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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
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
p-rag：逐步检索增强产生，用于计划体现的日常任务
体现的日常任务是体现的AI社区中的一项流行任务，要求代理商根据自然语言说明和视觉观察做出一系列动作。传统的基于学习的方法面临两个挑战。首先，自然语言指令通常缺乏明确的任务计划。其次，需要进行高度培训才能为模型提供对任务环境的了解。以前基于大语言模型（LLM）的作品要么由于缺乏任务特定知识而遭受性能差，要么依靠地面真理作为少数样本。为了解决上述局限性，我们提出了一种称为渐进检索增强发电（P-rag）的新颖方法，该方法不仅有效地利用了LLMS的强大语言处理能力，而且还逐渐积累了特定于任务的知识而没有地面真相。与传统的抹布方法相比，该方法以单发方式从数据基础中检索相关信息以协助生成，p-rag引入了一种迭代方法来逐步更新数据库。在每次迭代中，p-rag检索最新数据库，并从上一个相互作用中获取历史信息，作为当前交互的经验参考。此外，我们还引入了一个更精细的检索计划，该计划不仅可以检索相似的任务，而且还结合了类似情况的检索，以提供更有价值的参考经验。广泛的实验表明，P-rag在不利用地面真理的情况下取得了竞争成果，甚至可以通过自我读取进一步提高绩效。
第 1 页，共 7 页 常任秘书长致开幕词 ...
202 年，日本教育部宣布拨款 2.12 亿美元支持生成式人工智能的发展，该人工智能将从研究论文和实验图像中获取见解，从而产生假设并加快科学发现，首先重点关注医学和材料探索。
迈向日常任务中灵活机器人操纵的知识工程方法
摘要在过去的十年中，家用机器人技术取得了巨大进步，使机器人能够自主完成家庭任务。这些机器人通常用于特定任务和/或对象。我们假设可以通过基于知识的方法来克服实现新的临时任务请求方面缺乏灵活性，从而允许机器人推断如何解决新任务或在新对象上执行已知任务。朝向这个目标，我们提出了一种基于知识的方法，该方法利用网络上已经存在的知识来构建一个本体学支持机器人在推理参数的推理中，这些参数会影响操纵动作，以执行一系列对象的任务变化1。本体论包括对象和动作信息，涵盖了处置和负担以及特定于任务的属性。作为概念验证，我们通过从相关本体论中导入和链接知识来手动构建食物切割本体，此外还可以从非结构化的网络来源提取和语义增强知识。我们演示了机器人如何查询本体，并将包含的信息转化为动作参数。我们通过模拟访问本体的机器人来评估创建的本体论的可行性，以执行切割任务变化的操作参数化。
基于 ERP 的张量分解方法在感知家庭压力的新型听觉异常任务中评估分裂型人格
分裂型人格是精神分裂症的一种潜在表型，是一种在精神病连续体正常范围内表现出精神病样症状的人格特质。家庭沟通可能会影响分裂型人格患者的社会功能。分裂型人格水平较高时，会感受到更大的家庭压力，例如易怒、批评和较少赞扬。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 确定分裂型人格水平高低人群在批评、赞扬和中性评论时的差异。在一项新的情绪听觉异常任务中，记录了 29 名普通社区参与者的脑电图，他们的分裂型人格水平从低度分裂型 (LS) 到高度分裂型 (HS) 不等。我们考虑了事件相关电位 (ERP) 参数的影响，即 P300 子成分 (P3a 和 P3b) 的幅度和潜伏期在情绪描述符对（标准、积极、消极和中性）之间的影响。然后，我们提出了一个基于张量分解的模型，使用 CANDECOMP/PARAFAC (CP) 分解技术从 EEG 中检测这些成分。最后，我们采用互信息估计方法来选择有影响的特征进行分类。通过留一交叉验证，获得了最高的分类准确率、灵敏度和特异性，分别为 93.1%、94.73% 和 90%。这是首次尝试通过寻找与感知家庭压力和分裂型人格有特定关联的大脑反应来研究分裂型人格的识别。通过测量这些反应，我们实现了提高精神病早期发作检测准确性的目标。
AMIM-HWP-H（400b）常任理事国备忘录...
