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衡量自我调节学习和人工智能的作用
学习科学正在拥抱技术在更好地检测、诊断和推动自我调节学习 (SRL) 方面所能发挥的重要作用。SRL 领域面临着测量 SRL 过程的挑战，以促进我们对多模态数据如何能够不引人注目地捕捉学习者在时间、任务、领域和环境中的认知、元认知、情感和动机状态的理解。本文介绍了一个自我调节学习过程、多模态数据和分析 (SMA) 网格，并将作者 (63 篇论文) 在过去五年中的联合和个人研究映射到网格上。这显示了如何使用多模态数据流来研究 SRL 过程。SMA 网格上的二维空间有助于可视化数据流之间的关系和可能的组合以及 SRL 过程的测量方式。本概述是对当前特刊“利用人工智能 (AI) 推进 SRL 研究”的分析介绍，我们鼓励定位新的研究和未探索的前沿。我们强调需要进行密切和战略性的合作，以加速进展，使用新的跨学科方法来开发教育技术中 SRL 的准确测量。
基于面部情感的音乐推荐...
抽象的人情绪在塑造个人的经历和互动中起着关键作用。情绪是人类将自己的内心感传达给他人的主要手段，通常是通过手势和声音变形传达的。个人具有影响周围人的情绪状态的独特能力。人类，类似于高级机器，具有显着的预测能力和情绪提示的无与伦比的准确性。预测面部表情，包括微笑，眼动和微妙的面部肌肉运动，对于衡量个人当前的情绪至关重要。在苦恼或沮丧的时期，人们经常通过将可信赖的同伴或沉浸在音乐中寻求慰藉，这种治疗媒介既可以舒缓身心。利用这些见解，我们的项目旨在通过面部表情分析来预测个人的情绪，然后播放为他们的情绪量身定制的音乐，从而增强了一种镇定和情感的幸福感。此外，我们的项目还可以根据他们当前的情绪状态来策划个性化的播放列表，从而为情绪增强和自我保健提供途径。关键字：人类的情感，表达，音乐，情绪。
统一社区范围内的全脑成像数据集可以实现强大的自动神经元识别，并揭示秀丽隐杆线虫中神经元定位的决定因素
我们开发了一种用于 C. elegans 体积显微镜数据（静态或视频）的数据协调方法，包括标准化格式、数据预处理技术和一套基于人机交互机器学习的分析软件工具。我们将来自 5 个实验室的 118 个全脑神经活动成像数据集统一起来，将这些数据集和随附工具存储在一个名为 WormID (wormid.org) 的在线存储库中。我们使用此存储库生成统计图谱，该图谱首次实现了跨实验室的精确自动细胞识别，在某些情况下接近人类的表现。我们挖掘这个存储库以确定影响神经元发育定位的因素。为了方便大家使用这个存储库，我们创建了开源软件、代码、基于网络的工具和教程，以探索和管理数据集，为科学界做出贡献。该存储库为实验者、理论家和工具制造者提供了不断增长的资源，以研究不同实验范式中的神经解剖组织和神经活动，开发和基准测试自动神经元检测、分割、细胞识别、跟踪和活动提取的算法，并为神经生物学发育和功能模型提供信息。
dell
3。我们致力于确保设备可安全使用。安全带一个村庄。今天，真正的安全性包括在硬件和固件级别以及软件上的保护。这就是为什么戴尔（Dell）付出巨大努力来策划一个完全审查的，最佳的合作伙伴的生态系统，这些生态系统可提供防止先进威胁的保护。许多直接集成到我们的商业PC中。也就是说，黑客正在不断创新新的方法来闯入软件。因此，我们的SDL实践旨在扩展保护后释放，包括快速，轻松识别和补救漏洞的能力。dell还主动报告即将到来的安全更新和明确的安全支持政策，以使客户更容易了解其产品在一生中如何受到保护。为了帮助客户快速查找有关产品发行的漏洞和适用性的信息，我们将所有安全咨询和通知合并在一个地方。将其与有据可查的脆弱性响应策略结合起来，使我们能够与研究人员紧密合作，因为报告了新的漏洞。这会缩短循环，并确保始终可以使用准确的信息，以允许客户在环境中评估和补救风险。
用于处理错误信息的对话式人工智能系统
