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变革性教学中心-ACIS
Glenn Whitman（@GWhitMancttl）是圣安德鲁主教学校的历史老师和Dreyfuss转型教学中心（CTTL）的Dreyfuss家庭主任。Glenn是Neuroteach的合着者：脑科学和教育的未来，Neuroteach Global和Neuroteach全球学生的共同设计者，以及Think的共同编辑，以不同的方式和深刻的是CTTL的国际出版物。Glenn从达特茅斯学院（Dartmouth College）和狄金森学院（Dickinson College）获得了MALS，并通过诸如独立学校，Edutopia，Mind，Brain和Education等出版物分享了CTTL的工作
非自然人类受试者的法律待遇
摘要 尽管法律人格已逐渐被赋予对人类社会自然运作有直接影响的非人类实体（鉴于其文化意义），但对于基于计算机的智能系统却并非如此。虽然这一概念到目前为止还没有对人类产生显著的负面影响，但这种情况之所以持续，只是因为先进的计算机智能系统（ACIS）尚未被公认为达到类似人类的水平。随着 ACIS 融入陪伴机器人和仿生学等医疗辅助技术，我们对 ACIS 的法律处理也必须适应——否则社会将面临可能导致法律认可的歧视性待遇的法律挑战。为此，本文揭示了规范“自然”人类主体定义的复杂性，阐明了当前的生物伦理话语如何无法有效指导 ACIS 融入植入和外部人工制品，并主张在国际法律保护和义务方面建立各种 ACIS-人类合并之间的法律界限。
推荐引用 推荐引用 Ouyang, Chenlu 和 Xu, David, “AI 视频摘要有帮助吗？AI 生成的视频摘要的效果”(2024)。ACIS 2024 会议纪要。 120. https://aisel.aisnet.org/acis2024/120
生活节奏的加快和短视频的蓬勃发展挤压了在知识传播中扮演重要角色的长视频的生存空间。为了解决这一困境，视频摘要被提出来促进视频观看和知识获取。而人工智能的出现使这一解决方案成为可能。我们认为人工智能生成的视频摘要可能会减少获取信息的努力，但逻辑混乱和信息丢失可能会降低获取的信息质量。基于努力-准确性框架，对信息质量要求不同的用户对有/无人工智能摘要的视频会有不同的反应。因此，我们计划进行实验室实验，探索人工智能摘要是否以及如何增加用户的视频观看意愿。此外，我们还将研究人工智能摘要的使用是否影响知识获取质量。我们希望加深对人工智能视频摘要使用的理解，并提供如何使其有效工作的见解。
FA = 秋季 SP = 春季 SU = 暑期课程 ...
BIT 5524 商业智能与分析简介 BIT 5594 或 MGT 5804 FA BIT 5534 应用商业智能与分析 BIT 5524 SP BIT 5544 商业生成人工智能简介 SP BIT 5564 医疗信息技术 ACIS 5504 SP BIT 5574 医疗数据管理 ACIS 5504 SU CS 5244 Web 应用程序开发 CS 5044 FA, SU CS 5254 移动应用程序开发 CS 5044 SP CS 5644 大数据机器学习 CS 5044 FA CS 5664 社交媒体分析 CS 5044 SP CS 5744 软件设计与质量 CS 5704 FA ECE 5480 网络安全与物联网 ECE 5484 或 CS 5044 FA, SP, SU ECE 5485 网络与协议 l ECE 5484 FA ECE 5494 人工智能与机器学习创新途径 ECE 5484 或 MGT 5804 SP ECE 5585 IT 安全与信任 l ECE 5484 FA ECE 5586 IT 安全与信任 ll ECE 5585 SP ECE 5984 SS：创新和新兴技术的关键工程方法
使用此工作表的研究计划
位5524商业智能和分析简介位5594或MGT 5804 FA位5534应用商业智能和分析位5524 SP BIT 5544 BIT 5544企业AI介绍SP 5564 Healthcare Information in BIT BIT 5564医疗保健信息ACIS 5504 SP BIT 5574 HEALTARCARE DATEM INSPACTIO 5254移动应用程序开发CS 5044 SP CS 5644与大数据CS 5044 FA CS 5664社交媒体分析CS 5044 SP CS 5744软件设计和质量CS 5704 FA ECE 5480网络安全和互联网ECE 5484或CS 5484或CS 544 LEC 544 fa，SU 5485448448484. FA ECE 5494 AI和机器学习ECE 5484或MGT 5804 SP ECE 5585 IT安全和信任LECE 5484 FA ECE 5586 IT安全和信任LL ECE 5585 SP ECE 5984 SS：针对创新技术的重要工程方法
推荐引用 推荐引用 Podder, Itilekha 和 Bub, Udo，“一种可解释的人工智能框架，用于改进半导体制造：一种设计科学研究方法”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。88. https://aisel.aisnet.org/acis2024/88
