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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
为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。
LUMA 38kV 系统的 4 x 25 MW BESS 互连
FEMA 的合规流程包括几个连续步骤和多个阶段，LUMA 全力参与其中，同时满足既定的时间表以实现联邦资助的项目目标。该流程包括但不限于与各个利益相关者的沟通、在需要时请求和获得批准以及不断审查项目参数和目标。从高层次来看，初始步骤涉及准备初始工作范围（“ISOW”），其中包含功能规范和预测成本估算。然后，该 ISOW 经过广泛的审查和批准流程。一旦 ISOW 获得内部批准，就会提交给 PREB 进行审查和批准，以符合 NEPR-MI-2021-0002 档案中的 2021 年 3 月 26 日决议和命令（“3 月 26 日命令”）部分，并与波多黎各电力管理局（“PREPA”）综合资源计划（“IRP”）和修改后的行动计划保持一致。如果 LUMA 获得 PREB 对项目的批准，则 LUMA 将与 COR3 和 FEMA 一起启动该项目，以启动审批流程。FEMA 评估 ISOW，如果获得批准，则分配 FEMA 加速奖励策略（“FAASt”）编号。
心脑连接：40,000心脏和脑磁共振图像的表型和遗传见解
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
eni：KKR完成了收购Enilive's Share Capital 25％的股份
ENI公司联系人：新闻办公室：电话。+39.0252031875 – +39.0659822030 Freephone for shareholders (from Italy): 800940924 Freephone for shareholders (from abroad): +39.800 11 22 34 56 Switchboard: +39.0659821 ufficio.stampa@eni.com segreteriasocietaria.azionisti@eni.com investor.relations@eni.com网站：www.eni.com
如果我们知道白质通路从哪里开始、在哪里结束以及在哪里不去，那么通过扩散 MRI 纤维束成像得到的脑连接在解剖学上可以非常准确
1. 范德堡大学成像科学研究所，范德堡大学，美国田纳西州纳什维尔 2. 范德堡大学医学中心放射学和放射科学系，美国田纳西州纳什维尔 3. 法国波尔多大学 CEA 法国国家科学研究院神经退行性疾病研究所 - UMR 5293 神经功能图像组 4. 加拿大舍布鲁克大学舍布鲁克连接成像实验室 (SCIL) 5. 范德堡大学电气工程与计算机科学系，美国田纳西州纳什维尔 6. 亨利 M. 杰克逊基金会，美国马里兰州贝塞斯达 7. 美国马里兰州贝塞斯达国家生物医学成像和生物工程研究所 8. 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心生物医学工程系 * Kurt G Schilling 电子邮件： kurt.g.schilling.1@vumc.org
用于 BGA 互连的聚合物芯焊球 (PCSB) 涂层的多尺度原位微机械表征
图 1：a) 印刷电路板 (PCB) 中带有 BGA 连接的表面贴装设备 (SMD) 的图示，b) 扫描电子显微镜 (SEM) 图像显示带有 SAC305 的 BGA 的细节以及使用焊膏安装到组件和 PCB 上的 PCSB 的图示，c) 直径为 750 µ m 的聚苯乙烯芯焊球 (PCSB)，d) PCSB 结构的示意图。
人类腹侧颞叶皮层的白质连接从出生起就由细胞结构、偏心率和类别选择性组成
。CC-BY 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 23 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.07.29.605705 doi：bioRxiv 预印本
机器学习线束连接
图1：椭圆曲线上的A d = 2网络，其输出应解释为khler势，k或倒数束公制的log g -1的log g -1，具体取决于一个人是计算calabi -yau公制还是Hermitian Yang -Mills的连接。在这里，“ Bihom”是指将z i =（z 0，z 1，z 2）作为输入的双重构层，并输出z z z j j的真实和虚构部分。“正方形”是一个具有二次激活函数的密集层，⃗X7→（W1⃗X）2，其中w 1是尺寸w（1）×9的一般线性变换。“ log”是一个具有对数激活函数的密集层，⃗X7→log（W2⃗X），其中W 2是维度1×W（1）的一般线性变换。
评估区域互联互通以满足东南亚可再生能源目标
本报告为美国政府机构赞助工作的记录。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。