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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
药物依从性和相关因素的水平
背景：2型糖尿病（T2DM）是极大地影响菲律宾家庭的主要慢性病之一。药物不遵守是为患有这种情况的个体实现最佳治疗结果的重大挑战。目的：这项研究确定了药物依从性的水平，并探讨了在宿雾南方医学中心（CSMC）家庭医学门诊诊所的T2DM患者不存在的相关因素。方法：从8月至2023年10月，在CSMC家庭医学门诊诊所进行了一项横断面研究。采用了一份自我管理的问卷，分为三个不遵守领域。的含义，频率和百分比用于分析依从性，社会人口统计学和临床因素的水平。逻辑回归分析用于确定因素与药物不遵守的关联。结果：共有69名参与者。总体而言，部分遵守T2DM药物。在与成本相关的不遵循（CRNA）结构域中，部分依从性（39.1％）存在很高的患病率。的因素显示出非依从性不足增加的因素包括年龄（AOR 1.363，95％CI 0.345-5.386），女性（AOR 1.544，95％CI 0.386-6.176），低收入（AOR 1.05，95％CI 0.352-3.135％），1.135％的频率（AOR 1.05％） CI 0.44-4.664），T2DM的持续时间不到10年（AOR 1.99，95％CI 0.46-8.637）。结论：对糖尿病药物的依从性可能会受到药物成本和财务状况的影响，这反映在总体部分依从性，CRNA领域中部分依从性的高度流行以及不遵守低收入与低收入的优势增加。应该进行更多的研究，以调查对糖尿病药物（例如糖尿病知识，患者的自我效能感和医疗保健提供者沟通）不遵守的其他可能因素。
GASE和INSE转变后金属葡萄球源层的拉曼光谱石墨烯和相关材料的拉曼光谱
单层石墨烯（SLG）（Novoselov等，2004）可以使用显微镜（如果放置在Si+SiO 2厚度100 nm或300 nm上）（Casiraghi等，2007a）。SIO 2层充当光的腔，并根据其厚度导致建设性或破坏性干扰（Casiraghi等，2007a）。图1显示了计算出的光学对比度作为激光波长和SIO 2厚度的函数，对比度最大值在100和300 nm厚度，对于450至600 nm之间的常用激光波长。虽然通过光学对比进行成像可以使其厚度有一个了解，但它不足以获取更多的定量信息，例如掺杂，混乱，应变等。拉曼光谱镜通常是一种强大的特征技术，通常是碳，范围从富勒烯，纳米管，石墨碳到无定形和类似钻石的碳（Ferrari and Robertson，2000; Tuinsstra and Koenig and Koenig，1970; 1970; Fresselhaus et al。在石墨烯中，拉曼光谱现在可以通常用于提取层n的层数，以估计掺杂和应变的类型和数量，以及检查石墨烯的质量，因为这种光谱技术对缺陷也很敏感（Ferrari和Basko，2013年）。
A2M3O12和相关陶瓷家族中的负和接近零热扩展：评论
本综述介绍了A 2 M 3 O 12和相关陶瓷家族中的材料历史，包括它们的异常热膨胀及其对机制的当前理解，以及相关因素，例如水平镜和单斜骨对正常相位过渡。在当前的知识，挑战和应用机遇方面介绍了其他特性，包括热机械，热和离子传导以及光学特性。最大的挑战之一是整体的生产，总结了整合和烧结的各种方法。这些陶瓷与其他材料相结合时具有很大的希望，并且提出了此类复合材料的最新进展。这些问题是在负和接近零热扩展陶瓷的潜在应用的背景下，这仍然对未来的材料研究人员面临挑战。
光纤放置机和相关的高级复合
