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方法论、传奇和修辞：学术界、工业界和政策团体为终身学习而构建的人工智能
摘要 人工智能（AI）再次引起了社会生活各个领域的广泛关注。一个重要的关注领域是教育；全球许多政策制定者将终身学习视为让社会为“AI 未来”做好准备的重要手段，并将 AI 视为“提供”学习机会以满足这些需求的一种方式。AI 是一个复杂的社会、文化和物质产物，不同的利益相关者以不同的方式理解和构建它，这些差异具有重要的社会和教育意义，需要加以探索。通过对来自学术界、商业和政策界的利益相关者的 34 次深入访谈的分析以及文档分析，我们利用技术的社会建构（SCOT）来阐明对 AI 的不同理解、看法和实践。我们发现三个社会群体中出现了三种不同的技术框架，并认为
由于优异的光电性能，先进纳米材料越来越受到学术界和工业界的关注（刘
先进纳米材料因其出色的光电特性，受到学术界和工业界越来越多的关注（Liu et al.，2020）。近年来，人们致力于开发高性能纳米材料，这使得其在广泛的光电应用中具有巨大潜力（Kong et al.，2021；Niu et al.，2021），特别是在发光二极管 (LED) 和太阳能电池 (SC) 方面。我们非常高兴地推出这期题为“用于发光二极管和太阳能电池的先进纳米材料”的特刊。本期特刊从不同角度强调了材料-器件研究的主要意义，结合了现代实验方法和理论模拟。我们从这个令人兴奋的领域收集了 10 篇特色文章，涵盖了用于 LED 和 SC 开发的先进纳米材料的新兴概念、策略和技术。简化的有机 LED（OLED）结构和可行的制造工艺在照明中起着关键作用。 Xu 等人结合了超薄非掺杂发射纳米层（0.3 纳米），展示了低效率滚降和结构简单的 OLED。同时，Xie 等人通过使用含硼和氮原子的分子作为客体发射极，开发了溶液处理的蓝色热激活延迟荧光 OLED，其半峰全宽较窄为 32 纳米，获得高色纯度 OLED。另一方面，开发新型溶液处理的空穴注入材料对于高性能 OLED 至关重要。Zhu 等人合成了二硫化钼量子点（MoS 2 QDs）并展示了具有混合聚（3,4-乙烯二氧噻吩）/聚（苯乙烯磺酸盐）（PEDOT:PSS）/QDs 空穴注入层的绿色磷光 OLED。采用PEDOT:PSS/MoS 2 空穴注入层的OLED最大电流效率为72.7 cd A −1，比单一PEDOT:PSS的OLED高28.2%，表明以硫化物QD作为空穴注入层是实现高效OLED的有效方法。GaN基LED也是很有前途的照明和显示设备。Zhang等人从实验和数值两个方面系统地研究了台面尺寸减小对InGaN/GaN LED两个横向维度的影响，为设备小型化提供了见解。而Lu等人制作并展示了各种尺寸的应变减小微型LED，并研究了尺寸对光学特性和量子阱铟浓度的影响。他们的工作为实现微型LED的高功率性能提供了经验法则。另一方面，Liu等人对GaN基LED进行了系统的研究，提出了一种新的方法来降低应变，提高LED的效率。采用氢化物气相外延与激光剥离技术联合制备缓冲层，在双抛光蓝宝石衬底上制备了厚度约为250 μm的2英寸自支撑GaN衬底，为高功率GaN基器件提供了一条途径。
514 (Nature Rev Mater 2023) 学术界的性别歧视不利于科学，浪费公共资金
在帮助研发 COVID-19 疫苗并与他人共同获得诺贝尔医学奖之前，卡塔琳·卡里科 (Katalin Karikó) 的故事对许多女性来说都很熟悉：她面临资金匮乏、认可不足、被降职，最终被大学开除 1 。尽管卡里科成功克服了这些巨大的障碍，但更多的女性因普遍存在的性别歧视和骚扰而选择离开学术界。一项针对 25 万美国学者的大规模研究为这种基于性别的人员流失提供了越来越多的证据 2 。作为现任和前任机构负责人和研究领导者，我们认为，这种离职以及相关女性人才的流失会造成巨大的科学和经济损失，并概述了提高学术部门效率的改革措施。
孟加拉国大学学术界的Covid-19疫苗增强疗法和犹豫的多维潜在因素：一项横断面比较研究
