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将零工经济融入马来西亚高等教育
摘要：由于永久性工作机会越来越少，当今和未来的劳动力，尤其是毕业生，可能会面临更多挑战。这在一定程度上是由于自动化和技术的发展。然而，随着自动化和技术的发展，出现了新的职业类型，主要涉及自由职业、短期合同和兼职。这些类型的就业被称为零工经济，这个术语在 2008-2009 年经济危机期间流行起来。为了让本科生为未来的职业做好准备，将零工经济的内容纳入教学大纲至关重要。玛拉工艺大学 (UiTM) 是一家受托培训土著本科生和毕业生的机构，它在教学过程中吸收了一些零工经济的理论和实践。尽管如此，仍需要采取更多措施来加强高等院校零工经济的实施，以使其与国家 2030 年共享繁荣愿景保持一致。
迈向将真正的随机数生成融入...
摘要 — 量子通信功能的集成通常需要专用的光电元件，而这与电信系统的技术路线图并不相符。我们研究了商用相干收发器子系统在经典数据传输之后支持量子随机数生成的能力，并展示了如何将基于真空涨落的量子熵源转换为真正的随机数生成器。我们讨论了两种可能的实现方式，分别基于接收器和发射器中心架构。在第一种方案中，利用相干内差接收器中的平衡同差宽带检测来测量 90 度混合输入端的真空状态。在我们的原理验证演示中，在超过 11 GHz 的宽带宽上获得了 >2 dB 的光噪声和电噪声之间的间隙。在第二种方案中，我们提出并评估了重复使用偏振复用同相/正交调制器的监测光电二极管来实现相同目的。演示了 10 Gbaud 偏振复用正交相移键控数据传输的时间交错随机数生成。详细模型的可用性将允许计算可提取的熵，因此我们展示了两个原理验证实验的随机性提取，采用了双通用强提取器。索引术语 — 数字安全、多用途光子学、光通信设备、光信号检测、随机数生成
将清洁能源融入采矿作业
缩略词列表 ARENA 澳大利亚可再生能源机构 BF 高炉 BHB Broken Hill 专有 BNEF 彭博新能源财经 BOF 高氧炉 BTU 英热单位 CAPEX 资本支出 CHP 热电联产 CO 2 二氧化碳 CO 2e 二氧化碳当量 CSM 科罗拉多矿业学院 CSP 聚光太阳能发电 DPM 柴油颗粒物 DRI 直接还原铁 EIA 美国能源信息署 GDP 国内生产总值 GER 总能源需求 GHG 温室气体排放 GWh 千兆瓦时 HFO 重质燃料油 HVAC 供暖、通风和空调 ICMM 国际矿业与金属理事会 IEA 国际能源署 IPP 独立电力生产商 IRENA 国际可再生能源署 JISEA 联合战略能源分析研究所 kWh 千瓦时 LCOE 平准化能源成本 Mt 公吨 MW 兆瓦 NREL 国家可再生能源实验室 OPEX 运营支出 PPA 购电协议 PV 光伏 R&D 研究与开发 S&T 密苏里科技大学科技 SDG 可持续发展目标 TWh 太瓦时
信任人工智能：将人工智能融入陆军的……
数据技术本身可能是一个“黑匣子”，即使对受过相关教育和培训的人来说也是如此。因此，参与该过程的人员可能难以解释系统的输出。其次，正如这项研究所述，开发和使用这些技术的大部分专业知识都掌握在行业手中，而不是国防部。因此，供应商比以前更多地参与系统的操作和维护。第三，要充分利用人工智能和数据技术的作用，每个人——从指挥官和参谋到操作员——都需要一定程度的人工智能和数据素养。
尽职调查融入人工智能——利与弊
此外，将人工智能纳入尽职调查可能会导致所需人力资本减少，这反过来可能会导致裁员，除非为客户提供不同的服务，并且进行尽职调查的团队获得新的技能。另一个考虑因素是将人工智能纳入尽职调查相关的成本，例如在软件不是由专业服务公司内部开发的情况下将使用的软件许可，以及确保软件以最佳性能运行所需的技术支持相关成本。
