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机库门意味着生意 - 亨利克森喷气中心
德克萨斯能源走廊的石油和天然气经济正在腾飞，当忙碌的高管来到休斯顿西部地区做生意时，他们会降落在休斯顿行政机场 (KTME) 新扩建的亨利克森喷气中心。这个固定基地运营 (FBO) 旨在让他们充分利用地面时间，并通过全套便利设施满足他们的需求，包括办公空间、礼宾车、飞行员休息室、现场助理和飞机冷却装置——所有这些都是全天 24 小时提供的。
James R. Henriksen简短的课程vitae
A. P. Alivisatos，M。J。Blaser，E。L。Brodie，M。Chun，J。L。Dangl，T。J。Donohue，P。C。Dorrestein，J.A. Gilbert，J。L. Green，J。K. Jansson，R。Knight，M。E. Maxon，M。J. McFall-Ngai，J。F. Miller，K。S. Pollard，E。G. Ruby，S。A. Taha和统一的微生物组倡议联盟。 2015。 统一的倡议，刺激着地球微生物组。 Science 350（6260）：507-8。 http://doi.org/10.1126/ science.aac8480A. Gilbert，J。L. Green，J。K. Jansson，R。Knight，M。E. Maxon，M。J. McFall-Ngai，J。F. Miller，K。S. Pollard，E。G. Ruby，S。A. Taha和统一的微生物组倡议联盟。2015。统一的倡议，刺激着地球微生物组。Science 350（6260）：507-8。 http://doi.org/10.1126/ science.aac8480Science 350（6260）：507-8。 http://doi.org/10.1126/ science.aac8480
储能评估工具（ESETTM）
• 吴迪博士 – 首席研究员 • 黄森博士 – 平台开发 • 马旭博士 – 建模与优化 • 王德欣博士 – 建模与优化 • Thia Ramachandran 博士 – 建模与优化 • Alasdair Crawford – 电池储能建模 • Vish Viswanathan 博士 – 电池储能建模 • 傅涛 – 负荷建模与预测 • 黄博文博士 – 平台开发 • Trisha Henriksen – 网页设计与实施 • 朱燕燕 – 网页设计与实施 • April Sun – 财务分析引擎 • Mark Weimar – 财务分析引擎
生成的AI，创造力，文化和学习的未来
本专栏文章长期以来一直探讨了技术，创造力和教育的不断发展的相互作用，尤其是其变革潜力以及对教育工作者和研究人员所面临的挑战。最近，我们与思想领袖进行了对话，在教育中生成AI（Genai）的最前沿（Henriksen等，2023; Richardson等，2023; Warr等，2023; Woo等，2023; Woo等，2023）。每次对话都揭示了有关技术如何重塑我们的教学，学习和创新的新观点。随着Genai的成长，了解其对人类创造力，文化和公平的暗示的紧迫性也是如此。它的影响是广泛的，有时甚至令人困惑。作为教育者和研究人员努力应对其可能性，他们也面临着其局限性，偏见和道德复杂性。我们如何
安德鲁·梅纳德 (Andrew Maynard) 谈人工智能、负责任的创新和人类的未来
在我们最新的科技趋势系列文章中，我们联系了多位思想领袖，从不同角度探讨人工智能 (AI) 和创造力。我们在本系列中对人工智能的关注始于经验丰富的教育技术专家 Chris Dede，他将人工智能的出现置于历史背景中，并强调以批判的眼光看待人工智能的发展 (Warr 等人，2023 年)。然后，创新者和学者 Ethan Mollick 提倡教育工作者广泛采用生成式人工智能，并适应我们教育生态系统的这一新成员 (Henriksen 等人，2023 年)。最近，教育领袖和研究员 Kyle Jensen 探讨了写作过程、教学法、价值观和新兴技术之间的关系 (Woo 等人，2023 年)。所有这些富有洞察力的学者都强调
GCHSP研究与创新会议2024
11.00 - 12.00 CAG简短的研究演示文稿CAG过敏分子方面的湿疹以及对治疗的影响Anna Sophie Quaade MD Cag Ziri一般郊区人口研究和ChIP PHD PHD Morten Kranker Larsen MSC。使用AI模型和抗CS药物缀合物的CAG POS Innovate方法推进CRC治疗助理教授MetteørskovAgerbækMSC。CAG分类新的策略，以诊断和治疗细菌感染高级研究员Ruggero La Rosa MSC。CAG血液学转化研究和血液学的观点 - 需要时间……博士学位Jakob Werner Hansen MD CAG CAG从内皮表型的数学建模到冲击患者的个性化干预措施 - 一种新颖的方法 - 一种新的方法，博士
21 世纪能源劳动力战略
本报告根据《基础设施投资和就业法案》第 40211 条（公共法 117-58（42 USC § 18744））编写，由能源劳动力咨询委员会成员编写：Deeana Ahmed 博士、Amanda Cage、Maureen Conway、Becky Ervin、Sarita Gupta、Missy Henriksen、Tom Kriger 博士、Chris Levesque、Daniel (Dan) Marschall 博士、Girard Melancon 博士、Kay Seven、Jermaine Whirl 博士和 Allison Ziogas。委员会的工作得到了能源就业办公室的支持，Betony Jones、Maya Goodwin、Piper O'Keefe、Angelica Zamora-Duran 和 Anne McMonigle 也做出了重要贡献。能源部能源劳动力战略委员会也提供了宝贵的信息和见解。加州大学伯克利分校劳工中心还得到了 Irem Inal、Judith Barish、Jenifer MacGillvary、Sandy Olgeirson、Julie Light、Jessie Hammerling、Francisco Arzú 和 Pamela Egan 的捐助，资助编号为 7691918。
学生的态度及其对...