Covid-19 给公众带来了大量信息，几乎在所有平台上都有真有假。对于个人来说，从海量信息中筛选出可靠、准确的事实是一项艰巨的任务，也可能令人不快。这很重要，因为从根本上说，控制疫情依赖于个人对公共卫生措施的遵守及其对必要性的理解，任何障碍，包括错误信息，都可能产生严重的负面影响。在本文中，我们提出了一个对话式人工智能系统，它使用双管齐下的方法解决错误信息：首先，让用户通过语音或文本以自然语言轻松访问从多个权威来源合成的简明、可靠的信息；其次，直接驳斥有关冠状病毒的普遍流传的谣言。最初的系统针对的是大学的教职员工和学生，但具有广泛的适用性。在系统的自然语言理解 (NLU) 测试中，我们获得了 0.906 的 F1 分数。我们还讨论了健康信息对话式自然语言界面领域当前的研究挑战。
使用技术增加对课堂上小学生的影响
（1）有能力的学习者，学生利用技术在选择，实现和证明其学习目标的能力方面发挥积极作用，并由学习科学所告知。（2）数字公民，学生认识到生活，学习和在相互联系的数字世界中工作的权利，责任和机会，他们以安全，法律和道德的方式行动和模型。（3）知识构造者，学生使用数字工具批判性地策划了各种资源来构建知识，创造创造性的文物并为自己和他人创造有意义的学习经验。（4）创新的设计师，学生在设计过程中使用各种技术来通过创建新，有用或想象力的解决方案来识别和解决问题。（5）计算思想家，学生制定并采用策略来理解和解决问题，以利用技术方法的力量开发和测试解决方案。（6）创意沟通者，学生清晰地沟通，并使用适合其目标的平台，工具，样式，格式和数字媒体来创造性地出于各种目的。（7）全球沟通者，学生使用数字工具来扩大自己的观点，并通过与他人合作并在本地和全球的团队中有效地工作来扩大他们的观点（Iste，2022）。
美国侵权法兴起的开始与终结
以过失原则为基础的理论已被理查德·爱泼斯坦 2、罗伯特·拉宾 3 和迈克尔·特雷比尔科克 4 等侵权法学者接受为一般正确理论，但乔治·普里斯特可能对此持否定态度。普里斯特在 1985 年的一篇重要文章中指出，现代侵权法的思想史以“企业责任”理论为中心。 5 普里斯特认为，法院自 1960 年开始接受这一理论，该理论倾向于“绝对责任”的做法——即要求产品制造商对因使用其产品而造成的所有伤害或损害负责。 0 此外，在后续文章中，普里斯特声称，企业责任理念已经超出了产品范围，延伸到提供各种服务的机构和专业人士。因此，他至少在他的一些著作中提出，这些被告已经受到朝着绝对责任方向发展的做法的影响。 Priest 强调法律对绝对责任的态度，这当然可能与我自己强调过失作为责任标准的观点不一致。因此，本文的第二个目标是捍卫我自己的立场，并审查和批评 Priest 所提出的立场。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
在图像分类中研究协作互动机教学
虽然以人为本的机器学习方法探索了互动循环中的各种人类角色，但出现了主动机器教学（IMT）的概念，重点是利用人类作为老师的教学技能来构建机器学习系统。但是，大多数系统和研究都专门用于单个用户。在本文中，我们在图像分类的背景下研究了协作互动式教学，以分析人们如何共同构建教学过程并理解他们的经验。我们的贡献是三倍。首先，我们开发了一个名为Teachtok的Web应用程序，该应用程序使用户组能够策划数据并逐步训练模型。第二，我们进行了一项研究，其中有十名参与者分为三个团队，这些团队在九天内竞争建立一个图像分类器。参与者在Focus小组中讨论的定性结果揭示了机器教学任务中协作模式的出现，协作如何帮助修改教学策略以及参与者对他们与Teachtok应用程序的互动的思考。从这些发现中，我们对基于互动，协作和参与机器学习的系统的设计产生了影响。
改革过程中咨询公司的政治经济学
现有研究解释了政府间组织中咨询公司的兴起（IGO）主要是管理管理的全球传播的证据。我们强调，顾问不仅是类似商业的世界文化规范的载体，而且是有争议的Igo政治和治理的一部分。我们解开了咨询黑匣子的包装，并重建了咨询公司如何在IGO中雇用和活跃。分析世界卫生组织（WHO）的经验，我们展示了IGO是如何非正式地“向咨询公司（以及他们的资助者）“开放”的，我们研究了其特权访问的后果在实践中是什么。顾问将声音和意见（包括他们自己的）策划为改革套餐，促进某些内容，并从事破坏对利益持有人的责任感的自我效率实践。顾问的关键立场可能会对咨询协议中排除的参与者产生无权影响，也可以通过咨询实践边缘化。我们通过放大了2015年Who倒退疟疾合作伙伴关系的顾问纳入改革来说明我们的一般讨论。我们的分析基于主要文件，主要线人访谈，非正式对话和参与者观察。