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十、人工智能领域
A. AI PINAS：人工智能机器人技术助力新兴需求解决方案 DOST-PCIEERD 涵盖 21 个行业，通常分为工业、能源、新兴技术和特殊关注领域。我们的行业覆盖范围很广，几乎涵盖了所有领域，但卫生和农业除外，而卫生和农业由 DOST 的其他行业委员会负责。人工智能是新兴技术领域的重点行业之一。人工智能是 PCIEERD 的重点领域之一，因为它被视为引领菲律宾迈向第四次工业革命的重要技术之一。尽管人工智能被认为是强大的造福力量，但它也可能颠覆传统的商业模式和流程，从而成为一种威胁。为了最大限度地发挥人工智能的优势，我们需要发展我们在这方面的能力。在最新的 2019 年亚太人工智能就绪指数报告中，菲律宾的总体就绪得分为 44.2（满分 100 分），在新加坡、香港、印度、马来西亚、泰国和印度尼西亚等其他国家中排名第六。首先，为了建立一个能够提高该国在该领域的全球竞争力的熟练专家社区，DOST-PCIEERD 启动了一系列关于数据科学、机器学习、深度学习和人工智能的培训课程。这是与 MOOCs PH、Coursera、Google Philippines、Thinking Machines, Inc. 和 PCIEERD AI 专家委员会合作完成的。迄今为止，DOST-PCIEERD 已完成两个 (2) 个人工智能研发项目，并支持另外七 (7) 个项目。 调用原理 人工智能 (AI) 和机器人技术是工厂内外自动化任务的强大组合。近年来，人工智能在机器人解决方案中越来越普遍，为以前僵硬的应用引入了灵活性和学习能力。在全球市场上，主要的人工智能投资是商业和医疗保健，其次是金融和网络安全。支持的其他人工智能应用包括娱乐、体育、社交网络、教育、智能家居和公共安全。但在菲律宾，用于灾害风险管理和基础设施的人工智能是我们 2022-2024 年的主要优先事项。这与菲律宾发展计划（2017-2022）相一致，旨在继续建设灾害风险减少和管理 (DRRM) 利益相关者的能力并改善他们的协调服务。该计划同样与协调国家研发议程（2018-2022）相一致，旨在通过新兴技术提高相关利益相关者和行业竞争力。征集目标 提议的项目必须针对以下优先领域开发技术，并最好将其应用于灾害风险管理和基础设施。征集范围
1338.pdf 第 55 届 LPSC（2024 年）
利用行星科学数据试验新兴人工智能和增强现实技术，开展 STEM 教育和公众推广。王平 1、洪鹏宇 2、Kristin Bass 3、Nicholas Dygert 1、Jeffrey Moersch 1、Vasileios Maroulas 1、黄诗纯 1、Stan Tomov 1、Quinn Argall 4、Shalaunda Reeves 1、Melody Hawkins 5、Janine Al-Aseer 1、Helen Zhang 6、Flora Yu Zhu 7、Alice Zhitong Zou 8、徐德佳 9 和安飞 10。1 大学。田纳西大学诺克斯维尔分校 (pwang27@utk.edu)、2 布兰迪斯大学、3 Rockman 等合作社、4 美国科学与能源博物馆、5 诺克斯县学区、6 波士顿学院、7 大颈南高中、8 谷地基督教高中、9 德克萨斯大学奥斯汀分校、10 大学科克分校简介：人工智能 (AI) 迅速渗透到几乎各行各业和每个职业，这要求我们采取创新方法在所有环境中促进公众的 AI 素养和教育 [1]。因此，在过去几年中，我们一直在尝试将新兴 AI 作为一种工具，利用行星科学数据通过各种项目和活动在内华达州南部和现在的田纳西州东部进行 STEM 教育和公众宣传。我们还在设计和实施中使用了增强现实 (AR)。本摘要的目的是介绍我们使用新兴人工智能和增强现实工具的努力，通过跨学科的方法和实验精神，扩大高中生和广大公众对行星科学以及人工智能和增强现实新技术的认识。发展：高质量的火星图像，包括 HiRISE（高分辨率成像科学实验）图像和 NASA PDS [2] 上的探测器的其他图像，为公众提供了前所未有的详细探索火星的机会。然而，仅仅观察这些图像并不能充分认识到这些图像的科学意义。2020 年，我们在内华达大学拉斯维加斯分校的 Marjorie Barrick 艺术博物馆开发并实施了一项增强现实计划，我们让青少年和他们的家人使用博物馆的增强现实沙箱模拟火星表面特征，包括陨石坑和冲积扇。增强现实沙箱是一个 3D、交互式、动态工具，有助于了解地图和地形。借助专业软件，我们能够将等高线映射到沙子上，并随着沙子的实时移动而进行调整。我们开发并实施了一系列课程，名为 HiRISE+AI，采用以应用为中心的方法，面向高中生。我们使用 Amaud Bodin 的 Python for High School [3] 和 Coursera 卷积神经网络的大量修订版作为我们的基本学习材料。我们利用 AI 支持的资产（包括音乐和语音）创建了“太空主题 AI 实验”播客系列 [4]。我们通过定制的 HiRISE 向公众介绍了 NASA PDS 的 HiRISE 图像数据
利用人工智能发展...
