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![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](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
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
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
一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
一种用于评估基于Web的行为干预措施中设计保真度的新方法。
目标：交付是评估行为干预措施忠诚度的最常见方法之一。但是，缺乏有关干预协议如何反映其提出的理论原理（设计保真）的研究报告。本研究提出了一种用于评估设计保真度的系统方法，并将其应用于针对体育锻炼和抑郁症的基于情感的干预措施。方法：情绪干预包括13个基于网络的模块，该模块是根据基础干预图设计的。具有行为变化专业知识的独立评估者编码了情感内容中的存在或不存在行为变化技术（BCT）。编码结果与干预设计师的先验可靠性规范进行了比较。结果：在讨论之后，独立评估者和干预设计师在与行为激活有关的BCT（AC1 0.91）的存在上具有很高的一致性，并具有“行为的证明”和“监测情绪后果”，具有最低的一致性（AC1 0.4）。与具有最低一致性（AC1 0.4）的“行为演示”和“对情绪后果的监测”（AC1 0.4）的“行为演示”和“监测情绪后果”的存在也有很高的一致性（AC1 0.88）。然后对情绪描述进行了修改，以使互判协议保持一致。结论：本研究提出了一种评估设计保真度的新方法。鼓励行为（和其他多组分）干预措施的开发人员开发和完善这种方法，并评估未来干预措施中的设计保真度，以确保BCT按预期运行。
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
泌尿道感染：是时候采取从性别角度和微生物新进展考虑的新方法了吗？
尿路感染 (UTI) 是人类最常见的细菌感染之一，尤其影响女性，具有显著的临床和社会经济影响。尽管医学研究取得了进展，但自 Kass 的开创性工作以来，UTI 的诊断标准几乎没有改变，这强调了需要根据新的科学见解重新评估。最近的研究强调了泌尿道 (UT) 内以前被低估的微生物群落——泌尿道 (UT) 内微生物群落的重要性及其在维持泌尿生殖系统健康中的作用。肠膀胱轴已成为理解 UTI 作为一种菌群失衡的关键途径，其中微生物群落的不平衡及其与宿主的关系会导致感染易感性。本综述探讨了 UTI 的不断发展的定义和诊断挑战，特别是在女性中，并研究了最近对泌尿道生物群和肠膀胱轴的发现的影响。此外，我们讨论了恢复微生物平衡的新治疗策略的潜力，为治疗尿路感染提供了一条有希望的途径。
中国加上X：DHL全球转发显示了建造中国的新方法加上X：DHL全球转发显示了建造中国的新方法加上X：DHL Global Forwa
白皮书概述了五个基本标准，这些标准在选择合适的生产和供应链位置中起着至关重要的作用。强大的运输基础设施至关重要，因为它涵盖了有效物流所必需的容量，质量和运输时间。越南和墨西哥等国家正在对其运输网络进行大量投资，这些投资是其供应链的骨干。与此同时，对成本结构的全面分析至关重要。这包括评估物流费用，劳动力成本以及与将生产搬迁到特定国家相关的总投资回报率（ROI）。此外，一个国家的基础设施数字和物理播放的质量在此评估中起着至关重要的作用。这包括宽带容量，运输设施以及预期的开发项目，例如新机场和铁路线，这些机场和铁路将支持替代采购策略。熟练劳动力的可用性是另一个重要的考虑因素，尤其是当印度等国家投资于教育为新兴行业（例如半导体）准备劳动力时。最后，了解监管环境至关重要。这包括税收，海关，
基因编辑的生菜：一种与微量营养素缺陷作斗争的新方法
通过修饰调节维生素和抗氧化剂产生的关键基因，研究人员能够将β-胡萝卜素水平提高2.7倍，从而提高了其作为维生素A的先驱作用，这对于视力，免疫功能和皮肤健康至关重要。Zeaxanthin是一种重要的抗氧化剂，有助于保护眼睛免受蓝色光损伤和与年龄相关的黄斑变性，被提高到莴苣中通常未发现的水平。研究人员还达到了抗坏血酸（通常称为维生素C）的6.9倍，增强免疫系统并增强铁吸收。
马尔可夫链不变分布的定量近似。一种新方法
在本文中，我们在可测量的状态空间（x，x）上处理一个Markov链，该链具有一个过渡内核P，允许一些小型s∈X，也就是说，对于任何x∈X，a∈X，对于p（x，a）≥ν（x，a）≥ν（x，a）1 s（x）1 s（x）。在这种情况下，我们提出了在（x，x）上的p- invariant概率度量π的建设性表征，使得π（1 s）>0。当存在这样的π时，仅根据ν，p和s的有限线性组合，在加权或标准的总变化规范中近似。接下来，使用标准漂移型条件，我们提供近似的几何/子几何收敛界限。这些界限是完全明确的，并且尽可能简单。收敛速率是准确的，在原子情况下它们是最佳的。请注意，还讨论了在[HL20B]中引入的有限级分配子不能进行近似P的收敛速率。这是一种近似π的新方法，因为它不是基于p对π的迭代的收敛性。因此，我们不需要任何疗效条件。此外，证明是直接的。他们在非原子案例中既不使用分裂链，也不使用续签理论，耦合方法，也不使用光谱理论。从某种意义上说，这种具有小型马尔可夫链的方法是独立的。
通过云学习工具为职业学生学习机器人技术的新方法
当前涉及教育和技术的研究领域是如何教年轻的学生研究机器人技术等技术或工程领域。这项研究可能成为他们的主要问题，并使他们感到沮丧。因此，这项研究也需要高成本和更长的时间，以及专业的老师[1]。随着科学和技术的最新进展，发展了学习过程的方式。仍然很难弄清楚教师应用的异常方法和策略。这些主要问题使年轻学生感到沮丧和注意力不集中[2]。教师和研究人员对一些创新且高效的学习策略进行了误解。技术辅助学习方法简化了老师的准备。然后，机器人技术是增强学生和老师能力的重要工具。几十年前，机器人术语意味着将来要使用的一种设备，包括在电视中通常看到和想象的技术和其他文物。一般而言，教育机器人技术可以被归类为机器人技术，为主要演员/主题和共同主题。机器人技术作为主要演员意味着使用机器人技术教学的任务，尽管辅助主题是指机器人技术的教学。因此，教育机器人技术可以定义为机器人技术和所有相关问题的整合到特定课程中。如表1所示，机器人教育与教育之间的差异。
关于国家农业研究系统的数据收集的新方法
•ASTI调查是由IFPRI发起的，以响应经济合作与发展组织（OECD）国家（OECD）国家（OECD）国家和全球南部的大多数发展中经济体之间的差距•ASTI调查方法与Frascati手册的方法与OECD和合作伙伴开发的Frascati手册相吻合，从而确保了整理数据的时间。•ASTI的范围是农业研究和实验发展（R＆D）：“为了增加知识的库存而进行的创造性和系统性工作[...]并设计了可用知识的新应用”•农业R＆D（ASTI采用）：ASTI（由ASTI）：作物，农作物，牲畜，牲畜，林业，森林，渔业，自然资源，自然资源和主要方面。农产品的农业存储和加工。