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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
B.Tech。 （Mech。）第四年教学大纲（修订）（1）.docx Sardar Vallabhbhai国家技术研究院 BTECH-ECE-2023-24-Curriculum-Firriculum-Firs-Syllabus.pdf DOP通讯副本的副本 电流 Sardar Vallabhbhai国立技术研究所（... 2024年12月|问题12部门愿景... Sardar Vallabhbhai国家技术研究院 电气工程中的未成年人
空调（10小时）审查空调过程，夏季和冬季负载计算，内部和外部热量，冷却线圈，旁路因子，有效的明智的热量因子，用于冷却线圈的设计考虑，高潜热负载，蒸发冷却系统的设计，蒸发系统的设计，除湿度系统，脱水剂和空气垫圈，舒适的空气状态，舒适的空中，舒适的空中，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效，有效。空气处理单元（08小时）空气处理单元，房间空气分布，流体流量和压力损失，管道设计，空气过滤器，加湿器，风扇，吹风机
招聘过程中使用人工智能的道德规范
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程，围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处，但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑，并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务（例如决策和解决问题）的计算机系统。在招聘方面，AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而，在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
重新审视主调控因子在番茄成熟过程中的作用
番茄成熟转录调控的研究一直由转录因子 (TF) 基因的自发突变引领，这些突变会完全抑制正常成熟，表明它们是“主调节器”。使用 CRISPR/Cas9 诱变技术敲除潜在基因的研究表明情况有所不同，表明调控比以前认为的更为强大。这要求我们重新审视成熟调控模型，并将其替换为涉及部分冗余组件网络的模型。同时，与敲低技术相比，CRISPR/Cas 诱变技术的快速兴起导致出乎意料的弱表型，这表明补偿机制可能会掩盖蛋白质的功能。这强调了评估植物中的这些机制以及精心设计诱变实验的必要性。
机械工程中的更环保技术（...
KS Sangwan 教授，皮拉尼校区 MS Dasgupta 教授，皮拉尼校区 Abhijeet K. Digalwar 教授，皮拉尼校区 Bijay K. Rout 教授，皮拉尼校区 Manoj Soni 教授，皮拉尼校区 Rajesh P Mishra 教授，皮拉尼校区 Dhananjay Madhukar Kulkarni 教授，果阿校区 教授Pravin Madanrao Singru，果阿校区 Shibu Clement 教授，果阿校区 R. Karthikeyan 教授，迪拜校区 Amit Kumar Gupta 教授，海得拉巴校区 Jeevan Jaidi 教授，海得拉巴校区 Morapakala Srinivas 教授，海得拉巴校区 N Suresh Kumar Reddy 教授，海得拉巴校区 Sandip S. Deshmukh 教授，海得拉巴校区 Srinivasa 教授Prakash Regalla，海得拉巴校区 YV Daseswara Rao 教授，海得拉巴校区 NVM Rao 教授，Pilani 校区 Shamsher Bahadur Singh 教授，Pilani 校区 Ajit Pratap Singh 教授，Pilani 校区 Annapoorna Gopal 教授，Pilani 校区 Arya Kumar 教授，Pilani 校区 PB 教授Venkataraman，皮拉尼校区 Srikanth Mutnuri 教授，果阿校区 D. Sriram 教授，海得拉巴校区 Sanket Goel 教授，海得拉巴校区 S Gurunarayanan 教授，海得拉巴校区 Venkata Vamsi Krishna Venuganti 教授，海得拉巴校区 Bhausaheb Botre 博士，CSIR - CEERI，皮拉尼 Udit Narayan Pal 博士，CSIR - CEERI，皮拉尼
自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
在富营养化过程中气候变化与人为压力之间的相互作用 - 卷II
富营养化被认为是对全球河口和沿海生态系统健康的最大威胁之一。这是一种全球现象，对食物网，水质和水生化学反应有显着影响。富营养化是向河口和沿海地区供应生态系统生态能力的结果（Nixon，2009； Rabalais等，2009）。营养负荷也可能导致养分比的变化，这可能会在海洋生态系统中产生“不良干扰”。在这一目标中，至关重要的是，沿海地区可以实现良好的环境地位（GES）。引起沿海富营养化的驾驶员设置在多个人类诱发的压力源和富营养化的影响的较大框架内（例如生物多样性，生态系统降解，有害藻类绽放和底部水中的氧气表现出现的损失似乎受到与其他压力的协同作用的加剧，包括过度的压力，沿海沿海发育过度，沿海发育和气候驱动的升高，海水表面温度，海洋酸性和沿海沿岸排放。实际上，气候变化会影响养分的投入和行为，并可能加剧富营养化及其相关的负面影响（Statham，2012; Malone and Newton，2020; Rozemeijer等，2021）。富营养化对水生环境的健康的重要性及其与多种压力的联系导致汇编了当前的研究主题：“在富营养化过程中，气候变化与人为压力之间的局限性，第二卷”。然而，气候变化与富营养化之间的联系很复杂，主要与温度，风向模式，水文周期和海平面上升有关，导致淡水系统的淹没，地层的变化，流动时间和流动性时间和植物生产力，生产力，沿海风暴的活动，沿海风暴活动，物种和ecosys的变化（2012年）。
机器学习工程中公平意识实践的目录
摘要 - 机器学习在决策过程中的广泛采用引起了人们对公平性的担忧，尤其是对敏感特征和对少数群体的潜在歧视的治疗。软件工程社区的反应是开发面向公平的指标，经验研究和方法。但是，在整个机器学习生命周期中，理解和分类工程公平的做法仍然存在差距。本文介绍了一种新颖的实践目录，以解决从系统的映射研究中得出的机器学习中的公平性。该研究确定并分类了现有文献中的28种实践，将它们映射到机器学习生命周期的不同阶段。从该目录中，作者提取了可操作的项目及其对软件工程研究人员和从业者的影响。这项工作旨在提供全面的资源，以将公平考虑因素整合到机器学习系统的开发和部署，增强其可靠性，问责制和信誉。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。