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教育中的CHATGPT：它会改善学习或影响教育质量吗？
摘要 - 哥斯达黎加的教育必须思考并利用新的数字工具，例如聊天机器人，同时考虑相关的挑战和关注点以及它们的影响。哥斯达黎加教育部门的发展及其局限性可以反映出在该主题中拉丁美洲国家的限制，局限性和机会的模型。很少有关于CHATGPT及其在拉丁美洲的使用的研究，这是一项开创性的研究，可以导致许多未来关于生成人工智能的研究（AI）。对大学的关注提供了分析Chatgpt在教育领域的实际影响的机会。这项研究采用了定性探索方法，作为数据收集的方法是对教育和生成人工智能领域的学术数据库的文献计量学回顾，从而确定了代表研究现象的三个案例研究的识别，通过数据三角剖分，通过数据三角剖分，解释了研究对象的主要因素。结果支持Chatgpt，该研究通过改进学习过程，提供快速和个性化的答案并鼓励学生参与，对哥斯达黎加的教育产生积极影响。此外，我们提出了所有机构在教育体系的合作和执行之间的紧密结合：教育部长，中央政府，地方政府，大学，创新，非政府组织（NGOS），智囊团和国际组织。
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
本届政府强烈反对 HR 1398 法案，即“2024 年保护美国创新和经济安全免受中共侵害法案”，该法案将在司法部 (DOJ) 内部设立“中共倡议”，该实体类似于司法部于 2022 年基于严重的国家安全担忧而解散的“中国倡议”。本届政府致力于通过对美国创新进行历史性投资、实施出口管制以打击不公平贸易行为以及保护知识产权来赢得 21 世纪对中国的经济竞争。本届政府一直致力于打击商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动带来的威胁，包括与中华人民共和国有关联的行为者。但按照该立法设想的方式对案件进行分组将削弱司法部调查和起诉此类犯罪活动的能力，包括使司法部更难获得受害者和证人的合作。该法案还可能使公众产生错误且有害的印象，认为司法部对调查和起诉与中国人或华裔美国公民有关的犯罪行为采用了不同的标准。政府将继续与美国企业、民间社会和高等教育机构合作，而不是反对他们，以保护他们免受商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动的侵害。因此，政府强烈反对这项立法，因为它会损害这些重要努力。
本届政府强烈反对 HR 1398 法案，即“2024 年保护美国创新和经济安全免受中共侵害法案”，该法案将在司法部 (DOJ) 内部设立“中共倡议”，该实体类似于司法部于 2022 年基于严重的国家安全担忧而解散的“中国倡议”。本届政府致力于通过对美国创新进行历史性投资、实施出口管制以打击不公平贸易行为以及保护知识产权来赢得 21 世纪对中国的经济竞争。本届政府一直致力于打击商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动带来的威胁，包括与中华人民共和国有关联的行为者。但按照该立法设想的方式对案件进行分组将削弱司法部调查和起诉此类犯罪活动的能力，包括使司法部更难获得受害者和证人的合作。该法案还可能使公众产生错误且有害的印象，认为司法部对调查和起诉与中国人或华裔美国公民有关的犯罪行为采用了不同的标准。政府将继续与美国企业、民间社会和高等教育机构合作，而不是反对他们，以保护他们免受商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动的侵害。因此，政府强烈反对这项立法，因为它会损害这些重要努力。
![b'show电子特性，从半导体到超导。 [4]分层TMDC的整体结构由堆叠的X \ Xe2 \ X80 \ X93M \ Xe2 \ X80 \ X80 \ X93X三明治组成，这些三明治通过Van der waals的相互作用将其固定在一起。 [5,6]由于与内部的共价键相比，层间相互作用的弱性，因此可以在相对容易的方式中分离出单个X \ Xe2 \ X80 \ x80 \ x93m \ x93m \ x93m \ x93m \ x80 \ x80 \ x93x平板（也称为单层或单层）。主要多型型为1T，2H和3R，其中字母数字代码指示X \ XE2 \ X80 \ X93M \ X93M \ Xe2 \ X80 \ X80 \ X93X每单位单元格的X93X三明治加上结构对称性（H = Hexagonal，t = totragonal，t = totragonal，r = Rhombohedral）。 [5] MOS 2是具有低毒性的分层TMDC的原型示例。 [7] 2H（或单层的特定情况下1H）和1T作为MOS 2的最探索类型。 2H MOS 2具有三角棱柱结构，在热力学上是稳定的，可以在自然界中作为钼矿物矿物质。 [8]当大量2H MOS 2缩小到1H单层时，它会从'](/simg/7/7b39bb38fc7f601938f1f2aa929c33981b3cd7fe.webp)
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b'show电子特性，从半导体到超导。[4]分层TMDC的整体结构由堆叠的X \ Xe2 \ X80 \ X93M \ X93M \ Xe2 \ X80 \ X93X三明治组成，这些三明治通过van der waals相互作用将其固定在一起。[5,6]由于与内部的共价键相比，层间相互作用的弱点，因此单个X \ Xe2 \ X80 \ X93M \ X93M \ Xe2 \ X80 \ X80 \ X93X平板（也称为单层或单层）可以在相关的方式中隔离。主多型型为1T，2H和3R，其中字母数字代码指示X \ Xe2 \ X80 \ X93M \ X93M \ Xe2 \ X80 \ X80 \ X93X三明治每单位单元单元格以及结构对称性（H = H = Hexagonal，T = Totragonal，R = Totragonal，R = Rhombohed）。[5] MOS 2是层状TMDC低毒性的典型示例。[7] 2H（或单层特定情况下的1H）和1T是MOS 2的最探索类型。2H MOS 2具有三角骨结构，在热力学上是稳定的，可以在自然界中作为钼矿物矿物质。[8]当散装2H MOS 2缩小到1H单层时，它会从'
它会去哪里？ 技术规格得到...
