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本期的第一章是由Sara Alnashar（MTI高级经济学家），Fatma El-Ashmawy（MTI顾问）和Jala Youssef（MTI顾问）编写的。第二章以“数字政府转型”为重点主题的第二章由萨拉·阿尔纳沙（Sara Alnashar），Yosra Bedair（Yosra Bedair）（顾问，治理和MTI顾问）和Fatma El-Ashmawy和Fatma El-Ashmawy编写，并借鉴了由世界银行团队编写的数字经济评估（DECA）报告（DECA），包括Eric Digital Develient，Nightical Dectording，Newertial Sceert，MAHA SUSSEIN，MAHA SUSTERIND，MIDAHAS SASSEIN，包括Eric Decortion finalist，MAHA SUSTERING，MIDAHAS AHAS AUSHAS，公司-IFC），Carlo Maria Rossotto（全球基础架构首席投资官），Tim Kelly（DD的主要数字开发专家，DD），Jerome Bezzina（高级数字发展专家，DD），Zaki B. Khoury（高级数字发展专家，DD）经济学家，DD），Fausto Patino（年轻专业人士），Oya Pinar Ardic Alper（高级金融部门专家，财务，竞争力和创新-FCI），Harriet Nannyonjo（高级教育专家，教育专家），Aun Ali Rahman，Ali Ali Rahman（金融部门专家） Fatma Ibrahim（法律顾问）。关于“国际贸易流程数字化转型”的盒子是由Marwa Mahgoub（IFC运营官）和Lazar Ristic（FCI顾问）撰写的。
国际语言教育杂志第8卷，第3卷，第2024页，第438-454页ISSN：2548-8457（印刷）2548-8465（在线）doi：https：//doi.org/10
国际语言教育杂志第8卷，第3卷，2024年，pp。438-454 ISSN：2548-8457（印刷）2548-8465（在线）doi：https：//doi.org/10.26858/ijole.v8i3.66489 flow学习的态度尺寸 Harapan Bima, Indonesia Email: abas@students.undiksha.ac.id Desak Putu Parmiti University of Ganesha Education, Indonesia Email: dp-parmiti@undiksha.ac.id I Nyoman Jampel Ganesha University, Indonesia Email: nyoman.jampel@yahoo.go.id I Made Candiasa Indonesian University of Education, Indonesia Email: aaysusilawati@upi.edu收到：2023年1月1日审查：2024年4月13日至2024年8月1日接受：2024年9月1日发表：2024年9月30日，摘要这项研究研究了基于视频的翻转学习对非英语课程学生态度的影响，专注于享受，娱乐，激励，动机，动机，行为，行为，行为和感知和感知。该研究员工是一种描述性研究设计，通过向30名参加非英语语言课程的学生管理的问卷收集数据。tells揭示了对翻转学习的显着积极态度，享受和参与方面的分数很高，表明偏爱基于视频的学习环境的互动和动态性质。该研究证实，动机和行为意图受到翻转模型的积极影响，增强了学生的积极学习行为以及与课程材料的整体参与。此外，学生对基于视频的学习的积极看法表明，这种方法支持对语言技能的更深入的理解和保留。这项研究通过证明翻转学习模型可以显着改善学习经验和成果
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。