分别为教师和大学学院社区的教师和学生分别为67.2％（95％CI 81.5─87.7）和67.2％（95％CI 63.8─70.6），分别为84.6％（95％CI 81.5─87.7）和67.2％（95％CI 81.5─87.7）。 在采用二进制逻辑回归时，这项研究表明，在十二（12）个多维关键预测因子中，“相等安全”，“风险效益比”和“变体控制”与两组中的VBD认可都有显着的正相关性（p = 0.000，p = 0.000，p = 0.000，p = 0.005）。 发现几个预测因子的各种效果。疫苗接种后的“副作用”具有显着的负相关性（P = 0.020），“社区保护”与教师社区的VACINE助推器剂量的接受度具有显着的正相关性（P = 0.034），而这些变量在学生队伍中很有意义。 “信任”具有非常重要的积极关联（p = 0.000）；“沟通”和“学术成就”与学生队列中VBD接受的积极关联（分别为p = 0.033和0.024），而这些预测因素在教师社区中微不足道。 妇女更有可能接受第三剂疫苗（OR = 1.4 vs. 0.9在教师和学生模型之间）；但是，在比较卡方模型中，性别和增强疫苗接受之间没有明显关联。 因此，从统计学上讲，没有发现助推疫苗疫苗危险组暗示大学学术界的大规模增强疫苗驱动。分别为84.6％（95％CI 81.5─87.7）和67.2％（95％CI 81.5─87.7）。在采用二进制逻辑回归时，这项研究表明，在十二（12）个多维关键预测因子中，“相等安全”，“风险效益比”和“变体控制”与两组中的VBD认可都有显着的正相关性（p = 0.000，p = 0.000，p = 0.000，p = 0.005）。各种效果。疫苗接种后的“副作用”具有显着的负相关性（P = 0.020），“社区保护”与教师社区的VACINE助推器剂量的接受度具有显着的正相关性（P = 0.034），而这些变量在学生队伍中很有意义。“信任”具有非常重要的积极关联（p = 0.000）；“沟通”和“学术成就”与学生队列中VBD接受的积极关联（分别为p = 0.033和0.024），而这些预测因素在教师社区中微不足道。妇女更有可能接受第三剂疫苗（OR = 1.4 vs. 0.9在教师和学生模型之间）；但是，在比较卡方模型中，性别和增强疫苗接受之间没有明显关联。因此，从统计学上讲，没有发现助推疫苗疫苗危险组暗示大学学术界的大规模增强疫苗驱动。
DOI：https://doi.org/10.48009/3_iis_2024_119 研究学术界对生成人工智能的采用：UTAUT 的观点 Adam Patterson
过去几年，人工智能 (AI) 技术在高等教育机构中发展迅速，引发了人们对这些计算机系统的使用和潜在接受因素的质疑。本研究利用先前建立的技术接受和使用统一理论 (UTAUT) 模型，调查了学生采用生成式 AI 工具（也称为聊天机器人）的特点。使用从 74 名受访者的调查中收集的数据部署了偏最小二乘回归 (PLSR) 模型，以检查哪些 UTAUT 构造正在影响本科生对生成式 AI 工具的使用行为。了解 AI 接受的因素对教育工作者很有价值，因为他们可以设计课堂干预措施以提高学生群体（尤其是延迟用户）的学术和专业潜力。此外，对采用属性的洞察可能有助于了解 UTAUT 框架下的生成式 AI 接受度。结果表明，生产力提高、导师观点、同行使用和执行任务的广泛性推动了生成式 AI 在学术环境中的采用。此外，实证结果发现，性别和年龄等人口统计数据并不是影响生成式 AI 使用的因素。建议未来的研究将本研究的结果与基于价值的采用模型 (VAM) 进行比较，以证实学生在边际效益与边际成本权衡环境中采用的特征。关键词：生成人工智能、技术采用、UTAUT、本科生、教育
北大-清华-物理所“量子物质科学协同创新中心”
沈志勋教授在凝聚态物理和复杂材料研究中做出了开创性工作，是学术界 公认的 凝聚态物理领域国际一流科学家。他获得物理领域一些最重要的国 际奖项： 2000 年第一个获得世界超导实验物理最重要大奖：卡梅琳 - 昂尼斯 奖（ H. KamerlinghOnnes Prize ） ;2009 年获美国能源部代表美国总统颁发的 科学大奖：欧内斯特 • 奥兰多 • 劳伦斯奖 ;2011 年获美国物理学会凝聚态物理 最高奖：奥利弗 • 伯克莱 (Oliver E. Buckley) 奖； 2013 获中国科学院爱因斯坦 讲席教授称号。从教至今，培养了一大批学生，其中近二十人成为国际知 名大学的教授，包括美国的加州大学伯克利分校 , 康奈尔大学 , 约翰霍普金斯 大学，普林斯顿大学，德州大学，日本的东京大学，英国牛津大学，瑞士 的日内瓦大学。另有三位回到中国，分别担任中科院超导国家重点实验室 主任，复旦大学应用表面国家重点实验室主任，以及中科院上海分院的 “千人计划”教授。拥有多项美国专利 , 涉及新能源，新材料，半导体与纳 米材料度量，传感，与检测。
EPSRC 量子技术研究中心
• 2022 年 7 月至 11 月，EPSRC 与学术界举行圆桌会议和研讨会，以确定呼叫范围，并与学术界、工业界、国家量子技术计划合作伙伴和战略咨询委员会进行磋商。
根据BSMA，ICAR M.Sc. ...
