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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
从印度（所有领域）的前2％科学家的主题排名
根据斯坦福大学科学家进行的独立研究（用于方法和数据访问）-https：//journals.plos.org/plosbiology/article？
引入EVO 2，一种生命所有领域的预测性和生成性基因组AI
当前的基因组模型与预测各种生物系统（尤其是真核基因组）突变的功能影响。机器学习方法在建模蛋白质序列和原核基因组方面表现出了一些成功。真核DNA的复杂性及其长期相互作用和调节元素提出了更多的挑战。
指挥士官长 (CSM) Axel R. Nieves-Lopez 的军事生涯长达 23 年，1981 年 8 月出生于波多黎各的桑图尔塞。他于 2001 年 2 月参军，就读于位于德克萨斯州拉克兰空军基地的国防语言学院 (DLI)。同年晚些时候，他参加了在佐治亚州本宁堡（现称为摩尔堡）举行的单站单位训练，并于 2001 年 9 月以步兵身份毕业。他担任过从团队领导到一级军士的所有领导职务，担任过多个教官，并在海外担任过步兵顾问。CSM Nieves-Lopez 的职务包括布雷德利步兵车司机和步枪手、阿尔法连、第 2 营、第 8 步兵团、第 2 旅、第 4 步兵师 (MECH)； 101 空降师第 1 旅第 327 步兵团第 2 营阿尔法连队队长和班长；空降游骑兵训练旅第 4 营查理连队游骑兵教官；第 25 步兵师第 2 斯瑞克旅第 27 步兵团第 1 营排长；美国驻巴拿马大使馆安全与合作办公室步兵顾问；第 1 装甲师第 2 装甲旅第 6 步兵团第 1 营阿尔法连队和总部连队一级军士；佐治亚州斯图尔特堡 NCOLCOE 高级领导课程辅导员。最近担任第 199 步兵旅作战士官长。他曾三次部署支援伊拉克自由行动 (OIF)：OIF I（2003-2004 年）和 2n
指挥军士长 (CSM) Axel R. Nieves-Lopez 的军事生涯长达 23 年，1981 年 8 月出生于波多黎各圣图尔塞。他于 2001 年 2 月加入美国陆军，就读于德克萨斯州拉克兰空军基地的国防语言学院 (DLI)。同年晚些时候，他参加了佐治亚州本宁堡（现称为摩尔堡）的单站单位训练，并于 2001 年 9 月以步兵身份毕业。他担任过从团队领导到一级军士的所有领导职务，担任过多个教官，并担任过海外步兵顾问。CSM Nieves-Lopez 的职务包括第 4 步兵师 (MECH) 第 2 旅第 8 步兵团第 2 营 Alpha 连布雷德利步兵车驾驶员和步枪手；第 101 空降师第 1 旅第 327 步兵团第 2 营 Alpha 连小队队长和班长；空降游骑兵训练旅第 4 营 Charlie 连游骑兵教官；第 25 步兵师第 2 斯特赖克旅第 27 步兵团第 1 营排长；美国驻巴拿马大使馆安全与合作办公室步兵顾问；一级军士，阿尔法连和总部连，第 1 营，第 6 步兵团，第 2 装甲旅，第 1 装甲师；NCOLCOE 高级领导课程辅导员，佐治亚州斯图尔特堡。最近担任第 199 步兵旅作战军士长。他曾三次部署支援伊拉克自由行动 (OIF)：OIF I (2003-2004) 与第 8 步兵团第 2 营；OIF III (2005-2006) 和 OIF V (2007-2008) 与第 327 步兵团第 2 营。2014 年，他随第 1 营第 27 步兵团部署到太平洋通道，支持 PACOM 安全合作任务，参加与泰国、韩国和菲律宾军队的双边演习。CSM Nieves-Lopez 参加了专业军事教育 (PME) 系统的所有级别，包括高级领导课程 (HG)、空中突击、游骑兵、空降和探路者学校毕业生。他完成了战术认证课程、陆军基础教员课程、通用教师发展教员课程、丛林作战战术课程（澳大利亚）和丛林幸存者课程（澳大利亚）。毕业于军士长学院第 72 届。他已获得 57 个学分，获得领导力和劳动力发展学士学位。CSM Nieves-Lopez 与田纳西州克拉克斯维尔的 Brandi Marie Nieves 结婚已超过 18 年。他们有两个孩子，Elyssia 和 Mateo。他的奖章和勋章包括功绩服务奖章 2 橡树叶簇 (OLC)、陆军表彰奖章 (英勇)、陆军表彰奖章 (8 OLC)、陆军成就奖章 (5 OLC)、优良品行奖章 (第 7 次颁发)、国防服务奖章、伊拉克战役奖章 (3 战役之星)、全球反恐战争远征奖章、全球反恐战争服务奖章、韩国服务防御奖章、士官专业发展丝带 (数字 5) 陆军服务丝带、海外服务奖章 (第 5 次颁发)、战斗步兵徽章、专家步兵徽章、游骑兵徽章、跳伞员徽章、空中突击徽章、探路者徽章、智利跳伞员徽章和驾驶员徽章 (履带和轮式)。