Marinus Link 是一条拟建的 1500 兆瓦 (MW) 容量的海底和地下高压直流 (HVDC) 电力和电信连接，连接塔斯马尼亚州西北部和维多利亚州。它需要进一步开发塔斯马尼亚州西北部的交流输电网络。TasNetworks 于 2019 年 12 月完成了 Marinus Link 的可行性和商业案例评估，并支持西北输电开发。最近，TasNetworks 通过了由澳大利亚能源监管机构 (AER) 监督的输电监管投资测试 (RIT-T)。澳大利亚可再生能源机构 (ARENA) 和塔斯马尼亚州政府支持可行性工作。TasNetworks 目前正处于设计和审批阶段，由塔斯马尼亚州和澳大利亚政府提供资金支持。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
21 年前，当我开始我的 911 调度员职业生涯时，我从未想过它会把我带向何方。在职培训实际上是被交给了他
21 年前，当我以 911 调度员的身份开始我的职业生涯时，我从未想过它会把我带向何方。在职培训实际上就是递上一个耳机和一根电线，然后和培训师“插上电源”。你跟着他们，直到他们觉得你“准备好”独立工作。我们综合中心的培训现在包括数周的课堂培训，还必须完成几项认证。EMD（紧急医疗调度）、EFD（紧急消防调度）、CPR、BCA 等等。不是每个人都能坐下来调度。我们的大多数学员都没有完成培训。你必须在压力下保持冷静，能够同时处理多项任务，聆听多个对话和无线电通讯，并能够理解所说的内容。警官一次只处理一个电话，调度员则处理多个电话。我们每天坐 10-12 个小时，实际上被一根 3 英尺长的电线绑在办公桌上。我们必须安排好上厕所的时间，这样每次离开房间的人不会超过一人。用餐时间也一样，必须安排好，这样才能有足够的人来接听电话和收听广播。如果我们很忙，那么你就必须忍住，否则就会挨饿。我们往往是第一个被需要的人，也是最后一个被想起的人。
Open RAN——它是什么？它会影响卫星行业吗？
在蜂窝通信约 40 年的历史中，移动网络运营商 (MNO) 市场最初是由 PTT 和一些真正有远见的企业家开发的，例如北美的 Craig McCaw、欧洲的 Jan Stenbeck 和印度的 Sunil Mittal。这有助于形成如今我们许多人都熟悉的公司，例如 AT&T Wireless、沃达丰和 Airtel。最初开发并帮助将 GSM 和 D-AMPS 等技术推向市场的供应商生态系统中也有一些我们许多人都熟悉的名字 - 阿尔卡特、爱立信、朗讯、摩托罗拉、诺基亚、北电和西门子。市场的发展超出了当时最疯狂的预期，从商业奢侈品变成了广大民众日常生活中不可或缺的一部分。现在，全球用户超过 50 亿，不断创新并以更低成本提供设备和服务的压力始终存在。随着研发和成本效率需求的不断增长，移动基础设施行业出现了大规模、有时痛苦的整合，而来自中国的两家新进入者也进入了市场。如今，无线接入网络 (RAN) 市场基本上由华为、爱立信和诺基亚主导，中兴通讯则远远落后于其他四家。许多原始设备供应商要么合并，要么破产，要么由于缺乏可接受的投资回报而退出市场。RAN 供应商的整合在很大程度上是应 MNO 的要求而推动的，因为它们的规模和实力不断扩大，进入了新市场，并开始同时运行多个移动标准。这增加了复杂性
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