包。patran 3.0是由PDA工程创建的计算机软件包的最新版本，用于预处理和后处理有限元代码。[f兼容，Patran 3.0将用于定义组件表面的几何形状TOR纤维放置Windin_操作。这些表面的地貌必须使用Patran的模型替代能力产生。然后将计算机模型加载到硅图形工作站中，以便可以定义光纤放置路径。定义了光纤路径后，生成了FPM的实际机器指令代码。然后将机器指令加载到FPM中，并且可以制造所需的组件。FPM离线软件最初旨在读取Patran 2.5中性文件和I-DEAS（计算机自动化设计（CAD）软件包）通用文件。辛辛那提米拉克龙将评估并建议蒂科尔关于帕特兰3.0代码的兼容性。预计这不会是问题，而Patran 3.0代码将是可用的。
关于减缓政策溢出效应的原因和相关性的战略对话总结报告
该报告得到了气候俱乐部联合主席（智利和德国）的支持，并得到了德国政府的资助。报告由经合组织税收政策和管理中心的 Assia Elgouacem、Clara Kögel、Anasuya Raj 和 Kurt Van Dender 以及经合组织经济部的 Ali Allibhai、Yannick Hemmerlé、Mauro Pisu 和 Jonas Teusch 撰写。撰写团队感谢 Rob Dellink（经合组织环境司）、Alain de Serres（经合组织经济部）、Luisa Dressler（经合组织税收政策和管理中心）、Yuko Ishibashi（经合组织环境司）、Kumi Kitamori（经合组织环境司）、Fabrizia Lapecorella（经合组织副秘书长）、Douglas Sutherland（经合组织经济部）和 Shunta Yamaguchi（经合组织环境司）提供的评论和见解。撰写团队还要感谢 Alberto Agnelli（经合组织秘书处）、Stephan Raes（经合组织科学、技术和创新理事会）、Joscha Rosenbusch（经合组织秘书处）和 Deger Saygin（经合组织环境理事会）的支持。在推进的各个阶段，报告的中期成果和版本已在气候俱乐部工作计划支柱 1、模块 2 下的技术会议和成员会议（本文中也称为战略对话）期间与气候俱乐部成员进行了介绍和讨论，包括在：
可再生能源、输电、储能和相关基础设施选址政策
塞拉俱乐部的这项政策制定了与可再生能源项目选址、输电、储能以及相关基础设施和土地使用政策有关的核心原则和决策流程。与董事会的 2030 年战略框架 (Sierra Club 2022) 一致，它认识到，可再生能源的变革性扩张对于满足塞拉俱乐部的气候行动战略重点和结束对化石燃料的依赖是必要的，包括到 2030 年实现 80% 的无碳污染电力，到 2050 年实现全经济净零排放。可再生能源、储能和输电的选址必须与塞拉俱乐部战略框架中其他同样重要的优先事项协同完成，其中最值得注意的是我们的承诺：1) 到 2030 年保护美国 30% 的土地和水域，以应对灭绝和气候危机，以及 2) 确保公平对待所有人。塞拉俱乐部的战略重点基于这样的理解：气候、灭绝和公平危机是对地球上所有生命的生存和福祉的生存威胁，并且是紧密相连的。
基础教育老师和相关因素：一个
电子邮件：susanegup@unipampa.edu.br orcid：https：//orcid.org/0000-000-0002-3389-8975摘要此综合评论旨在研究巴西基础教育老师疾病的主要原因。搜索是在Scielo，Lilacs，Medline和Latindex数据库中进行的。在线选择了免费的科学文章，该文章在葡萄牙调查了巴西教师，并从2019年到2024年使用定量方法。彻底阅读后，本综述已包括了4项研究，其结果表明，大多数关于基础教育教师心理健康的调查，来自各个知识领域，来自巴西五个地区中的三个。大多数研究参与者是女性，平均年龄为43岁，每周工作21至40个小时，他们在各自的教育网络中至少有9年的时间，担任市政教师的有效职位。此外，对教师健康的并发症以及几种相关因素和负面健康影响的高度流行率来自教学实践的日常生活。尽管如此，有证据表明，这些老师正在损害其生活质量，包括与工作和额外的学院生活有关。