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关于保护植物品种和农民的研讨会兼意识计划
首席嘉宾，新德里PPVFRA主席T. Mohapatra博士承认农民，特别是在部落地区，是传统品种和陆地的管理者的重要作用。他强调了保护这些农民品种的巨大未来潜力，尤其是通过将它们整合到价值链中并探索其商业化机会。此外，Mohapatra博士开设了KVK Puri的演示单元。
评估学生意识和应用的应用
近几十年来，环境下降逐渐升级，对地球和人类产生了负面影响。许多研究表明，这种退化主要是由人类活动驱动的。解决气候变化和环境损害的关键策略是促进人类行为的变化向更可持续的环境管理实践。一种有效的方法，尤其是在高等教育中，是环保课程和技术的整合。本研究旨在使用有关环境挑战的案例研究，以评估印尼高等教育中生态友好课程和技术的实施。调查结果表明，尽管学生对环境问题有所了解，例如气候变化和浪费，但他们的整体意识和参与仍然很低。这在很大程度上是由于大学课程中对环境主题的覆盖不足所致。此外，废物管理和提供可持续技术（如饮用水系统）等实践在校园中仍然很少。这些结果强调了政府优先考虑在大学课程和校园业务中纳入环境问题和可持续实践的关键需求。这样做，可以更加重视环境管理，从而提高了学生对环境保护的认识和积极参与。
大学生的认知和感知水平
摘要 人工智能站在变革性技术的前沿，重塑了教育工具和组织。在传统上以教师不可或缺为特征的教育领域，在线教育的出现以及人工智能 (AI) 和机器学习的不断进步正在重塑教育者的职责。虽然教师仍然是有效教育实践的基石，但人工智能利用高级分析、深度学习和机器学习来监控个人进步，从而有别于传统教学方法。人工智能在教育领域的不断发展不仅有助于发现教学差距，而且还提高了教育的整体质量。随着人工智能解决方案的进步，它们提供了一种识别和解决教育交付中缺陷的方法，从而实现了更精细和个性化的学习方法。人工智能升华为教育，通过开发新的时区，增加了时间和灵活性，赋予了教师权力。这种新获得的自由使教育者能够依靠发展理解和适应性的关键方面，而这些方面需要人类的能力，而计算机可能难以在这些方面产生影响。人工智能与人类教师之间的协同作用可以提高效率、提供个性化的学习体验并简化管理流程。从本质上讲，技术与教育者的融合有可能让学习者发挥出最佳表现。本文介绍的研究文章深入探讨了人工智能在教育行业的多方面作用和影响，阐明了人工智能可以增强教育实践的各种模式，同时认识到人类参与学习过程的持久意义。
空间领域感知测试与评估的通用任务框架
空间领域感知 (SDA) 工具、应用和处理 (TAP) 实验室（简称 SDA TAP 实验室）是美国太空军的一项举措，旨在高效、有效地将技术从工业界、学术界和联邦资助的研究和开发中心 (FFRDC) 转移到太空军的监护人或操作员。SDA TAP 实验室的参与者开发软件，用于执行诸如确定火箭发射是否会对在轨卫星构成威胁、预测未来的会合和近距操作以及检测生命违规模式等任务。测试和评估该软件对于确保其按要求运行以及与其他软件解决方案进行对标至关重要。劳伦斯利弗莫尔国家实验室正在对 SDA TAP 实验室进行测试和评估，并借鉴软件开发、SDA 以及机器学习和人工智能社区的最佳实践，以确保该过程可量化、客观、严谨并激发创新。在本文中，我们概述了我们用于测试和评估的一般方法，即推动人工智能和机器学习创新的通用任务框架，并重点关注我们在预测连词方面开发的特定基准测试问题。
零排放车辆意识倡议
加拿大已经实施了重要的政策框架和中型和重型零排放车辆（MHDZEVS）的激励措施。在2022年7月宣布的中型和重型零排放车辆（IMHZEV）计划的激励措施是加拿大方法的显着部分。这项为期四年，约5.5亿美元的计划旨在通过提供购买激励措施来帮助全国各地的企业和社区采用零排放车辆。这些激励措施可以覆盖电动汽车与传统同行之间价格差的50％，其潜在补贴每辆车高达200,000美元。这种联邦激励措施旨在补充省级或领土激励措施，增强2B级的负担能力到8级合格的车辆，例如福特E-Transit Cargo Van和Volvo VNR-Electric Tractor Truck。51
世界抗菌药物耐药性宣传周
