vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素,特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具,教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求,同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务,让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为,虽然人工智能带来了挑战,但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战,并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化,机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位,教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词:人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具,教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化,基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士,包括教职员工和
摘要:在过去的几十年里,无人机系统 (UAS) 的扩散改变了现代战场,对抗这些廉价、灵活且消耗性系统的需求变得至关重要。UAS 有各种尺寸和能力,较大的 UAS 可能达到与巡航导弹相当的效果,而较小的系统在战场上机动以成功进行战术级打击时难以被发现。因此,必须了解,应对这种威胁是一项共同的责任,方法必须是全面的,涵盖广泛的军事、民事和法律视角。此外,由于显然需要采用多领域解决方案来消除 UAS 威胁,各国应致力于通过共同的原则和操作程序实现技术互操作性和标准化。
2021 年 1 月 28 日,马里兰大学情报与安全应用研究实验室 (ARLIS) 举办了一场研讨会,探讨人工智能 (AI) 操作测试的多领域挑战。研讨会的目的是汇集操作测试和评估领域的领先思想家,确定人工智能和自主性测试和评估中最关键的挑战,并探索潜在的解决方案。研讨会参与者认为,人工智能和自主系统开发面临的最大挑战是缺乏对“任务关键型系统的人为因素”的考虑。参与者反复将人类操作员称为“人机系统中最重要的资产”,意识到对某些人来说,人工智能的目标是取代人类的努力。研讨会小组成员强调,将人类从循环中移除会降低系统的效率。相反,参与者指出,在开发人工智能系统时,对人的考虑往往是事后才考虑的,或者更糟的是,被视为限制机器性能的一个因素。本文在这些讨论的基础上,进一步讨论了人工智能、自主和增强 (AAA) 1 技术和工具的操作测试,确定了两个关键挑战、九项建议以及一个需要进一步调查的突出差距。
高频无线电力传输技术特刊 无线电力传输 (WPT) 技术在众多新兴应用中越来越重要,包括交通电气化、电网、消费电子、医疗和太空。其非接触性质使其在高温、水下、地下和外层空间等具有挑战性的环境条件下具有优势。当前 WPT 系统的性能与开关频率密切相关,开关频率是功率容量、功率密度和效率的关键决定因素。随着宽带隙和超宽带隙器件 (WBG 和 UWBG) 的快速发展,最新的半导体能够在高功率水平下实现高开关频率,从而为 WPT 系统提供能量。此外,大多数关于高频 WPT 的单独报告都没有考虑如何在批量生产中制造谐振器,而单个谐振器是针对测试进行调整的,这不适合工业批量生产。本期特刊积极征集针对广泛功率水平范围内高频 WPT 技术的前沿研究贡献。通过展示最新进展,我们旨在突破当前限制当代 WPT 系统频率和功率水平的界限。我们邀请研究人员为此做出贡献,并促进这一充满活力的领域的进一步创新。
尽管陆地、空中、海上和太空四个领域在各自的背景下彼此适当区分,但其他国家对于哪些子领域属于“网络作为军事作战领域”并没有统一的理解。德国联邦国防军故意对网络和信息领域 (CID) 采用了广义的定义。它由信息环境、网络空间和电磁环境组成。CID 延伸到陆地、空中、海上和太空领域,并与之密不可分。根据北约的定义,它是唯一一个同时涵盖效应维度 1 认知和虚拟的领域,因为它能够在这些维度上产生直接影响。由于信息的技术和人为处理(例如获取、传输、存储、处理和使用信息)主要发生在网络和信息领域,因此关注信息或以信息为中心是该领域所有组成部分的共同特征。
A.低成本监视和传感器射击网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 B. SEAD:固有的多域操作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 C.网络:多域的进攻和防御。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 D.动态维持。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 E.前固定力的生存能力和致命性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 F.空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 G. MDO的命令和控制结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
大型语言模型 (LLM) 已展示出对各种用户查询生成流畅响应的卓越能力。然而,这也引发了人们对此类文本在新闻、教育和学术界可能被滥用的担忧。在本研究中,我们致力于创建能够检测机器生成文本并查明潜在滥用的自动化系统。我们首先介绍一个大规模基准 M4,它是一个用于机器生成文本检测的多生成器、多领域和多语言语料库。通过对该数据集的广泛实证研究,我们表明检测器很难很好地概括来自看不见的领域或 LLM 的实例。在这种情况下,检测器往往会将机器生成的文本错误地归类为人类编写的。这些结果表明问题远未解决,还有很大的改进空间。我们相信,我们的数据集将使未来的研究能够更稳健地解决这一紧迫的社会问题。该数据集可在https://github.com/mbzuai-nlp/M4获得。
虽然陆、空、海、天四个维度之间的相互关系已经得到充分研究和解释,但盟友们对网络维度却存在不同的理解。德国联邦国防军对网络与信息空间(CIR)的维度进行了广泛的定义。它由信息环境、网络空间和电磁环境组成。 CIR 主要覆盖陆、空、海、天等各个维度。它是唯一包含北约所理解的效果维度5的维度:“认知”和“虚拟”,因为它能够产生即时效果。由于信息技术和人为的处理(包括获取、传输、存储、加工和使用)本质上发生在CIR维度,因此以信息为中心是该维度组成部分的共同特征。
北约军事委员会于 2019 年批准了城市化顶点概念——城市环境下的联合军事行动,并指示盟军转型司令部 (ACT) 和盟军作战司令部开展多项工作,包括制定城市环境下多域作战作战概念 (UE 中的 MDO)。按照北约概念开发流程 [1] 的建议,概念的开发需要进行验证工作。概念验证可能受益于定性和定量技术的混合,以达到所需的成熟度和严谨性。实验目标是将战争游戏和建模与仿真 (M&S) 支持组合成一个实时事件,同时确定未来 ACT 概念开发活动的差距和前进方向。北约 CD&E 手册 [1] 描述了战争游戏和 M&S 在概念开发中的作用。编写战争游戏和 M&S 的用例和最佳实践是已知的 [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8];该用例专门针对 CD&E 领域、城市环境作战级活动,最重要的是,它展示了当前应用于实时战争游戏执行支持的模拟系统的优点和局限性。