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朝着反思和协作的实践
尽管在全球高等教育机构内的定量研究能力发展方面取得了重大进展，但越来越多的证据表明，与采用这种研究方法有关的员工和学生之间担心和焦虑。评估在定量研究人员社区内建立机构能力的挑战和挑战，作者（也是教师）使用反思性期刊来解开我们作为机构/大学环境中教育工作者的经验。为了捕捉我们的教学过程和参与的质细微差别，作者对与定量研究中建立机构能力有关的关键问题进行了个人思考，与包容/排斥相关的实验以及解决我们社区中提出差距所需的策略。进行了协作分析，以告知关键主题的研究。相关的发现指出，在建立和管理能力以促进教学策略的持续调整/改进时，需要教育工作者保持正念和负责，并使用更灵活的交付方式，以进行跨学科干预措施。
基于传感器的协作机器人控制
•安全是协作机器人中的第一个也是最重要的功能。尽管最近朝着机器人安全的标准化进行了推动（例如，机器人和机器人设备的ISO 13482：2014； ISO 13482：2014，2014），但我们仍处于初始阶段。通常通过避免碰撞（与人类或障碍物； Khatib，1985）来解决安全性，该特征在感知和控制层都需要高反应性（高带宽）和鲁棒性。•共存是与人共享工作空间的机器人能力。这包括涉及被动人类的应用（例如，机器人正在干预患者的身体； Azizian等，2014），以及机器人和人类在没有接触或协调的情况下共同完成相同任务的情况。•协作是通过直接人类互动和协调执行机器人任务的能力。有两种模式：物理协作（人与机器人之间有明确和有意接触），以及非接触式协作（在其中的动作以信息交换为指导，例如以身体手势，语音命令或其他方式的形式）。特别是对于第二种模式，至关重要的是建立人类操作员直观控制的手段，即可能是非专家用户。机器人应在
Soundview 经济中心 - Hester Street Collaborative
八年来，Soundview、Bronx River 和 Hunts Point 社区一直致力于重新规划和回收位于布朗克斯河大道布鲁克纳高速公路下方的 30,000 平方英尺未充分利用的空间。这项计划由青年和平与正义部 (YMPJ) 牵头，旨在将一大片空置空间改造成 Soundview 经济中心：一个以社区为主导的空间，是食品系统、健康和经济发展的纽带。通过这个中心，YMPJ 旨在满足社区对职业培训机会、企业孵化空间、新鲜健康食品获取以及跨代际规划的长期需求。
S-1 - 投资者关系 - Grove Collaborative
本招股说明书涉及本招股说明书中列明的出售证券持有人（“出售持有人”）不时进行的要约和出售：(i) 最多：(i) 与 PIPE 投资（定义如下）相关发行的 8,607,500 股 A 类普通股，每股面值 0.0001 美元（“A 类普通股”）（“PIPE 股份”）；(ii) 与公司、Grove Collaborative, Inc. 与 Corvina Holdings Limited 于 2022 年 3 月 31 日签订的 Backstop 认购协议相关发行的 4,421,524 股 A 类普通股（“Backstop 认购协议”）（“Backstop 股份”）；(iii) 行使与 Backstop 认购协议相关最初发行的 A 类普通股认股权证后可获得的 3,875,028 股 A 类普通股（“Backstop 认股权证”）； (iv) VG Acquisition Sponsor II LLC 持有的 10,062,500 股 A 类普通股（“创始股份”）；(v) 某些出售股东持有的 756,370 股 A 类普通股；(vi) 某些出售股东持有的每股面值 0.0001 美元的 B 类普通股（“B 类普通股”）可转换（一比一）后发行的 67,212,978 股 A 类普通股（“B 类普通股”）（包括行使认股权证购买 B 类普通股并随后转换这些股份后可获得的 A 类普通股）；(vii) 与我们首次公开募股相关的私募中最初发行的 6,700,000 份 A 类普通股认股权证（“私募认股权证”）；以及 (viii) 出售持有人可通过行使私募认股权证获得的 6,700,000 股 A 类普通股。
IEEE 人工智能联盟合作机会
● 机器学习 ● 深度学习 ● 机器人/流程自动化（RPA） ● NLP（自然语言处理）、LLM（大型语言模型） ● AI 硬件 ● 机器人硬件 ● 算法 ● 数据 ● 数字/认知孪生 ● 图像/信号理解和识别 ● AI 伦理 ● AI 准确性和信任 ● AI 标准 ● AI：
教育培训行业协同教学模式实践研究
因智而智。在此基础上，将人工智能技术嵌入到教学的不同要素中，产生了四种创造性和增量性的智能形态：AI代理、AI助手、AI导师和AI伙伴。其中，“AI代理与教师”实现了教学任务的分工，“AI助手与教师”实现了教学活动的辅助协同，“AI导师与教师”实现了教学方式的恰当协同，“AI伙伴与教师”实现了教学主体的互动协同。在四种实践形态中，AI与教师应各司其职，发挥各自优势，承担相应的岗位职责，共同实现高效教学和个性化教学育人。
CARE：协作式 AI 辅助阅读环境
近年来，人工智能辅助写作取得了令人瞩目的进步，但人工智能辅助阅读的发展却不足。我们提出将内联评论作为基于人工智能的阅读辅助的自然载体，并提出 CARE：第一个用于研究内联评论和阅读的开放式集成平台。CARE 促进了在常见的协作阅读环境中内联评论的数据收集，并提供了一个使用基于 NLP 的辅助（例如文本分类、生成或问答）增强阅读的框架。可扩展的行为日志记录允许对阅读和评论行为进行独特的洞察，灵活的配置使平台易于在新的场景中部署。为了评估 CARE 的实际效果，我们将该平台应用于专门用于学术同行评审的用户研究中。CARE 促进了 NLP 中内联注释的数据收集和研究、NLP 辅助的外部评估以及应用程序原型设计。我们邀请社区探索和构建 CARE 1 的开源实现。
协作人工智能的层次化框架
我们提出了一个协作智能系统的分层框架。该框架根据协作活动的性质和必须共享的信息来组织研究挑战，每个级别都建立在较低级别提供的功能之上。我们回顾了每个级别的研究范式，描述了基于工程的经典方法和基于机器学习的现代替代方案，并使用假设的个人服务机器人进行了示例说明。我们讨论了各个级别上出现的跨领域问题，重点关注沟通和共享理解的问题、解释的作用以及协作的社会性质。最后，我们总结了研究挑战，并讨论了通过与智能系统的协作来增强人类能力并赋予人类和社会权力的技术可能带来的经济和社会影响。