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申请征集：ProGREEN Advance Institute (AI)Virtual on
加强对与可再生能源增长潜力相关的重要推动因素和制约因素的了解，对于确保增加使用可再生能源的可行途径至关重要。作为回应，START International 在魁北克研究基金会 (FRQ) 的支持下，正在实施促进可再生能源收益 (PROGREEN) - 西非项目。该项目旨在加强对可再生能源转型的了解以及这些转型对发展的影响，特别是在粮食和水安全以及人口福祉方面。在项目第一阶段，START 召集了布基纳法索和塞内加尔的多学科和跨部门专家团队，对推动两国可再生能源转型的关键推动因素和限制因素进行了深入评估。该项目还通过拉巴特皇家战略研究所与摩洛哥的可再生能源专家进行合作，探索和确定该国可再生能源格局的关键层面以及与西非更广泛的工作之间的潜在协同作用。
教育中的人工智能：恐惧与信仰
摘要 — 人工智能 (AI) 旨在开发具有类似人类认知功能的模型。自 20 世纪 50 年代中期诞生以来，人工智能在几乎所有领域都取得了巨大成功，从游戏到自主机器人手术，并且发展迅速。事实上，基于人工智能的机器渗透到所有领域，并用于许多目的。在发展中国家，人工智能几乎被广泛用于所有日常生活任务。然而，机器可以充当人类并代表个人做出决定的想法让许多人感到害怕，并引发了许多担忧和争议。摩洛哥的情况也如此。在过去的几年里，人工智能已经在教育领域取得了进展，并正在彻底改变教育领域。在本次调查中，我们探讨了摩洛哥人对人工智能的看法以及他们对人工智能及其在教育领域的应用的担忧和希望。大多数受访者对人工智能的未来表示严重担忧，特别是在幼儿教育领域。尽管如此，他们似乎对使用人工智能为教学相关任务提供技术援助持谨慎乐观的态度。
人工智能与机器学习的应用...
摘要 人工智能 (AI) 是一门科学，它涉及开发模仿人类智能的机器。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子域，其中机器可以自动从数据中学习，而无需明确编程。农业不断受到压力，以用更少的资源生产更多。AI 和 ML 技术能够通过分析农业数据来优化资源利用率。它通过预测各种输入参数和预测作物的收获后寿命改变了当今农业的面貌。本章讨论了可用的不同 AI 和 ML 技术以及它们如何在农业生命周期的不同阶段使用。本章涵盖了农业中需要 AI 和 ML 的广泛领域。它包括土壤、灌溉和疾病管理。本章还介绍了人工智能在植物表型组学领域的重要性。本章讨论了地理信息系统 (GIS) 和遥感与人工智能相结合的可能用途。
预测人工智能进展：研究议程
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要，以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题，但对此的研究很少，也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外，该领域非常多样化，没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定，该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出，应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了一些突出的问题，这些问题既普遍存在，又完全是预测人工智能进展问题所特有的。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用，以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有前景，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
人工智能和机器学习教育游戏：评论
乔治奥斯·扬纳卡基斯 马耳他大学数字游戏研究所，马耳他姆西达 摘要 数字游戏作为教育的新范式已具有重要意义。数字游戏人人都可以访问且价格合理，并为大规模教学和学习提供了机会。近年来，人们对数字游戏的兴趣日益浓厚，以支持大学预科（K-12）学校的计算思维和编程。人工智能（AI）和机器学习（ML）是一个快速发展的领域，在过去几年中吸引了越来越多的学习者。虽然数字游戏和AI/ML的融合对于教学和学习研究人员来说是一个重要且具有挑战性的领域，但该领域尚未进行过文献综述。这项工作的目的是回顾最近对支持AI和ML教育的游戏的研究。经过彻底的搜索，我们选择了相关的论文和游戏并将其纳入我们的定性内容分析。在此综述的基础上，我们概述了相关的研究论文和游戏，并展示了不同的游戏如何提供独特的机会来教授人工智能和机器学习中的许多不同概念和主题。 关键词：教育游戏、人工智能教育、机器学习教育、文献综述 1.简介 在过去的几年里，数字游戏在计算机科学（CS）和信息技术（IT）教育中越来越受欢迎（Harteveld 等人，2014 年；Kordaki 和 Gousiou，2016 年）。数字游戏一直是加强 CS 教育的几种流行方法。在 K-12 学校，有一些课程让学生参与玩游戏，其中包括必须解决的任务和问题才能进步（Vahldick 等人，2014 年），或鼓励学生使用可视化和基于块的编程环境开发游戏
1 月 retrain.ai 对纽约市地方法律 #144 的评论
我们 retrain.ai 明白，如果使用得当，人工智能可以让雇主大大加强公正的招聘实践，从而带来多元化、包容性劳动力的明显好处。我们期待进一步完善第 144 号地方法律，以改善不仅在纽约市，而且在我们城市范围之外的招聘实践，因为无数国内外公司通过位于这里的业务运营与纽约市联系在一起，其中许多需要在纽约市的五个行政区内招聘人员。感谢您在对话中加入各种声音。
精密医学对晚期癌症患者的可行性和早期临床影响
丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院的肿瘤学和临床癌症研究中心； B丹麦奥尔堡市奥尔堡大学临床医学系； c临床数据科学中心，丹麦奥尔堡市奥尔堡大学和奥尔堡大学医院； D丹麦奥尔堡大学临床医学系炎症性肠病分子预测中心（预测）； E分子诊断和临床癌症研究中心，丹麦阿尔堡市阿尔堡大学医院； F丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院临床遗传学系； G丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院神经外科系； h丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院血液学系； I丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院临床药理学系；丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院放射科J放射科； K丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院病理学系
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