对于政策制定者 • 将抗菌药物耐药性教育纳入国家“同一个健康”政策：确保将抗菌药物耐药性教育和宣传活动纳入国家“同一个健康”战略和政策，以有效应对这一威胁。倡导将抗菌药物耐药性纳入中小学课程以及专业教育和培训，并从多部门角度进行。 • 增加资金：倡导并分配更多财政资源以实现抗菌药物耐药性国家行动计划（NAP）的目标。 • 加强监测系统：投资、建立和完善国家和地区抗菌药物耐药性监测系统，以更有效地监测和应对耐药趋势。 • 加强抗菌药物制造、使用和处置的法规和立法：实施和执行更严格的抗菌药物在人类医学、农业和兽医实践中的制造、使用和处置的法规和立法，以可持续地减少环境排放和耐药性风险。 • 支持全球抗菌药物耐药性倡议：与四方组织（联合国粮食及农业组织 (FAO)、联合国环境规划署 (UNEP)、世界卫生组织 (WHO) 和世界动物卫生组织 (WOAH)）合作，实施和监测抗菌药物耐药性国家行动计划，并积极参与国际抗菌药物耐药性倡议，如抗菌药物耐药性多利益相关方伙伴关系平台。 • 分享抗菌药物耐药性数据：确保国家与四方组织领导的倡议共享数据，例如全球抗菌药物耐药性和使用监测系统 (GLASS)、动物抗菌药物使用 (ANIMUSE)、国际粮农组织抗菌药物耐药性监测系统 (InFARM) 和跟踪抗菌药物耐药性国家自我评估调查 (TrACSS)。 • 支持多部门和多利益相关方合作：由于抗菌药物耐药性需要从不同学科和角度加以应对，因此应加强卫生、教育、农业和畜牧业、环境、财政等相关部委以及民间社会、幸存者和青年等关键利益相关方团体之间的协调机制，以采取协调而大胆的应对措施。 • 推动各部门采取预防行动，减少抗菌药物需求并减少环境中的抗菌药物排放：在抗菌药物耐药性国家行动计划和其他政策和法规中纳入干预措施，以防止和减少各部门向环境中释放抗菌药物。
数据见解，谱系和空间域意识的自动化
可用于空间操作中心的数据的数量和质量对于操作员的理解至关重要。商业空间情境意识（SSA）数据提供商，高级传感器和扩展通用数据存储库的数量越来越多，增加了传统系统最初设计的SSA数据源和类型的源数和类型。决策者需要快速了解太空域意识（SDA）数据提要（SBM）系统（SBM）系统的谱系，然后才能充满信心地响应太空域中的活动。此外，其他信息来源并不总是确保用户及时可用数据。人类手动理解SDA数据的谱系通常是不可行的，因为缺乏可追溯性和信息量太大而无法解释。
探讨教师对教育领域人工智能的认识：北塞浦路斯案例研究
摘要：本研究调查了教师对人工智能 (AI) 在教育中的应用的认识水平，重点研究这种认识是否因社会人口特征、技术使用情况以及有关人工智能的特定知识和信念而有所不同。本研究于 2023-2024 学年在北塞浦路斯进行，采用了有目的和滚雪球抽样方法的调查模型，涉及 164 名教师。本研究包括小学、中学、高中和大学等不同级别的教师。Feriko˘glu 和 Akgün (2022) 开发的“人工智能意识量表”用于测量人工智能意识。通过偏度和峰度值验证数据的正态性，允许进行参数统计检验，例如 t 检验、单向方差分析、逻辑回归和卡方分析。本研究探讨了不同类型和教育水平的学校使用人工智能的分布情况，并评估了人工智能意识的各个子维度对其在教学中应用的影响。研究结果表明，教师人口统计学特征（年龄、性别、教育水平、学校类型、机构级别和月收入）对人工智能意识没有显著影响。然而，使用模式表明，大学讲师更有可能将人工智能融入教学，其次是小学和中学教师，中学教师使用人工智能的可能性最低。多层神经网络分析发现，实践知识是影响人工智能在教学中使用最关键的因素（重要性权重为 0.450），其次是信念和态度（0.298）、相关性（0.148）和理论知识（0.104）。这些结果强调了实践知识对于促进人工智能融入教育实践的重要性，强调了对教师培训和专业发展计划的重要意义。
评估学生对人工智能工具的认识和使用情况
摘要 — 人工智能 (AI) 是解决教育领域一些最大挑战的潜在解决方案，但它可能是一把双刃剑，因为它也可能对学生的学习过程产生负面影响。本研究旨在确定学生对人工智能工具的认识水平和使用程度。使用 Cochrane 公式确定样本量，并通过随机抽样技术选择受访者。通过 Google 表单的在线调查从 193 名学习科学和/或数学的教育学生那里收集数据。本研究采用混合方法研究设计。研究人员制作的经过信度和效度测试的调查问卷用于收集所需的定量数据，然后通过访谈获取定性数据。结果显示，学生对人工智能学习工具略有了解，并经常使用这些技术来完成学业。认识水平取决于学生使用的小工具。此外，研究结果还表明，学生的认识水平与使用程度之间存在直接关系。尽管人工智能可能对学生的教育产生负面影响，但还是建议制定政策或指导方针，指导大学如何监控学习者的成果，以保持教育质量。