XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System经验
从教授人工智能中得到的经验教训......
AI 4 GA 项目正在开发一门名为“生活和使用人工智能”的为期一周的选修课，并在几所佐治亚州的学校试行。由于我们的目标是让所有学生都了解人工智能，因此该课程涉及广泛的学生能力、学术准备水平和先前的计算经验，并为教师留出了空间，以便根据学生的需求和兴趣调整材料。课程内容主要侧重于不插电活动和在线演示程序。我们还提供使用人工智能的小型编程项目，这也是教师的一个选择。这张海报展示了五位教师从最初的试点中学到的课程，他们教授了 12 个课程部分，共有 299 名学生。我们有证据表明，中学生可以成功地充分参与有关人工智能的实质性技术内容。
MSCA PF @ Nord University的经验和机会
水产养殖部鱼类福利和生产最佳化微藻生物技术鱼类微生物组和预防性健康饲料以及产品质量毒理学动物科学，生产和福利部门动物福利运营优化当地饲料饲料气候和可持续性的气候和可持续性一种健康藻类和微生物生物学生物学分区基因分裂（JAR） Molecular Ecology (Truls Moum) Landscape Genomics (Joost Raeymaekers) Genome Biology (Lars Martin Jakt) RNA Biology (Steinar Johansen) Molecular Reproduction and Development (Igor Babiak) Molecular Biology and Immunology (Monica Brinchmann) Aquaculture Genomics (Jorge Fernandes) Ecology Division Benthos ecology Terriestrial ecology生物物理相互作用海洋分子生态学生物多样性和生物地理
导航具有免疫力错误的患者的护理过渡：单中心的描述性经验
从小儿护理到成人护理的过渡是管理儿童的关键里程碑，尤其是在患有复杂慢性病的孩子中。它涉及确保患者和家庭正确适应新阶段，保持正在进行的治疗的连续性，并与专家建立适当的后续计划。先天免疫误差（IEI）的患者（以前称为原发性免疫疾病（PID））是一组疾病的一部分，其特征是免疫系统适当功能的改变；随着这些实体的诊断和治疗工具的进展，预期寿命的增加以及新需求出现。这些孩子在过渡期间有特殊需求。在患有PID和综合征特征的儿童组中尤为重要，他们经常出现多种慢性病。在这些情况下，过渡计划是一个重要的挑战，不仅涉及患者及其家人，而且还涉及广泛的专家。为了实现这一目标，应在小儿专家和成人顾问之间建立一个多学科的过渡团队，设计一个必不可少的巡回赛。As few transition care guidelines in the fi eld of PID are available, and to our knowledge, there is no speci fi c information available regarding patients with PID associated with syndromic features, we share our experience in this issue as a Primary Immunode fi ciencies Unit that is a National Reference Center for PID, and propose a guide to achieve an adequate and successful transition to adulthood in these patients, especially in those with associated syndromic features.
通过脑电图和Vidinexus的互动屏幕来改善博物馆访问者的参与度和经验
摘要这项研究的主要目的是通过开发包括脑部计算机界面（BCI）和客户端Vidinexus的互动屏幕在内的原型来探索以改善博物馆访问者的体验和参与的选项。这是通过遵循重点关注研究的三个不同方面的方法来完成的；博物馆和艺术，BCI和原型。前两个方面是背景文献研究的重点。这些发现用于指导原型开发的创作过程。系统的原型，包括交互式测验，它根据由EEG设备测量的选择和参与水平与访问者相匹配。该原型是在研究的构想，规范和实现阶段创建的；并在评估阶段进行了测试。
经验教训的开放式开放ran 2024年9月
● Goal: truly multi vendor solution ● Standardised open interfaces ● Vertical and horizontal disaggregation ● Three O-RAN Alliance RAN functions: O-RU, O-DU, O-CU (CP and UP) ● Other key elements: RIC and SMO ● O-RAN Alliance nomenclature for Cloud Platform: O-Cloud
人工智能在智能交通系统面临的挑战和经验教训报告
人工智能 (AI)，包括机器学习 (ML)，提供了使交通系统更安全、更公平、更可靠、更便捷、更安全、更高效和更具弹性的机会。然而，存在一些挑战，可能会阻碍人工智能在智能交通系统 (ITS) 中的成功应用以及这些好处的潜在实现。这些挑战包括但不限于围绕数据、支持技术、偏见、安全、隐私、道德和公平、泛化、模型漂移、可解释性、责任、人才/劳动力可用性和利益相关者看法的问题。虽然这些对人工智能采用和实施的挑战涉及各个领域，但本报告重点关注它们对 ITS 的影响以及机构在帮助缓解这些挑战时可以考虑的见解。表 1 总结了这 12 个挑战、它们对 ITS 的影响以及机构可以考虑的见解和经验教训。
