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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
OCP NVME密钥管理规范v0.5.5.docx
尽管有上述许可证，但OCP“原样”提供了此规范，OCP明确否认与规范有关的适销性，不侵权，适用于特定目的或标题的任何保证（明示，暗示或其他方式）。在此通知是，未授予上述未授予的其他权利，包括没有限制，未执行上述许可证的第三方的权利可能与实施或遵守此规范有关。OCP不承担确定为实施此规范所需的许可的权利。您假定实施或使用规范的全部风险。在任何情况下，OCP对与您使用此规范相关的任何索赔的任何货币损害均不承担任何责任，包括但不限于对损失的利润或任何后果，偶然，间接，间接，特殊或惩罚性损害的任何责任，无论是否基于任何类似的责任，无论是基于ot的任何原因，无论是基于Bretifigia的任何原因，无论是均可及其均可提供的均可，无论是基于合同而言，无论是均可提供的，无论是基于合同而言，无论是均可提供的，无论是均可及其侵权行为，无论是基于合同而言，无论是均可损害的责任，无论是基于合同的均可及其责任，无论是均可及其均可损害（包括），无论是基于合同而言，无论是均可提供的，无论是均可提供的，无论是基于合同而言）告知可能造成这种损害的可能性。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
程序规范
BSC生物学科学C100 BSC生物学科学（生物化学）C700 BSC生物学科学（遗传学）C400 C400 BSC生物学科学（微生物学）C500 BSC生物学科学（具有药理学生理学）B1B2 BSC BSC BIBSIOLIGY（动物学BSC）C300 BSC SCIECENCE（动物学）C300 BSC SCIECENCE（动物学）（ Biosciences* BSC Biosciences（生物化学）* BSC Biosciences（遗传学）* BSC Biosciences（微生物学）* BSC Biosciences（具有药理学的生理学）* BSC Biosciences（动物学）
根据规范扩张的最佳非线性外推方法的最佳非线性外推方法
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用，例如信号处理，财务预测，机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术，包括Wiener滤波和自回归移动平均值（ARMA）模型，通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示，但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性，并提出了一个可靠的非线性外推框架，以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
COVID-19 MRNA疫苗（5年及以上）患者组方向 ehia：在患有镰状细胞疾病的患者中使用的plerixa（... 呼吸道合胞病毒（RSV）老年人计划通讯 诊断成像数据集统计版本 2025/26 NHS付款计划 - 咨询通知 NHS标准合同2024/25-一般条件（完整... 中型安全住院服务（MSU） 专业皮肤科服务规范 NHS标准合同2024/25 国家创新药品基金列表v1.3
nhse和根据本PGD提供服务的人不得更改，修改或添加本文档的临床内容（第4、5和6节）；这种行动将使提供的临床签名无效。此外，授权组织不得改变第3节（员工特征）。第2节只能由授权PGD的人根据《人类药品法规》 2012 1（HMR2012）附表16第2部分第2部分（代表NHSE）修改。第7节可以在提供的指定可编辑字段中进行编辑，但仅出于提供这些部分的目的，即使用PGD的NHS组织的责任和治理安排。第7节不能用于更改，修改或添加到临床内容中。此类行动将使UKHSA临床内容授权无效，该临床内容授权是根据法规提供的。第7节将由提供服务及其授权经理的注册从业人员完成。
程序规范（UG）
出于获得学位的目的（为了处理特殊案例，例如计划的变化），学生将在任何一年中选择最多30个饮食模块的学分（经学校批准）。在第二年底，学生有机会在行业中获得安置 - G10Y数学具有专业的位置。学生还可以选择利用出国留学-G101数学具有专业位置。第1个学期A两个强制性模块：Python I MTH4213中的MTH4000编程数字，集合和功能学期b两个强制性模块：MTH4104代数MTH4215介绍MTH4215 VECTORS和MTHRICES和矩阵学期A＆B两个强制性模块：MTH43300的量化（30 cortif）（30）（30）。 credits) Year 2 Semester A Three compulsory modules: MTH5112 Linear Algebra I MTH5123 Differential Equations MTH5129 Probability and Statistics II Choose one from: MTH5104 Convergence and Continuity MTH5124 Actuarial Mathematics I Semester B One compulsory module: MTH5005 Programming in Python II Choose three from: MTH5103 Complex Variables MTH5105差分和积分分析MTH5115线性优化和游戏理论MTH5120统计建模I年长MTH5205 MTH5205数学家的专业技能（0学分）3年级学生必须选择三种途径之一：一般，纯，统计或统计和财务。然后，他们从列出的该路径列出的模块中选择60个学分。一般途径学期a
B.Tech。规范B.Tech。规范
1引言3 2学术管理3 3研究计划6 3.1当前计划6 3.2学术会议6 3.3持续时间7 4课程结构研究7 4.1学分和课程结构7 4.1.1理论和实验室课程：8 4.1.2研讨会和项目8 4.1.3 4.1.3 B.技术。Project (BTP) 9 4.1.4 Undergraduate Research Awards (URA) 9 4.1.5 Field Visit(s) 9 4.1.6 Summer Internships 9 4.2 Minimum credit requirements 9 4.3 Course Numbering System 10 5 Additional learning, Minor and Honours 11 5.1 Additional learning 11 5.2 Minor 11 5.2.1 Eligibility for Minor 12 5.2.2 Withdrawal from a Minor 12 5.3 Honours 12 5.3.1 Eligibility for Honours 13 5.3.2 Withdrawal from Honours 13 6 Academic Calendar 14 7 Admissions 14 7.1 Validity of Admission and Its Cancellation 14 7.2 Change of Discipline 14 8 Registration 15 8.1 Academic Registration 15 8.2 Administrative Registration 16 8.3 Registration in Summer Semester 16 8.4 Minimum/Maximum Student registration in an Elective Course 16 8.5 Registration for non-Graded units 16 8.6 Dropping of semester 16 8.7 Cancellation of Registration in a Course 17 9 Late注册17 10在常规学期中的学术负担18
误解的社会规范和反对气候变化的意愿
建议的引用：彼得·安德烈； Boneva，Teodora； Chopra，Felix；福克，阿明（2024）：误解的社会规范和反对气候变化，安全工作文件的意愿，编号414，莱布尼兹金融研究所安全，法兰克福a。 M.，https://doi.org/10.2139/ssrn.4740469