将人工智能（AI）融入 EFL 课堂
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合，包括将英语融入外语 (EFL) 课堂，一直是一个备受关注和争论的话题。事实上，人工智能有可能改变语言学习和教学。通过利用人工智能的力量，教育工作者可以为学生提供个性化的反馈、自适应学习体验、真实的资源和协作机会。这项调查旨在探索英语作为外语 (EFL) 教师对在课堂中融入人工智能 (AI) 技术的看法。作为。该研究专门针对智利一所私立大学的一组 EFL 教师，他们在将人工智能融入教学实践方面拥有丰富的经验。本研究的样本量包括 12 名 EFL 教师，他们是根据他们的专业知识和对人工智能技术的熟悉程度特意挑选出来的。通过探索这些教师的观点，本研究旨在深入了解大学阶段将人工智能融入 EFL 教育的有效性、挑战和潜在好处。研究结果表明，这些教师对人工智能的使用持积极看法，认识到人工智能有潜力提高学习和教学水平。研究结果还强调了在将人工智能融入 EFL 课堂时考虑学生的积极性水平以及教师的技术和教学能力的重要性。本研究深入了解了教师的看法，并阐明了在 EFL 教育中有效实施人工智能技术所需的考虑因素。关键词：EFL 教学；人工智能技术；课堂整合；学生参与。收到：2023 年 5 月 27 日 • 修订：2023 年 6 月 2 日 • 接受：2023 年 6 月 12 日
将人工智能融入人与人协作创意
当人们相互合作、共同探索想法和交换观点时，他们可以产生更多创新的想法。人工智能的进步为人们的创造性活动开辟了新的机会，个人用户可以用各种形式的人工智能进行构思。例如，人工智能代理和智能工具被设计为创意伙伴，提供灵感、建议创意方法或产生替代想法。然而，人工智能能为用户群体之间的协作创意带来什么尚未被完全理解。与个人创意相比，与多个用户一起创意需要了解用户的社交互动，将个人努力转化为集体努力，并最终让用户对与其他小组成员的合作感到满意。本次研讨会旨在召集研究人员和从业人员社区，探索人工智能在人与人协作创意中的整合。探索将围绕确定人工智能的潜在作用以及协作创意的过程和形式，考虑用户想用人工智能或人类做什么。
将人工智能融入日常实践的新方法
这是已接受出版的作者手稿，已经过完整的同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi：10.1002/CNCY.22424
将人工智能融入教育学学士学位课程
摘要：本系统综述探讨了人工智能 (AI) 在职前教师教育课程中的整合。随着人工智能技术的持续快速发展，人们越来越认识到它们改变教学和学习实践的潜力。本综述综合了现有的研究和文献，以研究人工智能在职前教师教育计划中的各种应用方式。重点关注的领域包括将人工智能用于个性化学习、数据分析、课程规划、虚拟教学助理、课堂管理、专业发展以及对道德和社会影响的探索。该研究强调了教师教育者在培养未来教育者在教学实践中有效利用人工智能技术方面的重要作用。他们的职责包括课程开发、教学和促进、专业发展、建模最佳实践、研究和学术、合作和伙伴关系以及宣传和政策制定。人工智能在职前教师教育中的各种应用带来的好处包括提高教学效率和支持持续的专业发展。然而，道德考虑、算法偏见和教学整合的需要等挑战仍然是重要的考虑因素。这篇评论强调了深思熟虑的实施策略和持续研究的重要性，以充分利用人工智能的潜力，为未来的教育工作者应对 21 世纪课堂的复杂性做好准备。关键词：人工智能；职前教师教育；课程整合；个性化学习；数据分析；课程规划