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供应链中信息流的跨学科调查
Jan Pennekamp, RWTH Aachen University, Germany Roman Matzutt, RWTH Aachen University, Germany Christopher Klinkmüller, BPMotion, Australia Lennart Bader, Fraunhofer Fkie, Germany Martin Serror, Fraunhofer Fkie, Germany Eric Wagner, Fraunhofer Fkie, Germany and RWTH Aachen University, Germany Sodra Malik，Data61 CSIRO，澳大利亚玛丽亚·斯皮斯（Maria Spiss），德国RWTH亚兴大学的工业管理研究所，杰西卡·拉恩（Jessica Rahn），德国亚兴大学的工业管理研究所，德国tangürpinar，fraunhofer iml，德国德国Eduard vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlth Aachen University，Rwth Aachen University，rwth Aachen University，Germany Sandery J.J. Leemans，Rwth Aachen University，德国Salil S. Kanhere，新南威尔士大学，澳大利亚沃尔克·史蒂奇，德国rwth Aachen University的工业管理学院，德国Klaus WehrleJan Pennekamp, RWTH Aachen University, Germany Roman Matzutt, RWTH Aachen University, Germany Christopher Klinkmüller, BPMotion, Australia Lennart Bader, Fraunhofer Fkie, Germany Martin Serror, Fraunhofer Fkie, Germany Eric Wagner, Fraunhofer Fkie, Germany and RWTH Aachen University, Germany Sodra Malik，Data61 CSIRO，澳大利亚玛丽亚·斯皮斯（Maria Spiss），德国RWTH亚兴大学的工业管理研究所，杰西卡·拉恩（Jessica Rahn），德国亚兴大学的工业管理研究所，德国tangürpinar，fraunhofer iml，德国德国Eduard vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlth Aachen University，Rwth Aachen University，rwth Aachen University，Germany Sandery J.J. Leemans，Rwth Aachen University，德国Salil S. Kanhere，新南威尔士大学，澳大利亚沃尔克·史蒂奇，德国rwth Aachen University的工业管理学院，德国Klaus Wehrle
眼保健提供者DM的跨学科管理。
课程描述糖尿病已成为所有人口和种族的全球挑战。国际糖尿病联合会估计，到2045年，全球范围内将有大约7.83亿人患有糖尿病。2型糖尿病在大多数国家 /地区都在增加，在低收入国家中，有79％的糖尿病受到影响。此外，糖尿病性视网膜病是工作年龄人群中等视力丧失的主要原因。对视网膜病水平的适当诊断对于临床管理和患者教育和自我管理至关重要，对于适当的疾病管理至关重要。这个全面的多学科课程考虑了糖尿病（DM）患者的诊断和初级和专业护理管理。重点是用于诊断糖尿病性视网膜病水平的实用方法，有关糖尿病性视网膜病的发作和进展的合并症的知识和全身危险因素。全面的微血管并发症的全面概述针对全面的眼保健实践的临床需求。该课程将在1级和以后的2级（高级）呈现。总体课程目标1级1级将包括12个小时的研究生课程，以增强验光师的知识，以了解糖尿病对眼睛的总体影响，以及系统地，特别是在能够识别，了解糖尿病性视网膜疗法的方案和使用基于底面图像的糖尿病性视网膜疗法水平的水平，并改编自基于底面的图像并改编自基于Interantiential Coolitional Clace Clastiental Interantients Interaltients Internatients Internatient Interantication System和其他基于基于证据的研究。级别1：目标
NINDS跨学科团队科学（RM1，RFA-NS
Transformative 5-year goal fully within NINDS mission • Bold, impactful, and challenging • Single, focused goal • Only achieved via interdisciplinary team science • Multiple aims are non-responsive 3-6 MPIs integrating distinct viewpoint/expertise • ≥2.4 cal mo/yr effort each • Subject to SCR policy Sufficient scope and complexity (vs MPI R01 ) • ~$500K - $1.5M DC团队科学与研究策略的整合•团队管理•增强各种观点