doi no：10.36713/epra19806摘要人工智能（AI）在教育技术中的整合具有变革性的潜力，尤其是对于残疾学生而言。本研究探讨了针对满足残疾学习者独特需求的AI驱动的自适应学习系统的开发和评估。采用实验方法，研究表明了AI如何增强可访问性，参与度和学习成果。的发现表明，AI系统在个性化教育经验方面大大优于传统方法，这表明了包容性教育的有希望的指示。关键字：AI，自适应学习，残疾，教育技术，包容性介绍教育技术的发展改变了学习环境，实现了个性化的教学和改善的访问。但是，传统系统通常无法满足残疾学生的各种需求，这些学生需要量身定制的方法来克服身体，感觉和认知障碍。人工智能（AI）具有实时数据分析和动态适应性的能力，提供了一种新颖的解决方案。残疾学生面临诸如获得资源的机会有限，住宿不足以及在传统学习环境中缺乏包容性等挑战。由AI提供支持的自适应学习系统可以动态调整教学材料，步伐和交付方法，以满足每个学习者的独特需求。这种能力不仅可以增强学习成果，还可以培养更具包容性和公平的教育经验。本研究调查了AI驱动的自适应学习技术在教育中弥合可访问性差距的潜力。通过利用机器学习算法和用户反馈循环，这些系统可以提供个性化的学习途径，从而确保包容性。主要目标是评估AI在解决残疾学生面临的挑战和培养公平教育方面的挑战。文献评论2.1自适应学习技术自适应学习系统根据学习者的表现和偏好调整内容交付。这些系统使用算法来分析数据，例如测试分数，交互模式以及在创建个性化学习体验的任务上花费的时间。当前的平台，例如可汗学院和Coursera，采用基本算法来量身定制体验。但是，由于对可访问性需求的考虑不足，他们对残疾用户的功效仍然有限。研究表明，尽管这些平台可以增强参与度和性能，但它们缺乏关键特征，例如视觉上或听力受损的辅助技术。有效的自适应系统必须集成强大的可访问性工具，以确保所有学生都能从其潜力中受益。2.2 AI在教育AI中的AI应用程序范围从智能辅导系统到预测分析。 智能辅导系统使用AI模拟一对一的交互，提供个性化的反馈和建议。 预测分析可以识别出高风险的学生，从而实现早期干预。2.2 AI在教育AI中的AI应用程序范围从智能辅导系统到预测分析。智能辅导系统使用AI模拟一对一的交互，提供个性化的反馈和建议。预测分析可以识别出高风险的学生，从而实现早期干预。
零工经济与……的互联互通
阿克沙尔·拉尔 “零工经济是一种赋权。这种新的商业模式使个人能够更好地塑造自己的命运，并利用现有资产来获取利益”。约翰·麦克菲的这些话体现了传统与另类之间的经典竞争。这是一种新模式；是新一代和颠覆性世界秩序的副产品——飘忽不定却又回报丰厚、灵活却又不稳定、面向未来却又不安全。尽管如企业财务研究所所述，它提供了成本效益、劳动力、独立性和灵活性，但我们应该尝试探索和横穿一条道路，以发现它是否有助于实现可持续发展目标，帮助我们在 2030 年实现目标，还是阻碍我们前进。从全球经济的角度来看，它已经影响了劳动力市场、商业模式和就业趋势。 Upwork 和 Fiverr 等灵活的工作安排允许自由职业者为全球客户提供服务，Etsy 等平台使个人能够展示他们的艺术作品并出售手工或古董物品，此外，它还借助 Remote OK 和 Toptal 等平台充当人才库，将公司与来自世界各地的技术专业人士联系起来。但是，它也在灰色地带运行，零工经济挑战了传统的就业模式，例如印度的 Swiggy 和 Zomato，或者 DoorDash 和 Grubhub 挑战了传统的餐厅模式，不仅挑战了就业模式，而且挑战了传统行业，例如 Airbnb 通过允许个人将自己的房屋或房间出租给旅行者，给酒店业带来了严重混乱。联合国制定的可持续发展目标包括一系列 17 个目标，旨在应对各种全球挑战和促进可持续发展。考虑到可持续发展目标 8 关于体面劳动和经济增长，特别是在失业率高的地区，允许通过创收实现平等的增长机会，并允许个人培养创业技能，创造灵活的就业机会，以 Ola 和 Uber 为例，这使得司机搭车更加便捷，对他们的工作有一定的确定性，然而，人们也对就业条件提出了担忧，包括工作保障、福利和公平工资。这些工作的零工性质一直是一个值得商榷的问题，因为它相当混乱，并对工作质量和确保体面工作条件的监管框架的必要性提出了质疑，此外，Upwork 和 Freelancer 等平台将他们与全球客户联系起来，提供远程工作的机会。虽然这是经济增长和全球合作的工具，但获得社会保障方面的挑战仍然存在。将我们的重点转移到可持续发展目标 11——可持续城市和社区，最引人注目和重要的例子往往是 Airbnb，它已成为全球人们赚取额外收入的一种方式，尽管他们无法透明地传达与基础设施和社区动态相关的必要事实，这让我们强调需要平衡经济机会与社区可持续性。除此之外，可持续发展目标 4 还侧重于通过 Coursera 和 Udemy 等平台提供优质教育。教育已在全球范围内扩展，他们不仅提供教科书和理论教育，还提供实践和职业培训。虽然零工经济产生了积极影响，特别是在欠发达国家，但它也引发了道德问题。较发达国家的企业利用发展中国家较低的工资，以牺牲当地工人为代价将任务外包。这
算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。