征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
摘要 目的:尽管对有效 AT 提供的需求很高,不同国家存在多种服务提供模式,并且缺乏受过该领域培训的人员,但目前尚无广泛使用和接受的辅助技术 (AT) 服务提供指南。本综述旨在概述有关 AT 服务提供指南的文献,以指导制定全球可用的 AT 提供指南,与当代改善 AT 访问的全球举措保持一致。材料和方法:快速范围审查方法使用两层方法来识别相关出版物:(1) 系统搜索学术数据库 (Medline、CINAHL、SCOPUS 和 Google Scholar);(2) 咨询国际 AT 组织和专家。搜索于 2023 年 3 月进行,没有日期限制。分析以 TIDE 资助的 HEART 关于欧洲优质 AT 提供和服务交付流程的研究以及 WHO-GATE 5 P 框架为指导,以加强对 AT 的访问。结果:确定了来自不同国家的 35 份出版物,针对不同的辅助产品、人员和提供环境。目前尚无关于 AT 服务提供的既定指南。然而,尽管环境、辅助产品种类和指南所针对的利益相关者种类繁多,但已确定了几个可能构成此类指南一部分的关键服务交付步骤。结论:本评论为制定满足全球需求的 AT 提供指南提供了一个强有力的起点。建议在系统化全球适用指南时仔细考虑词汇、流程和对各种辅助产品的应用。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
市场动态、监管压力、环境问题、技术进步和消费者偏好变化等因素正在推动石油和天然气 (O&G) 行业下游领域的业务转型计划。从原油加工到客户体验,下游参与者的传统方法需要在人员、流程、资产和运营效率方面进行多项升级——例如,消除原料合同中的低效率、优化物流管理、改善产品组合以应对实时需求波动、降低炼油厂生产成本、改善最终产品定价、根据实时市场波动改进规划。下游参与者在数字化转型 (DX) 的道路上进展缓慢,在过去几年中,他们比以往任何时候都更希望采用数字技术。这些公司希望通过利用数字技术来优化运营、提高效率和降低成本。这包括使用物联网 (IoT) 传感器、大数据/分析、人工智能和机器学习进行预测性维护、供应链优化和资产管理。 IDC Energy Insights 在 2024 年的最新调查深入研究了下游组织的情绪,并调查了其流程和运营创新领域的状况。这项 2024 年的调查表明,除了常规 IT 支出外,大多数下游组织都在积极投资创新数字解决方案,包括炼油厂数字孪生、数字供应链管理和燃油卡服务创新。
GROQ的体系结构与高批量GPU的相反,GROQCHIP处理器具有230 MB的SRAM,可提供80TB/s的芯片带宽。图3显示了Groqchip如何非常有效地揭示指令级别并行性,记忆级并行性和数据级并行性,从而同时采用了计算和交流的独特方法。开发后,控制权被移交给软件端,以构建一个大规模的并行编译器,以利用所有这些形式的并发。这有助于有助于Groq在批次1.在其他体系结构中,必须处理256个用于培训的256 BA TCH,这意味着必须处理256张图像,并且“在应用程序可以提供有关第一个的信息之前从''中学到的图像。在GROQ在批次1运行,因此在收到的每个图像时处理每个图像(而不是等待所有256),不仅等待降低,精度会提高。另外,GROQ架构允许开发人员不摊销GPU和其他传统体系结构中固有的长潜伏期。
弗吉尼亚州阿灵顿市 22204-2490 案卷编号 529-24 编号:签名日期发件人:海军记录修正委员会主席致:海军部长主题:审查美国海军 XXX-XX- 号海军记录编号:(a) 美国法典第 10 章第 1552 节(b) USD 备忘录,2017 年 8 月 25 日(Kurta 备忘录)(c) USECDEF 备忘录,2018 年 7 月 25 日(Wilkie 备忘录)(d) PDUSD 备忘录,2024 年 4 月 4 日(Vazirani 备忘录)(e) 申请人的案件文件附件:(1) DD 表格 149(2) 咨询意见,2024 年 6 月 13 日 1. 根据参考 (a) 的规定,申请人(以下简称申请人)向海军记录修正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求通过准予医疗退休来更正他的海军记录。2. 委员会由、和组成,于 2024 年 8 月 1 日审查了申诉人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取下文指出的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、海军记录的相关部分以及适用的法规、法规和政策,包括参考文献 (b) 至 (d) 和附件 (2),即合格医疗专业人员提供的咨询意见 (AO)。该 AO 被认为对申诉人有利。3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后,发现如下:a. 在向本委员会提出申请之前,申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有可用行政补救措施。尽管请愿人没有及时提出申请,但根据《库尔塔备忘录》,诉讼时效已被免除。
Abstract ..........................................................................................................................................iii
一些媒体平台的利润来自消费者和广告商(例如,Spotify、Hulu),而其他媒体平台的利润则来自广告商(例如,Jango、Tubitv)或消费者(例如,Tidal、Netflix)。因此,媒体平台根据如何在内容和广告之间分配有限的空间或带宽而采用不同的策略。在本文中,我们研究了媒体平台的内容提供策略及其对媒体平台和内容供应商利润的影响,同时考虑到多边媒体市场的交叉效应和内容供应商市场的竞争性质。为了便于分析,我们提出了一个媒体平台与三方互动的模型:内容供应商、消费者和广告商。首先,我们对完全竞争内容市场的分析表明,虽然消费者对内容的需求提高了支付意愿,但它会损害平台的利润。其次,与我们的直觉相反,平台的利润会随着内容采购成本的增加而增加。第三,广告商对消费者的渴望降低了在付费内容广告策略下垄断内容供应商的利润。第四,垄断内容供应商无法从竞争平台榨取所有利润。此外,竞争内容供应商甚至可能收取比垄断内容供应商更高的价格。最后,我们强调了内容市场竞争的性质如何影响平台对无广告策略的选择。