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附件01：关于气候变化影响植物害虫的技术资源CPM 2024/20_01
气候因素是概念性植物 - 疾病三角形的三个要素之一，它解释了植物病原体的可能影响。要进行感染，必须对齐特定条件：易感宿主，植物病原体和有利于病原体增殖的环境。可以在木质甲基fastidiosa的情况下看到一个例子，这是一种载体传播的细菌植物病原体，某些亚种会影响葡萄，李子，橄榄，橄榄和许多其他植物。它原产于美洲，但由于宿主植物的供应量和有益的环境，它已扩散到南欧的部分地区。X. oftidiosa的分布已显示出受冬季寒冷条件的限制，在葡萄藤的情况下，还显示出高于37°C的温度会限制其分布（Godefroid，2019年）。
模式识别和机器学习的简介
深度学习和相关的深神经网络主导了模式识别，机器学习，人工智能和计算机视觉的许多相关主题。神经网络在高级语言和视觉问题上特别成功，例如文本翻译，对象识别或视频字幕，但要代价具有非常高的计算复杂性，并且在大多数情况下，对于网络所做的事情或完成任务的方式绝对没有解释性。本文将对数学，方法论和概念性发展进行系统的研究，最终导致深层网络，因此，作为第11.4和12.2节非线性分类器的非线性合奏的一部分，它们在其逻辑上进行了讨论，但是，在其他许多书籍中，有很多其他书籍都涉及到实用的网络学习和网络的实践方面的学习和网络的学习。
这是实践。但这是策略吗？重新活化策略 - 是...
摘要在本文中，我们重新审视了战略 - 实践学者提出的激进议程，以研究人们在人们的实践中出现的策略。我们表明，尽管取得了很大的进步，但仍然对清晰的策略有一个主导的关注，这对被视为战略性的影响有影响。我们以相应性的概念为基础 - 具有讽刺意味的是，这是策略作为实践议程的限制原则。我们的论文提出了对战略的概念的更深入的理解，因为这对更广泛的参与者很重要，也可以通过他们构建的行动模式来遵循这些参与者实践的后果。这样做，我们提供了一种概念性和经验方法来通过邀请学者在现场站点中发挥更为积极的作用来重新活化策略，以决定和解释哪些实践是战略性的。
AI风险降低的生命周期方法
在我们2023年12月的报告之后，访问如何影响风险？评估AI基金会模型沿一定的访问梯度（以下简称“阶段报告”）1（评估了七个模型访问级别的六类AI风险），IST确定了在全球社区中为政策制定者和监管机构提供减轻这些风险的策略的必要性。通过与该领域的专家进行对话，我们始终收到反馈，强调了将政策制定者和监管机构装备对AI景观的概念性理解，更重要的是，在重要的总体目标上，这些目标是为了减轻风险缓解策略。为了提供此上下文，本报告建立了一组指导原则，使读者能够在基于目标的框架内将AI风险缓解策略进行上下文化。
在文本处理系统中将自上而下和自下而上的策略整合在一起
摘要Scisor。系统是一种计算机程序，旨在扫描受约束的文本自然出现的文本，提取信息并回答有关该信息的问题。该系统目前在公司合并和收购领域中读取报纸故事。Scisor使用的语言分析策略结合了完整的句法（底部）解析和概念性期望驱动的（自上而下）解析。四个知识来源，包括句法和语义信息以及域知识，以灵活的方式进行交互。这种信息产生了一个更强大的语义分析仪，旨在优雅地应对[Exical and stancactic知识中的差距，很容易地传输到新的事物上，并促进信息从文本中提取。
39_ 人工智能与机器人 (22-24)
课程亦鼓励学生发展及应用概念性、实践性和反思性技能，以展示创业及创新精神（例如，透过案例研究，了解人工智能及机器人系统的新商业应用，以及新兴科技行业的全球发展趋势）。学生有机会整合所学知识及技能，并巩固所学知识（例如，在项目中，学生制作人工智能及机器人应用的原型。学生应运用所学知识，系统地呈现作品。在此过程中，学生应用业界标准的实践技能，运用解决问题的技能，以跨学科知识解决人工智能及机器人相关问题，并准备报告及小组报告。在项目过程中，学生亦应展现业界所需的正面价值观及态度）。
社会技术领域建模 - William J. Clancey
领域模型可以在辅导环境中融入丰富而真实的情境。可以对领域进行建模，以提供具有“真实世界”外观和感觉的环境，并通过一系列行为创建动态学习情境。“情境”的构造通常被视为客观的或完全物理的事物。建筑起重机模拟器的领域模型可以定义起重机的属性和行为，包括其起重能力和吊臂长度，并将定义作用于起重机的世界中的对象，反之亦然。然而，人类行为的情境也是概念性的和主观的。概念情境是关系性的，受感知影响，因此通常是动态的。领域模型应该捕捉在监控、移动和操纵世界的交互过程中，情境是如何在概念上构建的。
人工智能在教育领域的应用
摘要-创新的教育技术已经改变了教学技术。随着人工智能的进步，高等教育最近开始融入新技术。这篇概念性评论文章的目的是研究人工智能在教育教学中的兴起。它调查了新兴技术对学校教育方式和学生学习方式的教育影响。这项研究的目的是预测人工智能在全球未来教育中的作用。有效使用的人工智能方法被视为提高教学质量的一种方式。另一方面，解决了将人工智能纳入教育机构的困难。此外，还探讨了学生在学生协助、教学和学习方面采用人工智能所遇到的困难。本文简要回顾了最新的研究成果。研究以说明如何在教育环境中使用人工智能。有一些进一步研究的建议和后果。