Aayushi 国际跨学科研究期刊（AIIRJ）
随着全球化的不断推进，各国正变得像一个世界共同体中的国家一样，日益繁荣，相互联系日益紧密。这一进程让人们对更美好的世界充满希望，但尽管政治努力、科学和经济取得了显著进步，但我们发现腐败、不法、社会和道德堕落仍在不断加剧。个人和集体价值观的破坏以及物质主义的兴起（美国是物质主义的无可争议的拥护者），使人类大部分处于不确定和不可预测的状态。不仅需要有效的控制来确保一定程度的经济和社会正义以及所有人的安全和福利，还需要确保培育推动文明进入下一阶段所需的道德价值观。将美国与印度进行比较
Aayushi 国际跨学科研究期刊（AIIRJ）
随着全球化的不断推进，各国正变得像一个世界共同体中的国家一样，日益繁荣，相互联系日益紧密。这一进程让人们对更美好的世界充满希望，但尽管政治努力、科学和经济取得了显著进步，但我们发现腐败、不法、社会和道德堕落仍在不断加剧。个人和集体价值观的破坏以及物质主义的兴起（美国是物质主义的无可争议的拥护者），使人类大部分处于不确定和不可预测的状态。不仅需要有效的控制来确保一定程度的经济和社会正义以及所有人的安全和福利，还需要确保培育推动文明进入下一阶段所需的道德价值观。将美国与印度进行比较
IDA-跨学科环境教育教学大纲
了解生物多样性：定义和重要性。遗传多样性：果阿（芒果，大米，辣椒，狗品种）的定义和局部例子。果阿的gi标签品种。物种多样性：定义和局部实例。官方国家动植物：主要动物（哺乳动物，鸟类，爬行动物，两栖动物，鱼类和昆虫）和植物（草，草药，灌木和树木）。学习他们的本地名称并了解其生态角色。生态系统多样性：定义和局部例子（森林，高原，草原，湿地，河口，河流和海洋）。
IDA-跨学科环境教育教学大纲
第2章：评估模块室内活动1。访客演讲者解释的互动演示：邀请当地专家就与生物多样性有关的主题进行互动演示。允许学生提出问题并进行讨论。学生任务：任务1：在演示过程中的笔记记录，请在演讲者讨论的关键点上详细说明。任务2：问题配方至少准备三个周到的问题，以根据演示内容询问演讲者。任务3：反思性摘要编写一页摘要，以反思您从演示文稿中学到的知识。包括您对如何应用此信息来保护本地生物多样性的想法。教师评估标准：标准1：参与评估学生如何积极参加讨论和问题会议。标准2：理解评估注释中所示的理解深度以及提出的问题的质量。标准3：反思审查与当地生物多样性保护工作的见解和联系的反思性摘要。评估标语：
全民人工智能素养：可调整的跨学科社会技术课程
摘要 — 这篇从研究到实践的论文提出了一门课程“全民人工智能素养”，以促进对人工智能、其社会技术影响及其在各级教育中的实际应用的跨学科理解。随着人工智能 (AI) 的快速发展，对超越传统人工智能教育课程的人工智能素养的需求也随之增加。人工智能素养有多种概念，包括公众素养、设计师的能力建设、对人工智能概念的概念理解以及特定领域的技能提升。大多数这些概念都是在生成式人工智能 (Gen-AI) 工具（如 ChatGPT）公开发布之前建立的。人工智能教育通过技术视角关注人工智能的原理和应用，强调掌握人工智能原理、这些技术背后的数学基础以及实施人工智能解决方案所需的编程和数学技能。人工智能素养的非技术部分通常仅限于社会和道德影响、隐私和安全问题或与人工智能互动的经验。在“全民人工智能素养”中，我们强调平衡的课程，包括技术和非技术学习成果，以便在跨学科的社会技术背景下对人工智能技术进行概念理解和批判性评估。本文介绍了人工智能素养的四大支柱：了解人工智能的范围和技术维度、学习如何以知情和负责任的方式与通用人工智能互动、道德和负责任的人工智能的社会技术问题以及人工智能的社会和未来影响。虽然在计算机科学专业中包括人工智能教育的所有学习成果很重要，但学习成果可以针对其他学习环境进行调整，包括非计算机科学专业、高中夏令营、成年劳动力和公众。本文提倡改变人工智能素养教育，提供更具跨学科性的社会技术方法，作为扩大人工智能参与度的途径。这种方法不仅拓宽了学生的视野，还让他们做好了批判性思考，将人工智能融入他们未来的职业和个人生活。索引词——人工智能素养、人工智能教育、主动学习、负责任的人工智能、人工智能民主化
FAIR for AI：跨学科和国际社区建设的视角
2016 年提出了一套可查找、可访问、可互操作和可重用 (FAIR) 原则作为正确数据管理和管理的先决条件，目的是实现学术数据的可重用性。这些原则也旨在应用于其他数字资产，在高层次上，随着时间的推移，FAIR 指导原则已被重新解释或扩展，以包括产生数据的软件、工具、算法和工作流程。FAIR 原则现在正在 AI 模型和数据集的背景下进行调整。在这里，我们介绍了来自不同国家、学科和背景的研究人员的观点、愿景和经验，他们在实践社区中引领 FAIR 原则的定义和采用，并讨论了追求和激励 FAIR AI 研究可能产生的结果。本报告的材料基于 2022 年 6 月 7 日在阿贡国家实验室举行的 FAIR for AI 研讨会。
2024 年跨学科生命科学项目附加研究员
Sophie Böttcher 研究机器学习模型和神经网络，以便高效地检测嵌入式设备上的图像数据中的异常情况。她的研究旨在优化资源受限设备（如智能摄像系统）的机器学习模型，以检测生产线中的缺陷组件或使用可吞咽的传感器胶囊进行胃镜和内窥镜检查。此前，Sophie 学习了仿生学（理学士），专注于轻量化结构和传感器技术，这让她对人工智能有了初步的了解。在此基础上，她完成了应用计算机科学硕士学位，加深了她在计算机科学方面的专业知识，并为她目前的神经网络和机器学习博士研究做好了准备。Sophie 热衷于利用人工智能和神经网络改善社会福祉。除了研究之外，她还希望激励更多适龄年轻女性学习计算机科学，并为她们开辟新的职业前景。