AMIM-HWP-H (400b) 分配给或附属于美国陆军驻夏威夷 (USAG-HI) 设施的常驻 (PP) 人员的备忘录主题：政策备忘录 USAG-HI-39，无人陪伴人员住房 (UPH)。1. 参考文献。a. 陆军条例 (AR) 420-1 陆军设施管理，第 3 章，住房管理，2008 年 2 月 12 日（2012 年 8 月 24 日快速行动修订）。b. HQDA EXORD 068-18 陆军兵营管理计划 (ABMP) c. 陆军兵营管理计划手册，副参谋长办公室 G-9，HQDA，V2，21 年 1 月 12 日。d. AR 735-5，财产问责政策，2016 年 12 月 9 日。e. 美国陆军夏威夷条例 1，美国陆军夏威夷标准和纪律，20 年 9 月 1 日。f. USARHAW 标准蓝皮书，20 年 4 月 15 日。g. IMCOM-Pacific 政策备忘录 #17，临时使用多余/可用的无人陪伴人员住房 (UPH)，2012 年 9 月 21 日。h. IMCOM，无人陪伴人员住房 (UPH) 不可用证书 (CNA) 的批准授权委托，2013 年 6 月 12 日。i. 美国陆军夏威夷政策信函 #12 - 指挥官对涉及家庭暴力的各方进行 72 小时身体隔离，2016 年 8 月 4 日。j. 政策备忘录 USAG-HI-3，酒精使用/滥用，2018 年 7 月 16 日。k. 政策备忘录 USAG-HI-43，对政府宿舍、家具和设备损坏的责任，2018 年 5 月 31 日。l. 公共工程局客户手册，20 年 1 月。
帮助患有痴呆症或获得性认知障碍的人执行多步骤日常任务的技术选择：范围审查
摘要目的——本文旨在回顾评估基于技术的提示系统的研究，这些提示系统用于支持患有痴呆症或获得性认知障碍的参与者完成多步骤日常任务。设计/方法/方法——通过搜索四个电子数据库（即 PubMed、PsycINFO、Web of Science 和电气电子工程师协会）进行了范围界定审查，以确定符合条件的研究。结果——搜索涵盖了 2010 年至 2020 年期间，共发现 1,311 篇文章，其中 30 篇被纳入审查。这些文章评估了六种不同类型的提示系统：情境感知、自动计算机提示、情境感知、中介计算机提示、遥控机器人提示、自操作增强现实提示、自操作计算机或平板电脑提示以及基于时间（预设）的计算机、平板电脑或智能手机提示。原创性/价值——技术辅助提示可以帮助患有痴呆症或后天认知障碍的人执行相关的多步骤日常任务，这一点越来越重要。本评论概述了可用的不同提示选项及其在日常环境中应用的准备程度。
列日大学 (ULiège) 学院常任教职员工
Damien Ernst 教授主要从事电力系统控制或智能电网领域的研究，用更时髦的词来说就是智能电网。从广义上解释“控制”一词，这些问题涵盖了众多问题，例如市场监管、整合可再生能源的主动配电网管理、能源政策、电网的实时控制或系统扩展。他最喜欢的解决这些控制问题的技术是强化学习技术，这是一种解决最优控制问题的采样方法。Ernst 教授还致力于开发新的强化学习算法，这些算法可应用于各个领域（例如机器人、医学和金融）。
列日大学 (ULiège) 学院常任教职员工
Damien Ernst 教授主要从事电力系统控制或智能电网（用更时髦的词来说）领域的研究。从广义上解释“控制”一词，这些问题涵盖了众多问题，例如市场监管、整合可再生能源的主动配电网管理、能源政策、电网或系统扩展的实时控制。他最喜欢的解决这些控制问题的技术是强化学习技术，这是一种解决最优控制问题的采样方法。Ernst 教授还致力于开发新的强化学习算法，这些算法可应用于各个领域（例如机器人、医学和金融）。
Robocasa：通才机器人日常任务的大规模模拟
摘要 - 人工智能（AI）的遗留进展很大程度上是通过缩放来推动的。在机器人技术中，由于缺乏对大型机器人数据集的访问而阻碍了缩放。我们提倡使用现实的物理模拟作为机器人学习方法扩展环境，任务和数据集的一种手段。我们提出了Robocasa，这是一个大规模的模拟框架，用于在日常环境中培训通用机器人。Robocasa以厨房环境为重点的现实和多样化的场景。我们提供了150多种对象类别以及数十个可相互作用的家具和设备的数千个3D资产。我们使用生成的AI工具来丰富模拟的现实性和多样性，例如文本到3D模型的对象资产以及来自文本图像模型的环境纹理。我们设计了一组100个用于系统评估的任务，包括大型语言模型指导产生的复合任务。为了促进学习，我们提供了高质量的人类示范，并整合自动轨迹生成方法，以实质上扩大我们的数据集的人类负担最小。我们的实验显示了使用合成生成的机器人数据进行大规模模仿学习的明确缩放趋势，并在利用现实世界任务中的仿真数据方面显示出巨大的希望。视频和开源代码可在项目网站上找到。