引言物理学作为主题起着核心作用，因为它在吸引学生从事现代社会中很重要的技术职业方面的基本意义。对物理学的成就和对其的积极态度的高水平涉及对正规教育的关键挑战（Olusola，2012年）。基本上，对物理学的不同态度和信念有助于理解目标和决策之间的对比（Dewitt和Archer，2015年）。Boe and Henriksen（2015）的一项研究逐渐探索了特定的态度和信念，并不断将动机理论应用于解释性和逻辑系统。态度是包括信念的复杂心理状态（Hussain，Ramzan＆Qadeer，2011年）。值得注意的是，考虑到成绩与学习成绩有关的本科生的振奋态度非常重要（Cheung，2009）。另一方面，在计划在国家层面和课堂层面计划教育干预方面，学生的学习成绩是关键。这意味着在学术表现中建立了学生在物理学科方面的成就。物理教育研究（PER）领域的各种研究表明，学生对物理课程的积极态度导致了学习者在物理学方面的提高（Buabeng，2014年）。可以认为，与教学物理学中使用的传统教学方法相比，教学发现方法更方便（Adeyemo，2010年）。
如何培养有道德的人工智能设计师
在人工智能 (AI) 所带来的伦理困境挑战的背景下，从人工智能系统的偏见 (Lee, 2018) 到对人类判断的操纵 (Henriksen, 2019)，美德伦理学被理解为一种规范伦理学的方法，它强调道德品格，与强调责任和规则 (义务论) 或行为后果 (结果主义) (Carr, 2008; Hursthouse, 2017) 的方法相反，在有关人工智能对社会影响的辩论中变得越来越重要。美德伦理受到关注，因为当前的高等教育似乎未能培养职业道德和社会责任技能（Chang, Shih, & Chang, 2020），道德准则并不是计算道德典范中道德行为的驱动力（Huff & Furchert, 2014），开发人员对各种道德准则中规定的原则的遵守情况很差（McNamara, Smith, & Murphy-Hill, 2018）。虽然从宣扬规则转向注重培养开发人员的性格倾向和道德态度是一个明智的建议（Harris, 2008），但如何遵循它并不简单，无论是对于教育者还是学习者来说。我们相信，通过整合计算机科学、道德心理学和发展以及教育学的知识和经验，跨学科方法可以提供一种“扩大行动范围、发现盲点、促进自主和自由以及培养自我责任感”的方法（Hagendorff，2020 年），即对道德行为进行培训，理解为在任何情况下习惯性地应用道德原则（Treviño、Weaver 和 Reynolds，2006 年）（例如，在涉及个人数据的数据挖掘活动中定期记录匿名化程序）。
基于人工智能的医疗保健决策支持系统中的固有偏见
现有文献表明，医疗保健中使用的基于人工智能的系统存在缺陷，会对其达到预期水平的能力产生不利影响 [1]。这主要是由于这些系统存在固有偏见。因此，迫切需要理解与这种偏见相关的一些关键概念。为了分析这种偏见，将基于人工智能的系统视为信息系统非常重要。因此，分析与信息偏见相关的一些关键概念非常重要。Althubaiti [2] 将医疗保健中的信息偏见定义为“研究设计、实施或分析中的任何系统性错误”。这揭示了两种重要的偏见类型：（a）信息偏见和（b）选择偏见。关于实验设计偏差，Althubaiti [ 2 ] 认为，这种形式的偏差很多时候本质上是无意的。在本文中，作者还提出了自我报告系统可能由于抽样方法（尤其是使用便利抽样时）、回忆期和选择性回忆而产生偏差的观点。值得注意的是，基于人工智能的决策支持系统使用来自现有文献和其他可用形式的实验结果的知识。在这种情况下，讨论中的偏差可以被认为是实验方法及其相关选择过程的结果。关于这个问题，Gurupur 等人[ 3 ] 解释了用于分析的方法如何影响结果的准确性。在他们的实验中，研究人员更加强调计算能力更强的技术，这些技术在分析医疗保健数据时会消耗更多的计算能力。值得注意的是，分析的准确性还取决于用于此目的的输入数据的准确性。基于这一论点，我们现在有三个导致推荐系统知识库出现整体偏差的基本参数：（a）由于不准确的数据分析而导致的偏差，（b）由于来自可靠资源的虚假信息而发生的偏差，以及（c）由于实验设计和实施而发生的偏差。参与决策支持系统综合的数据和知识工程师在开发系统时必须考虑这些偏差类别 [ 4 ]。Henriksen 和 Kaplan [ 5 ]