具有领域知识的可解释人工智能对话系统方法
可解释人工智能 (XAI) 是一个快速发展的领域，旨在创建能够为其决策过程提供人类可理解的解释的 AI 系统。然而，这些解释仅依赖于模型和数据特定的信息。为了支持更好的人类决策，将领域知识集成到 AI 系统中有望增强理解和透明度。在本文中，我们提出了一种在对话系统中将 XAI 解释与领域知识相结合的方法。我们专注于源自计算论证领域的技术，将领域知识和相应的解释融入人机对话中。我们在原型系统中实现该方法以进行初步用户评估，其中用户与对话系统交互以从底层 AI 模型接收预测。参与者能够探索不同类型的解释和领域知识。我们的结果表明，当集成领域知识时，用户倾向于更有效地评估模型性能。另一方面，我们发现用户在对话交互过程中并不经常请求领域知识。
追踪所有领域的威胁 - Dara Al Watan 杂志
伊恩·巴什·马纳姆·拉·巴什·巴什·塔拉姆·巴什 (TaramlA Baash)玛莎·里德克特布·rzni yzla nmlaf Tabstkm Yaamho Raqtslao Tayhdtll Klzko、Ntola Yf Ahtmdq Ytla Tlaotblao、Yjrakhla Ahtakrashm Fltkhm Yzla、Afola Azhe Rasfiam 和 he B'ashlao ÉDisherla Édaiqla Henkt áAdhslao Ḥawslao Ḥaows Daf Mehtaih Obho Nizla Htayar Lzt Yk、Ntola Azhel Qahla Nidaim Yf Éofrm Umm、Frshlao zzalao Bjaolao Ynaamla Nm Didla Sk'i Ahzrba、被忽视的 Taladlao B'asho 和 Disher Ladaiqla Ridhla Tahladlao Tablr陶克拉
具有领域自适应性的可解释双线性注意网络可改善药物靶标预测
预测药物-靶标相互作用是药物发现的关键。最近基于深度学习的方法表现出色，但仍存在两个挑战：（i）如何明确建模和学习药物与靶标之间的局部相互作用，以便更好地进行预测和解释；（ii）如何将预测性能推广到来自不同分布的新型药物-靶标对。在这项工作中，我们提出了 DrugBAN，这是一个具有域自适应功能的深度双线性注意网络 (BAN) 框架，用于明确学习药物与靶标之间的成对局部相互作用，并适应分布外的数据。DrugBAN 对药物分子图和靶蛋白序列进行预测，使用条件域对抗学习来对齐不同分布中学习到的相互作用表示，以便更好地推广到新型药物-靶标对。在域内和跨域设置下对三个基准数据集进行的实验表明，DrugBAN 在五个最先进的基线上实现了最佳整体性能。此外，可视化学习到的双线性注意图可以从预测结果中获得可解释的见解。
如何收集竞争情报以加强您的 GTM 战略颠覆性创新是新常态。所有领域的竞争都在加剧
如何收集竞争情报以加强您的 GTM 战略 颠覆性创新是新常态。所有行业的竞争都在加剧。90% 的企业认为，他们所在的行业在过去三年中竞争更加激烈。企业面临着实施敏捷战略以降低风险和加速增长的压力。如果没有强大的竞争情报计划，您的企业就有可能被竞争对手打得措手不及。本文将为您提供一个分步流程来分析您的竞争对手并加强您的市场战略。 什么是竞争情报？ 竞争情报是收集的有关贵公司竞争对手的以业务为中心的数据，以产生战略决策的见解。市场竞争力评估将包括对竞争对手的产品组合、定价策略、营销策略、销售策略和商业运营的一手和二手研究。 为什么竞争情报很重要？ 竞争情报是制定 GTM 战略的宝贵资产。竞争分析有助于您改进业务并使您的业务在竞争中脱颖而出。当您将竞争情报与市场情报结合起来时，您可以生成对市场的整体看法。通过全面了解市场，您可以更有信心地做出战略决策。通过竞争评估，您可以从竞争对手的成功和失败中吸取教训。您可以模仿或改进成功的策略。此外，调整您的战略和战术，以避免竞争对手犯下任何错误。更具体地说，您可以使用以下六种方式来利用竞争情报：