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UC多人研究计划和计划
加利福尼亚大学（UC）很高兴地宣布为UC Multicampus合作提供研究资金机会。多门象研究计划和计划（MRPI）是多名或系统范围内的研究合作，这些合作范围超出了个人首席研究员（PI）驱动的项目，从而受益于：受益于UC研究企业；加强UC作为领先的公共研究大学的地位；在主题，多学科或跨学科领域启动开拓性研究；增强教育和培训；告知政策；并受益于加利福尼亚及其人民。竞争向所有奖学金领域开放。将要求申请人指出哪些学科或跨学科主题领域最能描述拟议的合作。建议必须由UC PI提交。
犹他州 P-12 教育的人工智能框架
本文件指导犹他州学生、教职员工和学校社区在当地政策允许的情况下，在课堂教学、学校管理和全系统运营中适当且负责任地使用人工智能 (AI)，尤其是生成式人工智能工具。生成式人工智能对教育有潜在的好处，但必须慎重管理风险。要在提供前沿教育和保护学生信息之间取得平衡，需要教育和网络安全专家之间的合作。提供不受限制的访问权限不足以提供所需的保护。相反，在学校彻底禁止人工智能会阻碍未来基本劳动力技能的发展。相反，我们更倾向于采取平衡和知情的方法，既要最大限度地提高学习效果，又要注意安全措施。
2024 年 9 月 bil ta 季度报告 Q3。 ...
转型协作 (TC) 为各州提供了自愿参与学习和最佳实践伙伴关系的机会。SEP 已与太平洋西北国家实验室 (PNNL) 合作，提供会议和培训内容，并在 TC 生命周期内为各州提供技术援助。TC 活动于 2024 年 5 月 20 日启动，重点关注三个主题：输电和配电 (T&D) 规划（8 个州）、电网扩建的系统规划（5 个州）和社区能源规划（7 个州；17 位州代表出席）。每位 TC 负责人将于 2024 年 9 月与各自的团队会面，并将与参与州及其 PNNL TC 负责人安排后续的每月会议。具体活动包括以下内容：
人工智能规划指南：学区框架
本出版物的早期版本由我们在 Michigan Virtual 的好朋友撰写，并针对此版本进行了修改。他们是 VLLA 的创始成员之一，为学生提供补充在线课程，并为密歇根州的教育工作者提供广泛的在线专业发展计划。他们还运营 Michigan Virtual Learning Research Institute，该研究所已启动了一个 AI 实验室，帮助学校领导利用 AI 支持教学、学习和业务运营。作为一家拥有 25 年历史的非营利组织，Michigan Virtual 还在全国范围内为希望在战略规划、微型学校创建、AI 实施、系统范围转型和其他创新方面拥有合作伙伴的组织提供优质的学校咨询服务，以实现教育的个性化。
UC采购 - 学术参议院
2023年5月2日，道格拉斯·海恩斯（Douglas Haynes），副教务长学术人员和计划回复：全系统范围审查总统政策的修订BFB-BUS-43购买商品和服务的购买；供应链管理亲爱的副教务长海恩斯：根据要求，我分发了用于系统范围的参议院审查总统政策BFB-BUS-43（购买商品和服务；供应链管理）的拟议修订。九个学术参议院师提交了评论。这些评论是在学术委员会的4月26日会议上讨论的，并附有您的参考。我们支持促使小型企业第一政策的价值观，但我们仍然无法以目前的形式支持它，鉴于教师对其目的和后果的许多问题和担忧，包括担心该计划将增加大学和个人教职员工的成本，并将增加教师和员工的官僚主义负担。在2021年，参议院审查了该政策的较早版本，该版本首先引入了小型企业第一计划，要求UC授予所有价值10,000至25万美元的采购，向小型企业或残疾人拥有的企业授予可行的残疾人拥有的企业。参议院对教师研究所需的时间敏感采购，服务和设备的增加，新的行政负担以及小型企业可以在专业研究领域提供的产品和服务的限制，对时间敏感的采购，增加的成本，新的行政负担以及限制。此外，理事会要求为需要从特定来源购买技术材料的教师提供简单快速的例外。他们还同意开发学术委员会要求该政策的下一个版本包括一项成本效益分析，数据投影了受该政策影响的UC购买数量及其对成本，采购时间表和研究的影响。UC采购官员于2021年春季加入了理事会，讨论了担忧，并确保教师将自由批准豁免和豁免。
系统生物学（C003616）
现代遗传学和生物技术由大型数据集驱动；包括整个基因组测序，整个基因组水平的转录因子结合位点分析；微生物群落的测序；代谢途径分析和单细胞生物学。其他课程的重点是获取此类数据集的技术基础，但是主要问题仍然是我们如何理解所有这些大数据。本课程旨在为学生提供有关不同研究领域如何使用这些数据来提取有意义的生物学信息的广泛概述。我们旨在通过分析和集成系统范围的功能基因组学数据集，概述来揭示这种复杂性的方法。本课程还将成为学生的参考，以便他们在学习的最后一年中对更专业的课程做出更加知识的选择。
犹他州 P-12 教育的人工智能框架
本文件指导犹他州学生、教职员工和学校社区在当地政策允许的情况下，在课堂教学、学校管理和全系统运营中适当且负责任地使用人工智能 (AI)，特别是生成性 AI 工具。生成性 AI 对教育有潜在的好处，但必须慎重管理风险。在提供前沿教育和保护学生信息之间取得平衡需要教育和网络安全专家之间的合作。提供不受限制的访问权限不足以提供所需的保护。相反，在学校彻底禁止使用 AI 会阻碍未来基本劳动力技能的发展。相反，我们更倾向于采取平衡且知情的方法，既包括最大化学习，也包括注意安全措施。该框架将需要后续审查以适应技术和使用的变化。