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东盟-美国领导人关于促进安全、有保障的声明......
我们，东南亚国家联盟（ASEAN）成员国和美利坚合众国（United States of America），于 2024 年 10 月 11 日齐聚老挝人民民主共和国万象，举行第 12 届东盟-美国峰会；强调我们在释放人工智能（AI）巨大潜力同时降低其风险方面的共同利益；强调我们支持老挝人民民主共和国的主席国主题“加强连通性和复原力”，认可《东盟连通性 2025 总体规划》；《东盟数字总体规划 2025》；《东盟人工智能治理与道德指南》；并注意到联合国大会关于“抓住安全、有保障和值得信赖的人工智能系统机遇，促进可持续发展”的决议；以及《东盟-美国数字部长 2023-2025 年工作计划》；重申人工智能在改善我们各自人民生活方面具有巨大潜力，包括通过实现联合国可持续发展目标（SDG）；注意到东盟-美国全面战略伙伴关系的积极协作性质以及我们对网络空间、数字技术和数字经济的共同积极愿景；强调我们支持实施东盟印度-太平洋展望（AOIP）和东盟-美国全面战略伙伴关系，这两者都强调经济合作、互联互通和实现联合国可持续发展目标为主要优先事项；我们特此承诺：
个人关键任务清单 - 68D 手术室专家
• 训练领域/地点栏 — 标明训练地点和领导领域（机构、操作或自我发展），在此领域中，任务首次按照士兵训练出版物标准进行训练。如果任务首次按照单位标准进行训练，则此栏中将显示“OP”字样。如果任务首次按照训练基地标准进行训练，则将通过简写代码 (SD、INST) 标明教授任务的驻地课程。• 维持训练频率栏 — 指示应按何种频率进行任务训练，以确保士兵保持任务熟练度。• 维持训练技能水平栏 — 列出士兵必须接受维持训练的 MOS 技能水平，以确保他们保持士兵手册标准的熟练度。
分析教师候选人关于人工智能融入的论点
人工智能 (AI) 在教育领域日益重要的作用引发了关于其对教学和学习的影响的重要讨论。这项定性研究探讨了伊迪尔大学 118 名教师候选人对将人工智能融入教育实践的辩论观点。我们采用 Toulmin (1958) 模型，分析了他们的论点，包括主张、证据、依据、支持、反驳和结论，以确定他们对人工智能教学整合的立场。利用四个不同的人工智能聊天机器人——GPT-4、Gemini AI、Claude 3 Haiku 和 Mistral AI——该研究解读了这些维度中的主题暗流。此外，通过“负空间探索”做出了新颖的方法论贡献，重点关注未提及的主题，以识别论证中的潜在偏见和假设。该研究的双重分析方法结合了人工智能驱动的主题识别和负空间探索，丰富了对内容的理解。主要发现表明，参与者的看法存在微妙差异：虽然人工智能聊天机器人被认为可以提高教育效率并实现个性化学习，但人们仍然担心人际互动减少、批判性思维技能可能受到侵蚀以及道德使用问题。分析还强调需要平衡人工智能实施，以支持而不是取代传统教育方法。这项研究促进了关于有效将人工智能融入教育的持续辩论，并呼吁负责任地采用人工智能技术。
在Covid-19的育儿中心的虚拟机器人关注幼儿心理健康咨询：培训方法和可接受性和有用性
方法：十名幼儿顾问接受了多媒体/模拟培训和与虚拟触觉机器人咨询有关的每周实践社区。移动机器人咨询设备被部署到一个多语言大都市地区的16个育儿中心，作为大型随机对照试验的一部分。顾问培训了托儿工作人员（14名中心董事和58名教师），以了解如何接受虚拟触发机器人咨询。从育儿人员和顾问那里收集了技术可接受性和吸收技术的衡量标准。使用了一种混合方法方法，包括多级建模和焦点小组，以检查虚拟触觉机器人咨询实施的咨询，可接受性，障碍和促进者的咨询。
智能采煤机器人关键技术
摘 要： 采煤机是综采工作面的核心装备，研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。 综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟 踪控制等技术的研究现状，提出研发智能采煤机器人必须破解的 “ 智能感知、位姿控制、速度控制、 截割轨迹规划与跟踪控制、位 − 姿 − 速协同控制 ” 五大关键技术，并给出解决方案。