rov-Team/Geomar提出的招呼图像。南太平洋地区，由15个岛国组成，...
在“ Bleachbit”中的喷发，“擦除硬盘驱动器”，“离岸银行”搜索在华盛顿特区的深层恐慌范围搜索趋势，最近几周令人惊叹，反映了出现的结果随着特朗普总统和埃隆·马斯克总统的政府效率部（DOGE）将非政府组织（NGO）和联邦机构的腐败扎根，使联邦官僚机构陷入恐慌。本周早些时候，“刑事辩护律师”和“ RICO法律”的互联网搜索趋势在X上风靡一时，这激发了人们猜测华盛顿的政治精英处于恐慌状态。这些搜索恰逢Doge为中绝化美国国际开发署提供的非政府组织的资金而努力，该非政府组织的资金支撑了影子政府，并开始削减来自各个联邦机构的成千上万工人。DC互联网搜索“刑事辩护律师”和“ RICO Law”爆发
Surveilling the Mind: Ethical Challenges of AI Mental Health Monitoring
Rani Ravinthran | 网络、科技和太空研究员 图片来源于 Pixabay，通过 Wikimedia Commons。人工智能系统是……
The Gazan Crisis and Normalisation Negotiations as Trump Returns
安娜莉丝·霍金 |中东研究员 图片来自 Liam Enea 通过 Wikimedia Commons 2024年美国总统大选结果...
Beyond SpaceX: Addressing the Growing Challenge of Space Junk
Rani Ravinthran | 网络、科技和太空研究员 图片来源于 NASA 通过 Wikimedia Commons 。当 SpaceX 的巨型星际飞船火箭点亮时……
How Units of Account “Came About”
– 作者：Steve Roth 最初发表于 Wealth Economics 这篇文章是对我在 Bluesky 上与 Dan Rohde 和 DT Cochrane 就“美元”（特别是美元）的起源进行的一次非常简短的交流的回应。这让我读到了 1792 年的美国铸币法案。这是 Wiki，以及法案本身——我简直不敢相信 […] 文章“会计单位是如何“诞生”的”首先出现在 Angry Bear 上。
Australia Takes the Taliban to the International Court of Justice – What Next?
Isabella Gockel | 澳大利亚外交政策图片来源于 Mark Reldy 通过 Wikimedia Commons。2024 年 9 月 25 日，...
Criminalising Ecocide: A Sink or Swim Initiative
Tisha Shah | 南太平洋研究员 图片来源于 Ivan Radic 通过 Wikimedia Commons。气候危机构成了生存威胁……
Uruguay - Latin America’s Forgotten Role Model
Laura Klein | 拉丁美洲研究员 图片来源于 Rosina Peixoto 通过 Wikimedia Commons 提供。2024 年 10 月 27 日，乌拉圭人前往……
Germany’s Geoeconomic Challenge
詹姆斯·阿德金斯 | 欧洲和欧亚大陆研究员 德国总理奥拉夫·朔尔茨。图片来源于欧洲议会，通过 Wikimedia Commons...
Ensemble Learning for Anomaly Detection
深入研究隔离森林模型以检测时间序列数据中的异常异常检测是任何组织必备的功能。通过检测异常和离群值，我们不仅可以识别看似可疑（或可能错误）的数据，还可以确定“正常”数据是什么样子。异常检测可以识别数据错误，从而成为强大数据治理系统的重要功能。对于分析而言，异常值在某些情况下（例如欺诈检测和预测性维护）可能是一个关注点。然而，随着数据的增长，异常检测会变得越来越困难。高维数据带有噪声，难以用于分析和洞察。大型数据集也可能存在错误和/或特殊情况。值得庆幸的是，集成学习带来了速度和效率，帮助我们处理高维数据并检测异常。什么是集成学习？集成学习是一种机器学习技术，它结合了多个单独模型的预测，以获得比任何
Homestretch to the US Elections and Trump’s Plan for 2025
Ojasvi Rana | 美国研究员图片来源于 Gage Skidmore 通过 Wikimedia Commons。7 月是前总统的决定性月份……