半导体制造业正在经历一场数据驱动的革命，推动力来自电子设备和智能技术的进步。这种转变显著增加了数据的数量、速度和种类，从而增强了知识提取和流程优化。然而，传统的解决方案，例如“跨行业数据挖掘标准流程”、“数据库中的知识发现”和“团队数据科学流程”，不足以解决实时分析、高维数据和特定领域的挑战。为了弥补这些差距，我们引入了一个将可解释的人工智能与设计科学研究方法相结合的新框架。该框架的主要贡献包括实时处理能力、领域知识的集成以及人工智能 (AI) 模型的增强透明度，从而确保准确且可解释的决策。该框架通过晶圆图聚类展示，为实施数据挖掘和人工智能项目提供了全面、行业特定的系统指导，提供了高效、易于理解的解决方案，可以改善半导体制造。
推荐引用 推荐引用 Monshizada, Sahber；Sarbazhosseini, Hamed；Mohammadian, Masoud，“从人员、流程、数据和技术的角度概念化人工智能管理”（2021 年）。ACIS 2021 会议论文集。64。https://aisel.aisnet.org/acis2021/64
研究指出，实施人工智能 (AI) 的组织面临着诸多挑战。这些挑战的例子包括缺乏利用人工智能的经验和技能 (Desouza 2018；Ichishi 和 Elliot 2019)、有效管理信息安全 (Choudhary 等人2020；Wirtz 等人2019) 和数据可用性 (Desouza 等人2020；Sun 和 Medaglia 2019)。研究人员提出的挑战会影响组织内人工智能的最终结果和成功实施。最近的研究主要集中在识别人工智能挑战上，很少有研究探索组织如何通过克服这些挑战来成功利用人工智能。本研究旨在探讨以下问题——组织如何从非技术角度管理人工智能，以提高人工智能项目的成功交付率？
推荐引用 推荐引用 Frick, Nicholas；Brünker, Felix；Ross, Björn；Stieglitz, Stefan，“基于人工智能的服务设计要求丰富企业中的遗留信息系统：管理视角”（2020 年）。ACIS 2020 会议纪要。44。https://aisel.aisnet.org/acis2020/44
信息系统 (IS) 几十年来一直被引入企业以创造商业价值。从历史上看，深度集成到业务流程中且未被替换的系统仍然是重要资产，因此成为遗留信息系统 (LIS)。为了确保未来的成功，企业投资于创新技术，例如基于人工智能的服务 (AIBS)，丰富 LIS 并协助员工执行与工作相关的任务。本研究采用混合方法，从管理角度制定设计要求。首先，我们进行了十次访谈，以制定设计 AIBS 的要求。其次，我们使用在线调查 (N = 101) 评估了它们的商业价值。结果表明，高管认为设计要求与短期内创造战略进步相关。在我们的研究结果的帮助下，研究人员可以更好地了解哪些地方需要进一步深入研究以完善要求。从业者可以了解 AIBS 如何在丰富 LIS 时创造商业价值。
推荐引用 推荐引用 Hardarson, Emil；Ivarsson, Frida；Islind, Anna Sigríður；Arnardóttir, Erna Sif；Óskarsdóttir, María，“人机协作：从可解释的 AI 到共同创造意义”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。 148. https://aisel.aisnet.org/acis2024/148
随着人工智能在决策中的应用越来越广泛，了解人类和人工智能系统如何有效协作变得越来越重要。人机协作的一个方面是可解释的人工智能 (XAI)，旨在使人工智能系统做出的决策为人类所理解。本文介绍了人机协作中 XAI 的框架视角。根据这一理论，我们提出了从基于说服的 XAI（人类被动接受算法解释）向 XAI 中的共同创造（人类和人工智能协作创造有意义的解释）的转变。我们通过框架分析来推动这一转变，将传统的 XAI 开发与睡眠医学中关于 XAI 的观点的经验数据进行对比。本文通过一种更具互动性和情境感知的 XAI 方法为增强人机协作提供了新的见解。
通过考虑云与陆地表面之间的耦合来约束气溶胶云相互作用
气溶胶云相互作用（ACI）对于通过影响能量和水周期来调节地球气候至关重要。然而，ACI的影响具有很大的不确定性，这是由观察到的估计值和模式估计之间的系统差异所证明的。这项研究量化了ACI确定的主要偏差，这是由于传统的表面或空间测量结果无法在云水平上捕获气溶胶，除非云与陆地表面结合。我们引入了一种先进的方法来确定ACI的辐射强迫，该方法通过考虑云表面的结合。通过整合现场观测，卫星数据和模型模拟，这种方法揭示了气溶胶垂直传输和由云耦合引起的ACI效应的剧烈性。在耦合方案中，气溶胶比在脱钩条件下更均匀地增强边界层的云液滴浓度，在该条件下，来自自由气氛的气溶胶主要影响云的性质，从而导致明显的冷却效应。我们的发现聚光灯云表面耦合是ACI量化的关键因素，并暗示了传统估计中潜在的评估不足。