针对智能感知 问题，提出了构建智能感知系统思路，给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构，实现对运行 状态、位姿、环境等全面感知，为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障；针对位姿控制问题， 提出了智能 PID 位姿控制思路，给出了改进遗传算法的 PID 位姿控制方法，实现了智能采煤机器 人位姿精准控制；针对速度控制问题，提出了融合 “ 力 − 电 ” 异构数据的截割载荷测量思路，给出 了基于神经网络算法的截割载荷测量方法，实现了截割载荷的精准测量；提出牵引与截割速度自 适应控制思路，给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速 度控制方法，实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制；针对截割轨迹规划与跟踪控制问题， 提出了截割轨迹精准规划思路，给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型，实现 了截割轨迹的精准规划；提出了截割轨迹精准跟踪控制思路，给出了智能插补算法的截割轨迹跟 踪控制方法，实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制；针对 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同 控制问题，提出了 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数智能优化思路，给出了基于多系统互约束的改进粒子 群 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数优化方法，实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键 技术破解思路，有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。
北欧 - 巴勒克斯人关于农业研究合作，气候变化和气候挑战的观点
Anneli Lundkvist是瑞典农业科学大学作物生态学系的高级讲师（SLU）。她还是SluFältforsk的协调员，这是SLU与外部利益相关者之间的接触与合作机构，从事农业实地试验活动。她将谈论北欧现场试用网络。Erik Alexandersson是瑞典农业科学大学植物育种系（SLU）的植物分子生物学家，研究了植物病原体的相互作用以及实验室和实验室中的防御机制，类carotenoids，carotenoids和Cassava和自动化疾病的生物治疗。他是Plantlink的助理主任，PlantLink是Lund University和Slu Alnarp之间的合作，以加强瑞典南部的植物研究，并成为Nordplant的协调员。关于重点的项目：北欧实地试验网络对现场试验的执行一直是过去50多年来所有北欧国家的经典学科。大多数现场试验由一些机构执行。执行现场试验的方法已得到充分证明多年，并且在行业和高科学水平上具有良好的信誉。必须开发现场试验的经典执行，以便能够对新挑战（即对温室，天然气生产，可持续性的影响。新的技术可能性以我们的工作方式打开了全新的维度。为此，北欧国家必须动员科学和各个边界的挑战是相同的，并且有一种表达的渴望互相学习，并在协作中创新了新方法。该网络将主要通过举行会议和研讨会来开展活动，在该活动中，该领域的专家将聚集在一起以交换体验并开发新方法。网络在SLU，NIBIO，INGES INNOVATION和丹麦技术研究所之间的合作中进行了协调。欢迎每个人加入网络，我们可以在进行现场试验方面提供多年的经验，我们都很好奇学习新事物。不断变化的气候变化和农业土地是农业和森林生产的全球挑战。这些紧迫的问题以及减少自然资源的减少将同时增加农业食品系统和林业的压力，因为我们必须为不断增长的世界人口提供足够，安全和营养的食物。例如，较温暖和湿润的北欧夏天将需要新的，改编的植物来保留生产和产量稳定。温和的冬季将使新的植物病原体向北迁移，导致北欧国家发生变化的植物病原体压力。这些挑战迫切需要采取新的植物育种和保护努力，以在未来的北欧气候条件下确保农作物和森林生产。在北植物联盟中，五所北欧大学拥有多功能和补充研究基础设施，促进了促进教育，研究流动性和技术发展，以应对农业和林业的未来挑战。最近建立的植物现象学和气候建模的设施是该项目的一部分。现象学是研究基因型，表型和环境之间相互作用的研究领域。目前，由于更好的成像方法，更便宜，更有效地获取了大规模分子数据，并通过高性能计算机提高了建模能力，因此该研究领域正在迅速发展。为了充分利用这一更好的跨学科合作，还需要解决未来北欧气候条件的特定问题。
个人关键任务清单 - 68K 医学实验室...
• 训练领域/地点栏 — 标明训练地点和领导领域（机构、操作或自我发展），在此领域中，任务首次按照士兵训练出版物标准进行训练。如果任务首次按照单位标准进行训练，则此栏中将显示“OP”字样。如果任务首次按照训练基地标准进行训练，则将通过简写代码 (SD、INST) 标明教授任务的驻地课程。• 维持训练频率栏 — 指示应按何种频率进行任务训练，以确保士兵保持任务熟练度。• 维持训练技能水平栏 — 列出士兵必须接受维持训练的 MOS 技能水平，以确保他们保持士兵手册标准的熟练度。