自动控制与动态优化协会（ACDOS）于2011年成立，其目标是促进印度学术界和行业的自动控制和动态优化学科。该协会旨在定期举办国际会议和技术研讨会，以促进行业与学术界之间的紧密互动。该协会还参加了研究生和毕业生研究的课程开发，此外还促进了该领域的生产研究。社会志愿者尊重在该领域和学术界在这一领域出色的杰出人士。ACDOS还是国际自动控制联合会（IFAC）的骄傲的国家会员组织（NMO）。
对英国高等教育中生成AI使用的感知
结果：总共136名学生对调查做出了回应，其中59％（80）是男性。大多数人知道学术界的Gen-AI和其他AI使用（61％），有52％的人具有个人经验。语法校正和想法产生是最常见的两项使用任务，有37％是常规用户。56％的受访者同意，AI给予了学术优势，40％的受访者对学术界的使用有了积极的总体看法。相对而言，不同年龄范围（I 2 = 27.39; P = 0.002）和教育水平（I 2 = 20.07; P <0.001）之间的总体感知在统计学上存在显着差异。另外，有83％的学生认为AI使用的学术界会增加，一半以上同意应将其纳入学习。窃（33％），隐私问题（14％）以及大学缺乏明确性（13％）仍然是在学术界使用Gen-AI和其他AI工具的最大关注点。
dbt-birac首次要求AMRIT团队赠款的提案
背景：印度政府生物技术部（DBT）与生物技术行业研究援助委员会（BIRAC）合作宣布“ AMRIT团队赠款”。AMRIT团队赠款：这将支持新的创新协作科学；涉及学术界和初创企业的跨学科努力解决了雄心勃勃且具有挑战性的国家优先问题，这些问题超出了一个实验室的范围。该计划旨在通过在研究和促进多组织合作方面建立协同作用来培养出色的科学，平衡高质量的研究与社会需求。主题领域：将在生物技术的所有领域中考虑这些建议，包括医疗保健，农业，植物，动物生物技术和生物制造。将评估应用程序的相关性，风险，变革性影响和科学价值的进步。For Application format, eligibility criteria, funding mechanism, selection process and other details kindly refer the Amrit Grants- Program Guidelines ( https://dbtindia.gov.in ) Application may be submitted by the Coordinating PI, appending approvals of the competent authority of all participating organisation(s) through DBT e-PROMIS portal- http://dbtepromis.nic.in（用于学术界 - 学术界合作提案）或Birac Portal-https：//birac.nic.in.in（用于学术界 - 启动合作提案）。申请必须在2024年11月20日或之前提交； 23:59小时。不考虑呼叫日期或通过任何其他模式提交的任何提案。最多15个建议将在当前呼叫下支持。联系人详细信息：DBT：科学家D博士（Varshneya Singh博士（Varshneya.singh@dbt.nic.in） - 学术界 - 学术界合作提案BIRAC：Amita Joshi博士，Amita Joshi博士，Ajoshi.birac@birac@nic.innica-start-up Proposal proposerative prosporative prosporative prosporative-div>