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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
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
repsol通过与埃森哲（Accenture）采用AI代理商的合作来增强其数字策略-Repsol继续通过Incor
repsol通过引入和部署AI代理系统，扩展了与埃森哲的共同合作，以继续促进其数字程序的目标，并加速整个公司的生成AI（Gen gen AI）。此代理化将有助于提高流程效率，因为它们在所有公司业务中都进行了扩展。REPSOL致力于引入AI代理是其数字计划发展的一部分，这主要是由于其生成AI能力中心进行了两年以上的工作。这为分析和理解AI代优势的基础奠定了基础，并定义了一种范围扩展整个组织的策略，从而使其重新发明。为此，这家多能量公司将与埃森哲紧密合作，以构建和部署定制的，自主的AI代理，由埃森哲AI Refinery™平台的组件和NVIDIA AI平台提供支持，包括NVIDIA AC ACCELERATY COMPUTING和NVIDIA AI ENTERPRISE软件。这些代理将有助于重塑和简化流程为更具动态和更复杂的工作流程，从计划和预测到应用程序维护和事件解决方案，使Repsol员工能够以更快，更高效，更简单的方式工作。Repsol在埃森哲的支持下，还将探索AI代理商和NVIDIA OMNIVERSE用于数字双胞胎和机器人解决方案，以帮助其员工更有效地在其工业和物流中心进行维护和其他活动。埃森哲将与Repsol合作，以激活劳动力的培训和收养计划。在客户方面，这些技术旨在改善客户的体验，以更高的准确性和速度提供个性化的优惠。作为本协议的一部分，多能量公司还将扩大员工的培训计划，以促进他们在这些新技术中的学习和培训。
川崎和CB＆I签署了一项战略合作协议，以促进商业使用液化氢供应链
Brian Sherman，CB＆I商业副总裁涉及川崎重工业有限公司。川崎重工业有限公司有限公司是一般工程制造商，拥有超过125年的经验，经验超过125年。 川崎建立了川崎集团的新型愿景声明，“集团愿景2030：对未来的可信赖解决方案”，并着重于三个领域，“一个安全可靠的遥不可及的社会”，“近乎未来的流动性”，以及为社会问题提供解决方案的“能源和环境解决方案”。 尤其是“能源和环境解决方案”，通过确保在世界其他地区之前确保整个供应链（用于生产，运输，存储和利用）所需的技术，川崎旨在实现一个利用氢气的社会，该社会是使用氢，该社会在使用时没有发出碳二氧化碳的最终清洁能源。 要了解更多信息，请访问https://global.kawasaki.com/enBrian Sherman，CB＆I商业副总裁涉及川崎重工业有限公司。川崎重工业有限公司有限公司是一般工程制造商，拥有超过125年的经验，经验超过125年。川崎建立了川崎集团的新型愿景声明，“集团愿景2030：对未来的可信赖解决方案”，并着重于三个领域，“一个安全可靠的遥不可及的社会”，“近乎未来的流动性”，以及为社会问题提供解决方案的“能源和环境解决方案”。尤其是“能源和环境解决方案”，通过确保在世界其他地区之前确保整个供应链（用于生产，运输，存储和利用）所需的技术，川崎旨在实现一个利用氢气的社会，该社会是使用氢，该社会在使用时没有发出碳二氧化碳的最终清洁能源。要了解更多信息，请访问https://global.kawasaki.com/en
CRREM和SBTI协作和途径应用程序
根据CRREM的途径，未达到过渡风险基准的下降并不表示立即贬值财产的价值。它使投资者可以评估相对于与房地产投资相关的其他风险的过渡风险。CRREM促进了对财产绩效和1.5°C野心水平之间差异所产生的潜在财务影响的评估。然后可以将这些见解纳入财产和投资组合水平的投资策略中，从而实现更明智的投资决策。鉴于CRREM途径始于平均市场强度，因此并非每个财产在近期都能达到相同水平的野心。在碳和能源绩效方面超过CRREM途径的财产不应被视为毫无价值或自动排除在潜在收购中。相反，应考虑过渡风险，类似于标准尽职调查期间确定的其他风险，例如税收，法律或建筑技术评估。
