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Kittrell - 课堂上的人工智能（AI）
Archibald, M., & Clark, A. (2023)。聊天 GTP：它是什么以及护理和健康科学教育如何使用它？《高级护理杂志》，第 4 期。https://doi.org/10.1111/jan.15643 Buchanan C.、Howitt ML、Wilson R.、Booth RG、Risling T. 和 Bamford M. (2021)。预测人工智能对护理教育的影响：范围审查。《医学杂志》
通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。
课程课程空缺报告学期2，AY2024/2025
注意：1。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下：•“选择课程”第1轮是针对计划要求，受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。2。在处理选定课程（第3轮）并提交课程请求时，将合并课程课程的所有可用空缺。3。请注意，大多数法律选修课程的总配额（在所有学术职业中）为50。
2024/2025 学年第二学期课程班级空缺报告
注意：1. 同一门课程可能在不同的“选择课程”轮次中提供给不同的学生。检查课程是否在特定轮次中可用的一般指南如下：•“选择课程”第 1 轮是针对课程要求、限制/直接辅修要求和 CELC 英语要求的受保护轮次。•“选择课程”第 2 轮及以后包括大学水平要求和无限制选修要求的课程选择。2. 在处理选择课程（第 3 轮）的课程分配和提交课程请求时，课程类别的所有可用空缺将合并。3. 请注意，大多数法律选修课程（涵盖所有学术职业）的总配额为 50。
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
收集中产阶级的记忆？疫情……
Covidmemory.lu 是“一个收集来自生活或工作在卢森堡的普通人的 COVID19 相关照片、视频、故事和访谈的平台”。2 该平台由卢森堡当代和数字历史中心 (C 2 DH) 开发。该网站由我们的同事 Sean Takats 在 2020 年 3 月第一次封锁开始时发起，于 2020 年 4 月 3 日上线。它允许用户上传文本和媒体来记录他们在疫情中的日常经历，并探索其他人的分享内容。我们仍鼓励人们上传。他们可以通过一个简单的在线表格来上传，表格中询问他们经历的日期、姓名和电子邮件地址（这三个字段是必填的，但后两个字段不公开），以及可选的昵称和位置。继承历史研讨会的传统，像 covidmemory.lu 这样的快速反应收集旨在打破国家档案馆的沉默，并保护那些原本无法保存的材料。 3
将人工智能（AI）融入 EFL 课堂
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合，包括将英语融入外语 (EFL) 课堂，一直是一个备受关注和争论的话题。事实上，人工智能有可能改变语言学习和教学。通过利用人工智能的力量，教育工作者可以为学生提供个性化的反馈、自适应学习体验、真实的资源和协作机会。这项调查旨在探索英语作为外语 (EFL) 教师对在课堂中融入人工智能 (AI) 技术的看法。作为。该研究专门针对智利一所私立大学的一组 EFL 教师，他们在将人工智能融入教学实践方面拥有丰富的经验。本研究的样本量包括 12 名 EFL 教师，他们是根据他们的专业知识和对人工智能技术的熟悉程度特意挑选出来的。通过探索这些教师的观点，本研究旨在深入了解大学阶段将人工智能融入 EFL 教育的有效性、挑战和潜在好处。研究结果表明，这些教师对人工智能的使用持积极看法，认识到人工智能有潜力提高学习和教学水平。研究结果还强调了在将人工智能融入 EFL 课堂时考虑学生的积极性水平以及教师的技术和教学能力的重要性。本研究深入了解了教师的看法，并阐明了在 EFL 教育中有效实施人工智能技术所需的考虑因素。关键词：EFL 教学；人工智能技术；课堂整合；学生参与。收到：2023 年 5 月 27 日 • 修订：2023 年 6 月 2 日 • 接受：2023 年 6 月 12 日
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
黑河公立学校中学课程注册表
Anderson，D。K.（制作人）和Reher，K。（制作人）https://www.youtube.com/watch？ v = kmkc8nfpati＆feature = youtu.be be https://www.firstthingsfirst.org/early-Childhoods-kildhoods-kildhoods/brain-deeferctment/brain brain开发：第一年https https：///wwwwww.cdc。 gov/ncbddd/child Development/早期 - 脑发育。 edu/resources/inbrief-science-of-ecd/早期大脑发展科学哈佛大学行为/大脑开发/2019/the-First-Life-092419生命的头几年脑事实https://www.cliffsnotes.com/study- guides-- Guides- https://www.youtube.com/watch？ v = 4ADEMD1M_QI在中间儿童期https：//pediatrics.aapperications。 org/content/145/6/e20192244中等儿童时期健康和行为的流行病性素材Sarika R. Parasuraman，博士，MPH；Anderson，D。K.（制作人）和Reher，K。（制作人）https://www.youtube.com/watch？v = kmkc8nfpati＆feature = youtu.be be https://www.firstthingsfirst.org/early-Childhoods-kildhoods-kildhoods/brain-deeferctment/brain brain开发：第一年https https：///wwwwww.cdc。gov/ncbddd/child Development/早期 - 脑发育。edu/resources/inbrief-science-of-ecd/早期大脑发展科学哈佛大学行为/大脑开发/2019/the-First-Life-092419生命的头几年脑事实https://www.cliffsnotes.com/study- guides-- Guides- https://www.youtube.com/watch？v = 4ADEMD1M_QI在中间儿童期https：//pediatrics.aapperications。org/content/145/6/e20192244中等儿童时期健康和行为的流行病性素材Sarika R. Parasuraman，博士，MPH；
