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Hendrik Baier
2011年 - 目前的专业服务计划Commi commi教会，高级计划成员和/或审稿人在AI及相关领域的会议和讲习班，例如IJCAI，AAAI，ECAI，ECAI，AAMA，AAMAS，IEEE Compota onComputaɵ期限智能和游戏，关于在Mulɵ智力和游戏中，关于宣传和决策的会议，宣传和决策，宣传和决策，宣布，宣布世界各地的诉讼，宣布世界各地的诉讼，该会议，宣布世界各地的诉讼，诉讼，宣布世界各地的诉讼。 Artimial Intelligence和Interacɵve数字娱乐，数字游戏的基金会国际会议以及计算机游戏进步的国际主意；以及诸如《自主代理商和Mulɵ代理系统》，《Theoreɵcal计算机科学》，《工程Opɵmiza》，游戏中的IEEETransacɵon和ICGA Journal等期刊。
解决冲突的人工智能技术
摘要 在政治、商业以及日常生活等许多场景中，冲突解决对于获得合作至关重要。冲突解决的重要性推动了人类学、社会科学、心理学、数学、生物学以及最近的人工智能等许多领域的研究。反过来，计算机科学和人工智能又受到这些学科的理论和技术的启发，从而产生了各种计算模型和方法，例如自动谈判、群体决策、辩论、偏好聚合和人机交互。为了汇集冲突解决中的不同研究方向和学科，组织了决策中的冲突解决研讨会（COREDEMA）。本期特刊受益于研讨会系列，包括从 ECAI 2016 COREDEMA 研讨会中大幅扩展和修改的精选论文，以及全新的贡献。
DMI2024会议会议记录
人工智能和应用中的书籍系列前沿（FAIA）以专着，精选的博士学位论文，手册和会议记录的形式涵盖了理论和应用人工智能研究的各个方面。FAIA系列包含几个子系列，包括“信息建模和知识库”和“基于知识的智能工程系统”。它还包括欧洲双年展的人工智能会议（ECAI）会议卷和其他Eurai（欧洲人工智能协会，以前是ECCAI）赞助的出版物。该系列已成为在该领域发表和传播原始研究的高度可见平台。卷是由国际AI领域的国际知名学者编辑委员会纳入的。对该系列中的所有贡献进行了同行评审。FAIA系列在ACM数字库中索引； dblp; EI Compendex; Google Scholar; scopus;网络科学：会议论文集引文指数 - 科学（CPCI-S）和书籍引文指数 - 科学（BKCI-S）； Zentralblatt数学。
MN Bio - Technology Private Limited（修订版）
联系我们 媒体联系人姓名：Mradul Mishra 联系电话：+91-22-6754 3573 电子邮件 ID：mradul.mishra@careedge.in 分析师联系人姓名：Nivedita Anirudh Ghayal 联系电话：+91-40-6793 7400-410 电子邮件 ID：nivedita.ghayal@careedge.in 关系联系人姓名：Ramesh Bob Asineparthi 联系电话：+91 90520 00521 电子邮件 ID：ramesh.bob@careedge.in 关于 CARE Ratings Limited： CARE Ratings Ltd. 成立于 1993 年，是印度领先的信用评级机构之一。它在印度证券交易委员会 (SEBI) 注册，还被印度储备银行 (RBI) 认可为外部信用评估机构 (ECAI)。 CARE Ratings Limited 在印度资本市场享有公平地位，提供广泛的信用评级服务，帮助企业筹集资金，并使投资者能够根据公司提供的知识和评估做出明智的决策。凭借近三十年来为公司评级的良好业绩，我们遵循稳健而透明的评级流程，利用我们的领域和分析专业知识，采用符合国际最佳实践的方法。CARE Ratings Limited 在开发银行债务和资本市场工具（包括 CP、公司债券和债券以及结构性信贷）方面发挥了关键作用。
Hongce Zhang
会议：•Yu Zeng，Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta，Sharad Malik，从RTL设计中产生建筑级别的处理器，用于处理器和加速器的RTL设计，第一部分：确定建筑变量的建筑变量，在计算机上设计（ICCAD），ICCAD（ICCAD），ICCAD•MAKEAI MAKIAN MAKIEN LONS，AHMEDERIAI，AHMEDERIAL LONS，AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED MARGAIN Yang, Hongce Zhang , Kristopher Brown, Aarti Gupta and Clark Barrett, Pono: A Flexible and Extensible SMT-based Model Checker, in Computer-aided Verification (CAV) , 2021 • Hongce Zhang , Aarti Gupta and Sharad Malik, Syntax-Guided Synthesis for Lemma Generation in Hardware Model Checking, in Verification Model Checking and Abstract解释（VMCAI），2021。•Hongce Zhang，Maxwell Shinn，Aarti Gupta，Arie Gurfikel，Nham Le和Nina Narodytska，通过可及性分析进行认知任务的复发性神经网络的验证，在欧洲人工智能（ECAI）的欧洲大会上，2020年。•Nina Narodytska，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Toby Walsh，在国际学习表现会议（ICLR）中寻找卫星友好的二进制神经网络建筑（ICLR），2020年。•Hongce Zhang，Weikun Yang，Grigory Fedyukovich，Aarti Gupta和Sharad Malik，在验证模型检查和抽象解释（VMCAI）中，用于模块化硬件验证的环境不变性（VMCAI），2020年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。•Hongce Zhang，Caroline Trippel，Yatin A. Manerkar，Aarti Gupta，Aarti Gupta，Margaret Martonosi和Sharad Ma-Maik，Ila-MCM：Ila-MCM：将记忆一致性模型与指导级抽象与异构系统 - chiper-chip chip chip verii chiperifienforcation in-in-chiperforcation in-in-chip-chip-chiperforcation in Sumper-nor-clander/in gramcaded in of Computer-aver-aver-aver-aver-aver-aver>•Jangseop Shin，Hongce Zhang，Jinyong Lee，Ingoo Heo，Yu-Yuan Chen，Ruby B. Lee和Yunheung Paek，这是一种基于硬件的技术隐性信息流动跟踪，在国际计算机辅助设计（ICCAD）的国际会议上（ICCAD），2016
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/g:\will\search\icon\source\9\997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术