课程描述人工智能探索及其在学校的实际应用通过演示、实际使用示例、实施工具和资源以及互动活动向您介绍人工智能 (AI) 领域及其在 K-12 环境中的应用。本课程重点介绍人工智能技术的各个方面,这些技术有可能促进和利用学习,并解决学校和社区中的实际问题。作为教育工作者,您还将学习向学生揭示人工智能技术如何融入我们生活的许多不同方面。您将积极参与课程内容,参与在线活动并完成动手作业以应用您的学习。在整个课程中,您将获得可供借鉴的策略,因为您将开发一个基于项目的单元,学生可以在其中应用人工智能来解决问题。
由于预训练的深度学习模型大量可用,迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而,从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性,但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响,导致结果不可靠,尤其是对于自监督模型。在本文中,我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战,并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能,我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明,我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能,揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
摘要 芫荽 ( Coriandrum sativum L.) 是一种重要的草本植物,广泛用于全球烹饪、药用和芳香应用。芫荽改良的关键进展包括提高产量、抗逆性和植物化学物质的产生。生物技术方法在应对抗病性、环境压力和质量改进等挑战方面的潜力已被充分了解。CRISPR/Cas9 等基因改造技术已实现精确的基因编辑,以实现抗病性、除草剂耐受性和改善营养吸收等特性。此外,生物技术工具可实现精确的基因编辑,允许在不引入外来基因的情况下进行有针对性的修改。这种方法确保了转基因芫荽品种的安全性和法规遵从性,解决了与消费者接受度和环境影响相关的问题。此外,组织培养协议的进步促进了优良芫荽品种的快速繁殖,规避了与种子发芽和保持遗传纯度相关的问题。采用标记辅助选择 (MAS) 和基因组选择的分子育种策略加速了具有理想农艺性状的高产芫荽品种的开发。包括基因组学、转录组学和代谢组学在内的“组学”方法在阐明芫荽重要性状的遗传基础方面提供了宝贵的见解,了解了芫荽发育、应激反应和次生代谢物生物合成的分子机制。本综述概述了芫荽研究的最新生物技术进展,重点关注基因工程、组织培养、代谢组学和分子育种等领域,旨在提高芫荽的产量、质量和抗逆性。关键词:芫荽、生物技术、基因工程、
近年来,太空探索工作越来越集中于对火星和月球等行星和卫星的表面探索。这是通过使用流浪者来实现的,流浪者能够跨天体旅行并进行研究活动。但是,完成任务可能具有挑战性,必须及时解决问题,以避免丢失Sciminific Data甚至Rover本身。鉴于与火星(Olson,Matthies,Wright,Li,&di)的有限通信能力,必须迅速检测到异常,因为没有现场人工干预的可能性。要面对这个问题,NASA分别开始开发其漫游者的物理双胞胎,例如对好奇心和毅力的乐观情绪(Cook,C。,Johnson和Hautalu-Oma)(Castelluccio,)。同时,NASA和西门子研究了一个好奇的数字双胞胎,以使用SIM-DIOSOTOPE热电学发电机(MMRTG)使用SIM-Center 3D(M.I.T.,M.I.T.,)分析和解决由多损耗ra-Dioasotope热电学发电机(MMRTG)引起的散热问题。同样,欧洲航天局
摘要人工智能中的快速和前所未有的增长,特别是在生成人工智能(Genai)中,对我们日常生活的各个方面产生了深远的影响,包括我们执行任务和在工作场所中分享知识的方式。尽管对这些AI工具提供的生产率提高了生产率以及围绕其使用的道德问题的实质性研究,但生成AI对员工知识转移的特定影响仍然没有得到充实的影响。知识转移是组织成功的关键方面,涵盖了专业知识和信息的共享。这项研究通过研究如何增加对生成AI工具的依赖来重塑传统知识交流方式,从而解决了文献中的差距。通过对经常在工作中使用生成AI的员工进行半结构化访谈,本研究旨在更深入地了解知识转移过程的变化。关注的关键领域包括AI工具如何增强或替换人类到人类知识共享,过度依赖AI生成的信息的潜力以及对组织学习和协作的影响。这项研究使用了一种定性方法,并找到了两组机制,通过这些方法依赖Genai会影响知识传递:支持机制和限制机制。支持机制包括提高生产率和便利性,从而通过移动知识来源和促进外部化来增强知识转移。这项研究有助于理解Genai在知识转移过程中的双重作用。另一方面,限制机制突出了Genai在同事互动方面的便利驱动的降低的协作和社会化。调查结果表明,尽管Genai可以使知识转移受益,但过度依赖可能会阻碍批判性思维,创造力和共享知识的质量。关键字:生成AI,知识转移,过度依赖,协作,社会化,知识转移过程。
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而,与人工智能相关的风险很大,公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中,我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度,并确定了三个促成这一结果的因素:a) 对政府的高度信任;b) 人类参与所带来的保证;c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现,并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献,并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
Solvay是一家科学公司,其技术为日常生活的许多方面带来了好处。在64个国家 /地区拥有超过23,000名员工,债务人,想法和要素可以重塑进步。该小组试图为所有人创造可持续的共享价值,特别是通过其Solvay One Planet路线图围绕三个支柱制作:保护气候,保护资源并促进更好的生活。该集团的创新解决方案有助于在房屋,食品和消费品,飞机,汽车,电池,智能设备,医疗保健应用,水和空气净化系统中发现的更安全,清洁剂和更可持续的产品。成立于1863年,今天的Solvay在其绝大多数活动中排名全球前三家公司,并在2020年提供了90亿欧元的净销售额。solvay在布鲁塞尔和巴黎(Solb)上列出。在www.solvay.com上了解更多信息。