生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
促进数字协作：Futures2 战略
领域，包括制定技术建议和蓝图。这些咨询工作组应与 InCommon 的主要受众群体进行接触。通过这一可重复的流程，这些工作组应在一年内制定出三种推荐的技术堆栈，以解决不同受众群体面临的主要挑战和需求。这一流程中可接受的结果还包括确定 InCommon 认为超出其技术目标范围的领域。在这种情况下，InCommon 可以通过推荐能够应对当前挑战的特定合作伙伴、产品或服务，为社区实现价值最大化。Internet2 工作人员应通过 InCommon 时事通讯、incommon.org 和 internet2.edu 使这些推荐的技术堆栈可供更广泛的社区查看和使用。在此过程中，InCommon 还应规范和跟踪 InCommon Catalysts 向社区参与者提供建议的过程。
EU4Health协作建议 b'' 阿尔茨海默氏病和其他类似疾病的国家行动计划
该文件是乳房扫描-AI（BS-AI）项目的合作提案，重点是使用先进的AI和多模式成像技术彻底改变乳腺癌诊断。它首先是执行摘要，该摘要强调了该项目的目标并与EU4Health计划保持一致。该提案强调提高诊断准确性，减少放射科医生的工作量并促进个性化诊断。它描述了BS-AI的技术框架，包括深度学习模型，转移学习和用于处理复杂医学成像数据的高级融合算法。此外，它讨论了BS-AI与EU4Health计划的一致性，即改善健康安全，支持医疗保健系统并促进创新。该提案还强调了潜在的影响，例如减少误报和负面因素，实现更全面的筛选覆盖范围，并通过诊断工具增强了放射科医生的能力。它解决了未来的方向和挑战，包括在整个欧洲扩大BS-AI，法规合规性以及对持续资金和合作伙伴关系的需求。
2024 Jamboree-团队指南
Navigo Easy Pass（2欧元）是偶尔旅行者和游客在巴黎搬迁的最佳选择。您可以在到达时在机场或火车站购买一张，然后在2,15欧元中装上一张T+非接触式票，或10张门票17,35欧元。另外，对于整个星期在巴黎留在巴黎的与会者来说，Forfait Navigo Semaine（30,75欧元）可能是一个不错的选择。您还可以下载“ fe-franceMobilités应用程序”，以轻松地为您的通行证充电并获得更多信息。Jamboree的参与者将提供有限数量的Navigo易于运输卡，并且可以在信息台上收集。每张卡都将预装10 t+门票。每人1张卡，直到用完为止。每人1张卡，直到用完为止。
14。疾病保证空降预防措施
潜在（无症状）结核病代表90％的感染，并反映肉芽肿内包含的小芽孢杆菌负担。活跃的疾病降低了10％，但在HIV或TNF-Alpha抑制剂治疗的患者中更频繁，通常代表先前感染的重新激活。典型的肺结核涉及与慢性咳嗽，屈曲，发烧，无意减肥和/或夜汗有关的上叶空化。非典型肺部参与表现出较低的叶片（有或没有气腔），胸膜效果和高淋巴结瘤，并且在免疫抑制中更常见。应始终评估患有肺部疾病的肺内结核病患者（例如，椎骨受累）。结核病的诊断仍然是一个重要的挑战。PPD皮肤测试和干扰素 - γ释放分析（IGRA）评估细胞介导的对TB抗原的反应，并用于诊断具有相似敏感性的潜在TB，但假阴性结果为20％。培养是诊断金标准，但需要3-8周。核酸扩增阳离子测试（NAATS）可以允许快速鉴定（即小时）结核病和电阻突变，这些突变预测具有灵敏度的多耐药性（MDR）TB，并且具有类似于培养的特异性城市。痰涂片允许快速量化杆菌，其负担与传染性相关。涂片阳性需要大约10,000个细菌/毫升。与培养物相比，单个痰液AFB涂片敏感60％。另外两个涂片增加了灵敏度增长了12％。巴奇·塞莱特 - 瓜素涂片阴性，培养阳性患者占肺结核病例的30-60％，不感染力较低，但仍造成10-20％的传播事件。标准治疗需要至少6个月的多药治疗。MDR TB被视为对异尼氏酶和利福平的抗性，每年造成> 450,000个感染；治疗依赖于可能不太可靠的二线代理。广泛的耐药性（XDR）结核病还具有对FL uoroquinolone的抗性和第二线可注射药物的耐药性，并具有高死亡率。鉴于治疗方案有限，死亡率高和公共卫生的影响，一些专家主张在生物培养单元中管理住院的XDR-TB的患者（请参阅第13章）。