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全球趋势和合作的文献计量分析（...
摘要 本项文献计量研究分析了 2020 年至 2024 年期间人工智能 (AI) 在数学教育中的应用的科学成果。该研究基于从 155 个国际来源中提取的 384 篇文献样本，评估了新兴趋势、作者和国家之间的合作模式以及在数学教育中使用人工智能的主要主题。分析使用 RStudio 中的 Biblioshiny 工具进行，生成网络图和专题图，以可视化关键字与国际合作之间的关系。结果表明，中国和美国在科学生产力和国际合作方面处于领先地位。人们对在教育环境中使用生成性人工智能（包括深度学习和 ChatGPT）进行学习评估的兴趣日益浓厚。本研究概述了数学教育领域人工智能研究的当前动态，并强调了跨学科合作的机会。
知识信息的分子设计用于使用Chatgpt to Human-Machine Collagoration
有机分子的设计是解决许多与化学相关的挑战的核心，需要在人类直觉和计算能力之间有效合作。这项研究表明了通用大语模型（LLM）如何促进分子的设计，从而利用自然语言从经验知识中利用反馈。我们使用这种方法设计有机结构导向剂（OSDA），以指导沸石的结晶。在我们的计算工作流程中，LLM提出了通过经验知识和原子模拟评估的OSDA候选者。然后向LLM提供自然语言的反馈，以完善随后的建议，从而逐步增强拟议的OSDA并促进化学空间的探索。预测的候选人包含经过实验验证的OSDA，结构类似的OSDA，以及具有优异亲和力得分的新颖的OSDA，强调了LLM的强大能力。使用自然语言作为通信界面的人类机器协作具有在其他分子设计任务中应用的潜力。
一个里程碑的创新与合作庆祝活动
HE GCC的医疗保健领域预计将从2024年的720亿美元增长到2030年的10060亿美元。 衰老人口，非传染性疾病的发病率增加，治疗成本上升和医疗通货膨胀正在推动该地区当前的健康支出，预计将在2030年达到1600亿美元。 到2050年，超过65岁以上的人口将超过两倍以上，并且该地区正在疾病特征的迅速过渡，慢性疾病负担更大。 GCC国家与私人机构合作，正在加强对机器人技术，远程医疗和AI等先进技术的投资，以改善医疗保健提供和疾病管理。 公共和私人卫生系统在护理交付中的技术集成可能会刺激医疗保健领域的包容性，可及性，负担能力和增长。HE GCC的医疗保健领域预计将从2024年的720亿美元增长到2030年的10060亿美元。衰老人口，非传染性疾病的发病率增加，治疗成本上升和医疗通货膨胀正在推动该地区当前的健康支出，预计将在2030年达到1600亿美元。到2050年，超过65岁以上的人口将超过两倍以上，并且该地区正在疾病特征的迅速过渡，慢性疾病负担更大。GCC国家与私人机构合作，正在加强对机器人技术，远程医疗和AI等先进技术的投资，以改善医疗保健提供和疾病管理。公共和私人卫生系统在护理交付中的技术集成可能会刺激医疗保健领域的包容性，可及性，负担能力和增长。
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###关于Roboze Roboze是在工业3D印刷领域开发和生产高级解决方案的领先公司。建立的目的是改变公司如何设计和生产组件，Roboze为使用超级聚合物和复合材料的增材制造提供了全面的解决方案，从而在航空航天，移动性，能源和制造业等领域提供了应用。Roboze的使命是通过连续创新和提供可靠和可持续的解决方案来加速3D印刷。有关更多信息，请访问www.roboze.com。
大型物理模型：采用大型语言模型和基础模型的协作方法
1 CLP-科学与哲学中心，Ugent，BE，2 Imapp，Radboud University and NL，NL，3 Utrecht University，NL，NL，4 4，NL，Radboud University，NL，5 de f´ısica Copuscular（Ific）（IFIC），Scain＆Scain spain＆Scains，trante，thrante，thrante，thrande，thrande，dr thrande，thrande，thrand，德国，德国8埃鲁姆 - 达塔 - 荷兰和多特蒙德大学，德国，9，北卡罗来纳州拉德布德大学，奥地利，拉德布德大学，10塔帕尔工程技术学院（TIET）11，印度帕蒂亚拉，帕蒂亚拉，帕特里亚，汉堡十二世大学，德国汉堡，13 hamburg，13 hamburg，13瑞士，16慕尼黑数学哲学中心，德国LMU慕尼黑，17 Cantabria物理研究所（IFCA）（IFCA），西班牙CSIC-UC，西班牙，Radboud University，NL，NL，Digital，19 Ippen Digital，19 Ippen Digital，Demandy，20 De Oviedo and Ictea大学，西班牙，西班牙，西班牙，21 Grappa，Amsterdam of Amsterdam，Interndam，Interndam，Interndam
科学与发展委员会与拉加经委会合作在拉丁美洲和加勒比地区就 WSIS+20 进行磋商的报告
2. 路线图列出了一系列关键活动，包括由科技促发委员会独立或与其他联合国机构和区域委员会合作在区域和全球层面开展的公开磋商。本次虚拟活动由科技促发委员会与拉丁美洲和加勒比经济委员会（拉加经委会）合作在拉丁美洲和加勒比地区举行，是该框架内的第五次也是最后一次区域磋商。它旨在促进开放和坦诚的对话，借鉴利益攸关方的集体见解、观点和经验。由此产生的见解和建议将为科技促发委员会秘书处编写的综合报告作出重大贡献，为经社理事会授权的 WSIS+20 审查会议期间的实质性讨论提供信息。
建议引用：Puranam, Phanish (2021)：人机协作决策作为组织设计问题，《组织设计杂志》，ISSN 2245-408X，Springer，Cham，第 10 卷，Iss。2，第 75-81 页，https://doi.org/10.1007/s41469-021-00095-2
在这篇简短的观点文章中，我提出了一些想法，即我们如何将人类与人工智能算法之间的协作决策概念化为组织设计中的一个问题。虽然人类与人工智能算法之间可能存在多种交互形式，但这里的论点与知识工作最相关，在知识工作中，人类和人工智能算法通过某种形式的协作，共同做出由第三方实施的决策（例如选股、投资、判刑、筛选候选人）。我将这些情况称为“人机协作决策”（或 HACD）。这些论点也可能适用于人类训练人工智能算法（例如，通过观察人类驾驶来学习的自动驾驶汽车）或反之亦然（例如，基于聊天机器人的语言学习应用程序）的情况，或使用算法来改善人与人之间的匹配（例如，社交媒体平台上的朋友建议），但需要一些我在这里没有涉及的其他考虑因素。在下文中，我将“人工智能”和“算法”这两个术语与“机器学习”（ML）互换使用。我知道并非所有算法都是人工智能，也并非所有人工智能都是机器学习（Broussard 2018；Raj and Seamans 2019），但我的
