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2022 年 6 月 (v3) QP - 试卷 4 CAIE 生物学 A-level
• 培育野生型植物（非转基因）和 Sox4 植物。• 将野生型植物的叶子放在密封的玻璃容器中。• 容器中的二氧化碳 (CO 2 ) 浓度增加，因此细胞间隙中的 CO 2 浓度也增加。• 其他环境条件保持不变。• 测量叶子的 CO 2 固定率。• 用 Sox4 植物的叶子重复实验。
2022 年 6 月 (v2) QP - 试卷 4 CAIE 生物学 A-level
说明 ● 回答所有问题。 ● 使用黑色或深蓝色笔。您可以使用 HB 铅笔绘制任何图表或图形。 ● 在页面顶部的方框中写下您的姓名、中心号码和考生号码。 ● 在提供的空间中写下您对每个问题的答案。 ● 请勿使用可擦除笔或修正液。 ● 不要在任何条形码上书写。 ● 您可以使用计算器。 ● 您应该展示所有工作并使用适当的单位。
Michael Anis Mihdi Afnan、Cynthia Rudin、Vincent Conitzer、Julian Savulescu、Abhishek Mishra、Yanhe Liu 和 Masoud Afnan。2021. 人工智能在体外受精中选择胚胎的伦理实施。2021 年 AAAI/ACM 人工智能、伦理和社会会议 (AIES '21) 论文集，2021 年 5 月 19-21 日，美国虚拟活动。ACM，美国纽约州纽约，11 页。https://doi.org/10.1145/3461702.3462589
体外受精 (IVF) 是一种彻底改变不孕症治疗的临床技术。该过程包括在实验室中使卵子受精，然后将产生的胚胎移植到子宫中。自然受精和受孕是一种低效的过程，任何特定胚胎活产的几率都很低。自然和医学治疗的解决方案是创造多个胚胎，以便最终可能有一个胚胎着床。在自然界中，成本是怀孕时间，如果没有胚胎着床，则需要承受无子女的痛苦。在临床实践中，成本还以美元来衡量。为了提高临床实践的效率，人们非常重视选择最有可能着床的胚胎。实验室最近的一项创新是几天内对培养中的胚胎进行延时成像。这产生了数千个视觉数据点，并有望通过基于人工智能 (AI) 的模型增强胚胎选择过程。在本文中，我们概述了 IVF 过程，回顾了目前使用人工智能进行胚胎选择的方法，讨论了在此特定领域使用人工智能的伦理问题，并提出了有关这项新技术的伦理实施建议。最后，我们鼓励人工智能研究人员与生育临床医生合作，以有意义且合乎道德的方式推进这项研究。
“AIEd” 会加剧还是缓解教育不平等？
随着人们越来越意识到算法偏见和自动化侵入的社会风险，数据驱动的人工智能系统中的公平性、问责制和透明度问题在医疗保健、贷款发放和招聘等多个高风险环境中受到越来越多的学术关注（例如，Barocas & Selbst，2016 年；Holstein、Wortman Vaughan、Daumé III、Dudik & Wallach，2019 年；Veale、Van Kleek & Binns，2018 年）。虽然如何设计更透明、更负责的系统的问题在教育人工智能学术领域引起了一些关注（例如 Bull & Kay，2010；2016；Conati、Porayska-Pomsta 和 Mavrikis，2018；Holstein 等人，2019；Shum，2018），但教育人工智能 (AIEd) 系统中的公平性和公正性问题却受到的关注相对较少（Blikstein，2018；Ferguson，2019；Holmes、Bialik 和 Fadel，2019；Holstein 和 Doroudi，2019；Shum 和 Luckin，2019）。
认证人工智能工程师 - (CAIE™)
CAIE™ 合格的人工智能工程师展示了与概念化、设计、构建和最终推出复杂的机器学习算法相关的高端专业知识和专长，这些算法将通过非结构化的训练集促进自主知识收集。CAIE™ 旨在将高成就者转变为人工智能策划者，以对组织、企业和行业产生更大的影响，并提供丰富的规划、设计和实施流程和布局的机会，这些流程和布局最适合当今竞争激烈的技术驱动世界。CAIE™ 无疑是终极资格，因为它的最新课程符合当前趋势并培养面向未来的人工智能工程师。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
SAIEE储能章发布 - ...
Chandima Gomes是SAIEE储能章节的现任主席。他是Witwatersrand大学高压工程教授，Eskom Power Plant Engineering Institute（EPPEI）主席 - HVAC兼高压工程卓越中心主任（CEHVE）。 Chandima发表了300多个研究论文，涉及闪电保护和接地，可再生能量，EMI/EMC，出院物理学以及其他几个受试者。他是Witwatersrand大学高压工程教授，Eskom Power Plant Engineering Institute（EPPEI）主席 - HVAC兼高压工程卓越中心主任（CEHVE）。Chandima发表了300多个研究论文，涉及闪电保护和接地，可再生能量，EMI/EMC，出院物理学以及其他几个受试者。
蒙特利尔人工智能伦理研究所 (MAIEI) 提交给
与大多数政策工具一样，知识产权法旨在激励和抑制人类行为以实现“最佳”目标。专利制度的目标是激励人们投入时间、金钱和精力为社会创造新颖而有意义的发明。然而，人工智能技术本身并不受政策工具的行为推动力的影响，因为与人类不同，人工智能不会故意自私。这一现实引出了一个问题：即使在最好的情况下，人工智能的知识产权能实现什么？为什么要扩大知识产权的定义以考虑人工智能“发明者”，而这些“发明者”不会根据这些保护改变他们的行为？由于人工智能不会主动：i）投资研发；ii）决定开发创新而非通用的解决问题的方法；也不理解“对我们的社会有意义”的概念，那么人工智能的知识产权保护将在促进我们社会的发明方面发挥什么作用？一个有用的类比表明地方法律不适用于 IA 系统，即将刑法应用于自动驾驶汽车的概念。与人类驾驶员不同，自动驾驶汽车不会因为法律处罚或扣分而受到安全驾驶的激励。事实上，除了 1 和 0 的序列之外，自动驾驶汽车根本不知道“法律处罚”或“扣分”的概念是什么；更不用说有动力按照他们建立的激励结构行事了。因此，自动驾驶汽车的开发者并没有要求扩大法律处罚和扣分范围，以确保人工智能技术的安全驾驶；相反，开发人员专注于与该技术兼容的技术组件，以确保其安全性。那么，当这些激励措施与人工智能技术不兼容时，我们为什么要尝试扩展知识产权法以支持人工智能技术的发明呢？扩展旨在推动人类行为的法律技术并将其应用于技术是一种逻辑上的不一致，它使将知识产权应用于人工智能的重要性失效。
人工智能与电子（AIE）研究生课程
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