使用人工智能可以实现学习的个性化,并满足所有学生的需求。在利用人工智能时,确保数据隐私合规、数据保留和强大的安全措施以保护学生信息至关重要。此外,重要的是要认识到人工智能算法中存在偏见,以及这种偏见如何影响学生的成绩。机器学习模型是使用在线收集的大量数据进行训练的,但并非所有在线信息都一定是准确或可靠的。为了解决这个问题,通过与适当和合乎道德地使用计算设备相关的数字公民教育,让学生具备识别偏见、培养批判性思维和促进同理心的能力。此外,重要的是为教育工作者提供持续的专业学习,并与利益相关者(学生、社区成员、教育工作者和家庭)进行对话,以了解人工智能在教育中的应用方式并解决任何问题或疑虑。
抽象栽培的甲壳类肉(CCM)是一种直接从干细胞中创建高价值的虾,龙虾和螃蟹产品的手段,从而消除了养殖或捕捞活动物的需求。传统的甲壳类企业在管理过度捕捞,污染和变暖气候方面面临的压力增加,因此CCM可以提供一种方法,以确保随着全球对这些产品的需求的增长,CCM可以提供足够的供应。为了支持CCM的发展,本评论简要详细介绍了迄今为止的甲壳类细胞培养工作,然后再解决目前对甲壳类肌肉发育的了解,尤其是所涉及的分子机制,以及这可能与最近在脊椎动物物种中耕种肉类生产的作品有关。认识到目前缺乏可用于建立CCM培养物的细胞系,我们还考虑了可以非属于非属于的原发性干细胞来源,包括易于释放和重新生成的四肢组织,以及在循环血淋巴中推定的干细胞。分子方法诱导了肌源性分化和推定干细胞的永生化。最后,我们评估了CCM研究人员,尤其是抗体的工具的当前状态,并提出了解决现有短缺的途径,以查看现场的进展。
开发解决方案本报告提出了一种总体风险评估方法,用于评估通过气候变化对关键基础设施构成的风险。虽然提出的方法是通过审查国家和国际研究以及作者在开发风险评估方面的经验而开发的,但成功实现该项目目标的关键要素是与多个基础设施部门的关键利益相关者的广泛互动。这种参与提供了有关当前实践以及实施有意义的风险评估时面临的挑战和障碍的宝贵信息。同样,跨部门利益相关者的存在强调了确保可以实现跨部门的风险方法评估基础设施的机会和挑战。从这些交互中,提出了有关关键问题的建议,例如数据收集,数据共享,数据安全,资源需求和监视制度,可以在爱尔兰语境中合理实施。
多年来,人工智能 (AI) 一直是教育的一部分,但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来,生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣,同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具,可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时,该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的,但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据,并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展,速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上,一些技术专家预计,未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的,企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此,公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能,美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话:“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距,也可以缩小差距,这取决于我们现在采取的行动。”事实上,我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测,人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中,人工智能和机器学习领域是预测最快的领域,未来五年的增长轨迹高达 40%,预计将创造 100 万个新工作岗位。此外,报告发现,75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。
在KHI于2024年5月14日举办的一次召集期间收集了有关指南的反馈,标题为“研究中的居中公平:制定实践策略和确定考虑因素”,以及通过事后调查。召集包括来自堪萨斯州各地的约50名利益相关者,他们审查了这些策略并提供了有价值的反馈,后来又将其纳入了指南。该活动的特色是演讲者EusebioDíaz,M.A。,卫生前进基金会策略,学习与沟通副总裁,来自亚利桑那州立大学的香农·波特略(Shannon Portillo)博士,以及密苏里州肯尼亚大学的M.S.C.R. Bridgette L. Jones,M.S.C.R.。演讲者讨论了研究中的当前公平状态,应对挑战并探索未来的机会。
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加,但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战,也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口,意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而,这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述,以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS,特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究,描述了 29 种不同的 IDS,并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%),其次是手动触发器,例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%),以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点,并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性,纳入的研究表明,主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外,它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员,它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
数十年来,欧洲科学和创新方面的进步一直取决于两个关键支柱:尊重知识产权,保护创造者的自主权和生计以及自由交流思想,对民主治理必不可少。随着数字技术和AI的兴起,这种平衡正在发生变化。我们承认,欧盟的AI政策需要考虑到不同的公共利益政策目标,但这绝不侵犯或超越作者和表演者对他们的工作的权利,以及他们工作的公平报酬,因为他们是推动欧洲在科学,文化,遗产和民主方面的进步的人。
随着检查点抑制剂 (ICI) 或 T 细胞接合剂 (TCE) 的发展,针对免疫系统已被证明是一种成功的癌症治疗方法。由于免疫肿瘤药物会调节免疫系统来攻击癌细胞,而不会直接作用于致癌弱点,因此在临床开发期间应考虑这些化合物的特定特性。在本综述中,我们将讨论相关概念,包括临床前模型的局限性、特殊的药理学界限、临床开发策略(例如临床适应症、治疗线和骨干合作伙伴的选择),以及药物开发不同阶段所需的终点和预期效益。此外,我们还将回顾早期和晚期试验设计的未来方向。我们将讨论已获批准药物或当前处于临床开发阶段的药物的示例,并提供克服这些局限性的选项。
随着生成式 AI 的使用增加,组织正在重新审视其内部政策和程序,以确保员工和供应商负责任、合法且合乎道德地使用这些工具。隐私未来论坛此前咨询了 30 多位跨部门的法律、技术和政策从业者和专家,以了解最紧迫的问题以及专家如何在政策和培训指导中考虑生成式 AI 工具。FPF 的内部政策考虑旨在作为组织生成式 AI 政策制定的起点,重点介绍组织应制定和/或评估内部政策的领域。更新后的考虑包括需要考虑的更多细节和指导。与往常一样,这个领域在不断变化,这并不构成法律建议。
● Break tasks into smaller steps/segments ● Cooperative participation with peers and adults ● Daily planner book ● Determine and teach regularly traveled routes to students with visual impairments ● Follow a picture task analysis ● Individualized task and material modifications to meet student needs ● Location identifiers ● Modification of task length and complexity ● Orientation to unfamiliar environments ● Show a model of the end product ● Sighted guide for visually受损●学生自我监控●口头和/或视觉提示●建模