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
本期特刊认为,要理解 2008 年金融危机和 COVID-19 大流行后央行日益突出的地位,就需要探究其政府权力的来源和限制。在“大国家”与新形式金融投机一起回归的时代,这篇导言提出的理论主张是,国家“效应”在关键方面受到央行制定的经济治理安排的制约。我们表明,在促进国家与市场纠缠的同时,央行试图在国家与经济之间划定新的界限,使其干预措施具有不稳定、有时甚至矛盾的特征。我们概述了介绍特刊论文的中央银行新历史社会学,探讨了自近代以来支撑中央银行演变的双重运动,并为解开当前的悖论提供了线索。
在这里,我们使用密度功能理论比较了具有或没有反相边界的不同III-V晶体构型的稳定性,具有或没有反相边界的阶梯式SI底物,用于突然和补偿界面。通过电荷密度分解和机械应变的原子量表描述分析了不同异质结构的热力学稳定性。我们表明,III-V晶体通过在异方面的电荷补偿更改而适应Si Monoatomic步骤的配置要比形成反相对边界的配置要稳定得多。因此,这项研究表明,在III-V/SI样品中通常观察到的反相边界不是源自Si Monootomic阶梯边缘,而是来自不可避免的动力学驱动的单相3D III-V岛的合并。
公共报告委托官员决策委员会名称和委员会会议委员会委员会裁决的日期 - 2025年2月10日报告标题Rotherham Local Wildlife网站2025边界更新是否是一个关键决定,是否包含在远期计划中?No, but it has been included on the Forward Plan Assistant Director Approving Submission of the Report Simon Moss, Assistant Director, Planning, Regeneration & Transport Report Author(s) Rachel Lindsay, Planning Officer 01709 254746 or rachel.lindsay@rotherham.gov.uk Ward(s) Affected Aston & Todwick Ward Wales Ward Wath Ward Report Summary This report seeks approval of an update to the Local Wildlife罗瑟勒姆(Rotherham)的站点(LWS)系列,其中包括两个新的LW。这些站点边界将构成本地计划的环境证据的一部分,并用于确定相关计划申请。建议
MORDI, Chima, AJONBADI, Hakeem Adeniyi 和 ADEKOYA, Olatunji (2023)。技术渗透:COVID-19 疫情期间英国学者的可渗透边界和工作与生活溢出体验。《人事评论》。[文章]
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作,以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一,正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长,因此该公司正在制定创新和业务战略,以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上,TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型:加速转型,实现可持续未来”。通过其创新产品,TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标,TDK 不断突破创新的界限,专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面,并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战,例如高功耗,从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能,TDK 能够推动创新并改变其主要市场,包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车:TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术,特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源:TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件,以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战,优化能源效率,提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT:TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案,包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块,这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
土地利用实践,陆基行星边界与全球土地状态之间的相互作用。来源:基于Richardson等人自己的插图。(2023)。基于Buchhorn等人的土地覆盖地图。(2020)。
人类的行星尺度环境强迫继续进行,并且各个地球系统组成的成分在越来越多地与变化条件有关。因此,后旧世地球仍在发展,最终的全球环境条件仍然不确定。古气候研究表明,地球以前在温暖时期(6,7)中以相应不同的生物圈状态经历了很大的无冰条件(6,7)。显然符合人类的利益,避免将地球系统扰动到可能会如此明显地改变全球环境条件的程度。冰盖只是许多其他地球系统尺寸的全系统变化的指标。行星边界框架框架描述了已知的生物物理和生化系统和过程,这些系统和过程已知,这些系统和过程在范围内调节了地球状态,这些范围是历史上已知的,并且在科学上很可能维持地球系统稳定性和生命支持系统,并有助于人类的福利和社会发展。
对PB犯罪的责任分配是一个有争议的,最终是规范性的问题,尤其是在气候变化的背景下。对气候变化的责任和剩余碳预算的分配长期以来一直是气候研究和国际谈判中的争论点。还有用于分配环境责任的替代方法,包括基于收入的,基于历史的,基于人群和其他方法1。从历史上看,全球北部的发达国家承担着气候变化的重大责任。例如,Hickel等人。2指出,全球北部负责历史超过全球CO 2排放的90%以上,而全球南方的许多国家都保留在其公平份额之内。但是,这项责任的分配仍然有争议,尤其是在考虑国家主权的变化时(例如,在殖民时期应对当前国家的排放责任负责)2。
我们的传统是空间咨询和空间工程服务和解决方案,因为 Starion 是 2024 年初 RHEA 集团分拆后成立的两个新的独立法人实体之一。Starion 在专业工程服务、开发和操作系统以及根据客户需求量身定制的解决方案方面拥有超过三十年的专业知识。我们的团队涵盖整个空间任务生命周期,从航天器设计、任务操作和数据收集到卫星寿命结束时的退役,以及数据存档和利用。通过将空间和系统工程与人工智能 (AI) 和量子等成熟和新兴技术相结合,我们创造出创新的解决方案,为我们的客户和社会带来根本性的变化。