摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师,以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示,虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度,但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外,最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后,中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的,例如演示文稿、文本或视频,而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下,高等教育教师将人工智能用于学术技术目的,解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具,以及与研究相关的任务,如文本翻译或数据分析。基于这些结果,教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制,除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外,还应纳入更广泛的人工智能工具。
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而,与人工智能相关的风险很大,公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中,我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度,并确定了三个促成这一结果的因素:a) 对政府的高度信任;b) 人类参与所带来的保证;c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现,并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献,并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
随着全球气候变化的影响逐年加剧,关于太阳辐射改造(SRM)的讨论——通过提高地球对太阳光的反射率来对全球气候系统进行大规模的、人为的操控——正日益成为延缓气候变化的潜在机制。关于SRM相关技术的讨论大多集中在北半球国家,但SRM对南半球国家也具有重要意义,而且那里国家的兴趣也日益浓厚。自2019年以来,作者们一直在南半球国家直接参与SRM研究,参与了与该领域发展相关的研究、研讨会和其他活动,同时也致力于巴基斯坦气候和环境问题的科学和治理工作。本政策简报是2024年1月在巴基斯坦伊斯兰堡举办的一次培训研讨会的成果,在研讨会上,作者们就与巴基斯坦国情相关的SRM问题进行了探讨。作者们概述了SRM面临的治理挑战,并为巴基斯坦气候界成员、民间社会组织以及政策制定者和决策者提供了一个初步框架,帮助他们参与目前已在进行的SRM全球讨论。最后,作者就国家应如何考虑参与这些即将采取的气候干预措施提出了建议。
最近的估计显示,在11月至12月,新德里及其周围城市的空气污染原因约为70%。不仅旁遮普邦和哈里亚纳邦,稻草燃烧在其他州都非常迅速。主要燃烧会导致CO2,CO,SOX,NOX,颗粒物和CH4的发射,从而大大增加空气污染和GHGS/碳足迹。悖论是,一方面,我们缺乏动物饲料,生物燃料和肥料,另一方面,浪费或燃烧了大量的作物残留物。这不仅是自然可再生资源的巨大损失,而且与此同时,它还是温室气体(GHG)排放和环境污染的来源。但是,这些残基可以有效地用作覆盖物,用于生产肥料,乙醇,生物柴油,生物炭等,以及在保护农业中。There are knowledge gaps on the economic technologies for in-situ and ex-situ composting of straw, characterization of rice straw of available varieties for various purposes, cost- effective small-scale technologies for bio-energy production, technologies for value addition of paddy straw in view of present day mechanized agriculture and authentic database on contribution of straw burning in air pollution and GHGs/ carbon footprint.
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系,我们利用了小波工具(基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性)。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外,小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示,可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量,而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外,WGC 还显示,所有变量都可以相互预测。基于这些发现,瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信,瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络,它用于量化 LQG 中的物理时空。最近,利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念,并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力,还可用于量子力学。利用这一观点,我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
在哈马德·本·哈利法大学组织的一场小组讨论中,有人提出了一个问题:人工智能是否真的可以创造艺术?此次活动由哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院和人文与社会科学学院翻译与口译学院组织。活动由两场小组讨论组成,邀请了来自卡塔尔消防局驻地艺术家和 Mada 中心的主讲嘉宾。第二场小组讨论特别探讨了人工智能如何改变残疾人士的艺术体验和参与。小组通过案例研究展示了残疾人士如何利用人工智能来塑造他们对当代艺术形式的体验和概念。从而确定了人工智能可能对艺术感知和包容性带来的挑战和机遇。