关键词：教师，疾病，教育，心理健康。摘要此综合综述旨在调查幻觉巴西基础教育教师和相关因素的主要原因。值得注意的是，近年来，从定量的角度出现了关于疾病教学的研究，这表明需要对该主题进行进一步研究，因为考虑到此类信息可以支持学校环境中的预防和健康促进行动，重点介绍了教师背景的需求。搜索是在Scielo，Lilacs，Medline和Latindex数据库上进行的。是从2019年至2024年选择了葡萄牙语的巴西教师的免费在线科学文章。彻底阅读过程后，本综述中包括4个研究。结果表明，调查的重点是研究各种知识领域的基础教育教师的心理健康。此外，这些研究来自巴西五个地区中的三个，其大多数样本由市政教师组成。大多数研究参与者是女性，在Averag上工作了43年，每周21至40个小时工作，他们在各自的教育网络中工作了9年（至少）在永久性职位上。此外，对教师福祉复杂的心理健康状况的高度流行是对健康的许多相关因素和对健康的影响以及日常教学的影响的负面影响。也有迹象表明，这些老师的生活质量正在下降，无论是与工作和校外生活有关的。及时，近年来只出现了有关教师疾病的少数数量研究，表明需要对该主题进行进一步研究，例如更多信息，可以支持预防性
组合技术和相关图像处理，用于弹性体中包含物的定量统计表征
1 ENSTA B RETAGNE , UMR CNRS 6027, IRDL, F-29200 B REST , F RANCE 2 V IBRACOUSTIC – CAE D URABILITY P REDICTION D EPARTMENT , 44474 C ARQUEFOU , F RANCE 3 N ANTES U NIVERSITÉ , E COLE C ENTRALE N ANTES , CNRS, G E M, UMR 6183, F-44000 N ANTES , F rance摘要弹性材料的特性受到成分和详细过程所产生的夹杂物的强烈影响。提出了一种方法，以根据其化学性质区分弹性体中对疲劳有害（大于几µm）的夹杂物，并使用足够的统计数据进行定量表征它们。使用三种技术并进行了比较：数字光学显微镜（OM），与能量分散X射线光谱相关的扫描电子显微镜（SEM）和X射线微计算机层析成像（µ-CT）。六种材料用于挑战该方法。除了通常的金属氧化物和碳黑色附聚物外，突出显示了三种非典型夹杂物，从而产生了特定的检测困难。与经典的阈值方法相比，开发了一个相关的图像分析过程，以自动和准确地检测获得的图像的包含物。不同夹杂物种群的形态和空间分布。µ-CT是包含物的分类和统计表征的最全面，最准确的方法。此外，可以使用反向散射电子（SEM-BSE）或数字OM获得有关包含物尺寸分布的相关数据。SEM-BSE比数字OM提供了更准确的结果。简介橡胶部分的性能与化合物中成分的分散质量有关。该分散剂取决于所用的成分以及详细过程（混合，注射和固化）1。用于橡胶零件的典型成分包括碳黑色（CB）或二氧化硅填充剂和ZnO。对成分的良好分散对于获得均匀的混合物，良好的机械性能以及批处理和批处理之间的性质的一致性很重要。此外，夹杂物和团聚物在这些材料的机械性能中起关键作用。例如，疲劳损伤通常以CB的聚集体2或在二氧化硅聚集体3或金属氧化物2,4处引发。因此，重要的是能够表征填充物分散体和橡胶化合物中的夹杂物。的确，这种分散在空间和大小上的知识允许检查混合物的质量，优化过程参数，并在微观结构和感兴趣的属性之间建立链接。*通讯作者。matthieu.le_saux@ensta-bretagne.fr在文献中已经提出了许多技术，以分析橡胶材料中成分（基本上是CB）的微或宏分散因素：•通过透射光学显微镜（OM）5,6的材料（厚度上的几微米至几千微米）观察材料的材料（厚度几英尺）的效果。观察到的较暗和较明亮的区域分别对应于CB团聚物，并在切割过程中脱离了聚集体；该方法在1960年代被用作标准（ASTM D-2663方法B）。
