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![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/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
Glacier AI Lite-纸张
Glacier AI 是一个区块链分析平台，旨在通过提供对钱包活动、交易路径和网络动态的实时洞察来提供透明度。Glacier AI 使用先进的技术，让用户可以可视化钱包行为、跟踪代币流动并检测整个区块链生态系统中的异常情况。我们的目标是为新的 DeFi 用户、数据分析师和交易者提供强大的工具，让他们能够轻松地从复杂的区块链数据中获得清晰且可操作的洞察。
原始发表论文的引用（记录版本）：Yuan, M., Nyborg, L., Oikonomou, C. et al (2022)。时间和温度相关的软化
从经济角度来看，耐久性是热冲压模具的关键因素。通过沉积新材料而不是更换来翻新模具是一种降低成本的有效方法。为此，通过定向能量沉积的方式将一种新开发的马氏体时效钢 (NMS) 熔覆在热作工具钢上。经过优化的回火后，对熔覆的 NMS 进行高温暴露以检查抗软化性能。利用光学显微镜 (OM)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、俄歇电子能谱 (AES) 和透射电子显微镜 (TEM) 的组合，系统地表征了材料的微观结构演变。熔覆钢中的沉淀物被鉴定为 Laves 相。该相的粗化被认为是钢在高温下热软化的主要原因。还使用修订的 Langer-Schwartz-Wagner (LSW) 模型模拟了粗化行为，该模型与实验观察结果非常吻合。此外，成功应用了沉淀强化数学模型来评估钢的软化行为。该模型可用于预测所研究的工具钢在高温使用过程中的硬度/强度变化。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Svedberg，P.，Inostroza，P.，Gustavsson，M。等（2023）。水生生态毒素的数据集
收集了有关2697种有机化学物质的水生生态毒理学的经验数据和计算机数据，以编译数据集，以评估当前质量结构活动关系（QSAR）模型和软件平台的预测能力。本文档为其创建提供了数据集及其数据管道。经验数据是从美国EPA Ecotox知识库（Ecotox）和EFSA（欧洲食品安全局）收集的，报告“ XML模式中的农药生态毒性学层的数据输入研究终点 - 数据库 - 数据库中”。仅保留了经合组织建议的藻类，水坝和鱼类的数据。使用Ecosar，Vega和Tox-Icity估计软件工具（T.E.S.T.）计算每种化学物质和六个端点中的QSAR毒性预测平台。最后，数据集用微笑，Inchikey，PKA和LOGP修改，从Webchem和PubChem收集。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
原始发表论文的引文（记录版本）：Hasselqvist, H., Renström, S., Strömberg, H. et al (2022). 家庭能源弹性：
能源弹性是能源政策和研究的重要焦点，因为能源系统正面临越来越多的挑战，例如由于可再生能源生产增加而导致的电力短缺，以及极端天气导致的停电风险。通常，在这些情况下，能源弹性侧重于基础设施和确保电力供应不受干扰。本文提出了一个关于弹性的补充观点，以家庭为研究弹性的起点。基于对多个学科弹性的理解，我们提出了家庭能源弹性的定义，可用于探索家庭如何在电力供应不稳定的情况下确保未来生活良好。此外，我们借鉴了能源富裕环境下未来家庭能源使用的当前想法（备用能源、能源效率、灵活性和能源自给自足），以创建一个探索家庭能源弹性的框架。我们发现不同想法之间存在多样性的潜力，而这种多样性并不总是存在于主流的未来能源使用愿景中。从家庭能源弹性的角度来看，我们希望挑战电力需求不可协商的观念，并揭示支持家庭在不确定的未来变得更具弹性的机会。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
样本问题纸类XII 044生物学（2024-25）
（i）假设，GPP森林A = GPP森林B = GPP森林C，如果森林A的npp = 1254 J /m 2 /天；森林B，npp = 2157 J /m 2 /天；和森林C，npp = 779 J /m 2 /天，其中哪个森林通过呼吸而具有最大的能量损失？给出理由。（ii）画出以下食物链数量的生态金字塔a。草 - 动物 - 宿主动物上的流量b。树 - 昆虫 - 啄木鸟
论文 3 - 工程论证论文
北方天然气网络公司 (NGN) 是一家负责向英格兰北部家庭和企业配送天然气的公司，该地区覆盖西约克郡、东约克郡和北约克郡、东北部和坎布里亚郡北部。NGN 已委托一名顾问对其东部地区——“东海岸氢气”进行前期前端工程设计研究，以支持净零排放和小型项目 (NZASP) 重启以及后续项目阶段，例如前端工程设计研究。东海岸氢气 (ECH 2 ) 旨在将该地区的工业集群与其他供应点连接起来，例如东米德兰兹氢气创新区和该地区的用户。该项目需要一种有效的方法来实现整个英格兰北部的氢气出口，从而实现企业向 100% 氢气的无缝转换（取决于政府的决定），这是氢气最佳部署的地方。
IH＆RC 2025 -IHRC SBV -SRI BOLOGY VIDAPETHS
我们很高兴宣布即将举行的III国际健康与研究大会，计划于2025年2月3日至6日举行。2025年IH＆RC旨在将前两次IH＆R公约的成功建立在基础上，旨在将领先的研究人员，健康专业教育的先驱，医疗保健专业人员，女性领导者以及来自世界各地的行业专家汇集在一起，以讨论医疗保健，研究，教育和领导力的最新进步和创新。