摘要本文探讨了生成AI在高等教育机构中的含义,重点是其对学术诚信和教育政策的影响。这项研究利用定性方法和基于办公桌的研究来研究在学术环境中采用生成的预训练的变压器和类似程序。由于对窃和道德含义的担忧,一些机构已经对生成AI实施了禁令,但其他机构则拥护其根据道德准则来增强教育实践的潜力。但是,这种禁令可能会忽略生成AI的优势,而忽略了学生与技术的不可避免的互动。本文通过提出指导原则来解决这些挑战,以实现在英国大学的道德和有效应用,尤其是在就业能力,教学和学习的领域。本文构成了三个主要部分:关于生成AI的现有文献的综述,对其收益和挑战的探索,实施指导原则的制定以及为未来的研究和实践实施的建议。通过此分析,该文章旨在为正在进行的高等教育中的生成AI做出贡献,从而深入了解其对教育政策和实践的影响。
罗氏认识到 AI 在生命科学研究和医疗保健领域的潜力,并专注于开发一系列与 AI 相关的解决方案,以部署在医疗环境中(例如支持 AI 的诊断应用程序),用于开发药品(即优化和加速研发),用于不同的科学决策领域,以及合规地实现患者和客户体验的商业应用。目前,AI 没有统一的定义。经合组织将 AI 系统定义为“一种基于机器的系统,出于明确或隐含的目标,从收到的输入中推断如何生成输出,例如预测、内容、建议或决策,这些输出 [可以] 影响物理或虚拟环境。不同的 AI 系统在部署后的自主性和适应性水平上有所不同。”(更多)
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量子互联网的愿景是通过实现地球上任意两点之间的量子通信来增强现有的互联网技术。为了实现这一目标,应该从头开始构建量子网络堆栈,以解释量子纠缠的全新特性。第一个量子纠缠网络已经实现,但对于如何组织、利用和管理此类网络,尚无切实可行的建议。在本文中,我们试图制定框架并介绍量子互联网的一些基本架构原则。这旨在提供一般指导和一般兴趣。它还旨在为物理学家和网络专家之间的讨论提供基础。本文件是量子互联网研究小组 (QIRG) 的成果。
2。定义成功。为了绘制您的道路,您需要定义长期目标。广泛考虑您在几年内如何看待自己的业务。从那里获得具体。您想在要实现某些目标时建立里程碑,并知道要执行谁。超越了销售,成本和费用,并查看真正驱动您业务的原因。可能是客户数量,重复订单,点击,产品,协作,财务指标或其他内容。然后,建立审核时间表 - 当您和您的团队审查更改假设,跟踪结果并根据需要进行更改。
本书有助于弥合当前围绕太空技术及其探索方法的知识差距,并突出了人们急需的意识以及对太空法和可持续措施增加的注意力的关注。公共和商业实体对基于太空解决方案的不断增长正在射频频谱和轨道插槽中产生拥堵。卫星技术的不可避免的商业化肯定会导致低地球轨道中私人拥有和管理的卫星航天器的扩散。空军和国防部中的网络脆弱性经常忽略卫星地面系统。太空地面系统网络安全攻击和调查包括涉及卫星控制,通信终端黑客入侵和GPS欺骗的攻击。空间系统需要一种连续的网络安全评估技术来识别,评估,减少和解决复杂的网络威胁。基于风险的依从性,定期的网络安全风险评估以及在设计时重新关注消除系统缺陷的重点是太空地面和控制系统所必需的。由于缺乏刚性调节框架,卫星在空间碎片的生产中起着重要作用,这是令人担忧的增加。这种碎片人为地制造了巨大的贡献,这对地球轨道环境的破坏做出了巨大贡献。没有一个框架可以适当地控制当代问题,例如卫星数据的安全性和轨道上的碎屑。国防部(DOD)现在负责监视太空中的所有对象;但是,它不需要卫星操作员采取预防措施,以防止潜在的碰撞。
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