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自 2020 年 1 月起，爱思唯尔创建了 COVID-19 资源中心，
以减少所有人群的疫苗犹豫。使用 CASP 工具上的 11 个问题中的每一个进行分析，同时比较每种疫苗的方法和结果。对于辉瑞和 Moderna RCT，大多数 CASP 工具项目都是阳性或肯定的。未评为肯定的项目将被讨论。分析结果表明，这两项 RCT 都是严格进行的，并向所有医疗保健提供者和公众保证了两种疫苗的安全性和有效性，以影响 COVID-19 疾病惊人的发病率和死亡率。作者认为，分析是分发过程的重要组成部分，以制定计划和沟通策略，以减少潜在的疫苗犹豫和抵抗。儿科卫生保健杂志。（2021）35，443-448
人工智能广播的共同创作和所有权
人工智能生成音乐领域的最新突破为共同创作和共同创造的新形式打开了大门。我们介绍了 Artificial.fm，这是一个概念验证型休闲创作者，它将人工智能音乐生成、主观评分和个性化推荐融合在一起，用于创作和策划人工智能生成的音乐。听众可以对新兴歌曲进行评分，以引导未来音乐的发展。他们还可以个性化自己的偏好，以更好地驾驭可能性空间。作为一个拥有许多人类利益相关者的“慢创作者”，Artificial.fm 是一个休闲创作者如何利用大规模的人类策展来共同驾驭可能性空间的例子。它还提供了一个案例研究，以反思在这些情况下应如何考虑所有权。我们报告了 Artificial.fm 的设计和开发情况，并对平台上生成的工件的所有权进行了法律分析。
使用人工智能在恐怖游戏中创造紧张的体验 - Rivindu Wickramarachchi.docx
电子游戏行业日新月异，新技术不断涌现，以提升玩家体验。由于近年来技术发展迅速，在游戏中使用人工智能 (AI) 可视为许多游戏公司关注的主要领域之一。尽管与学术研究领域相比，商业电子游戏行业很少应用和使用深度学习等现代人工智能技术，但我们可以看到许多游戏开发者使用人工智能方法来克服游戏中持续存在的动态难度调整 (DDA) 和敌人寻路问题。本文重点研究如何在恐怖游戏中使用人工智能来提升玩家的紧张感，研究恐怖类型中如何创造紧张感和恐惧感、如何在游戏中跟踪和识别玩家情绪，最后提出一个假设的解决方案，该解决方案可用于跟踪玩家情绪，以便在人工智能的帮助下在恐怖游戏中创造紧张感，同时结合玩家的生理反应。本文的研究结果为解决方案系统的可行性以及生理反应在商业视频游戏中的潜在用途以及为实施和测试本文提出的解决方案系统而要做的未来工作提供了参考。
人工智能创作作品的作者和所有权问题 -
人工智能独立于人类的创造性投入而运作，所创作的作品如果仅由人类创作，则有资格获得版权。这是因为人工智能创作的作品与人类创作的作品基本难以区分。人工智能创作的此类作品有很多，包括小说和新闻文章等文学作品、绘画和肖像等艺术作品以及音乐作品等。3 这些人工智能创作的类人作品的例子提出了版权法下的重要问题。人工智能创作的作品可以被视为原创吗？人工智能可以被视为作品的作者吗？根据版权法，通常，作品的作者也被视为作品的第一所有者。4 如果人工智能被视为作品的作者，那么人工智能可以被视为作品的所有者吗？或者，如果人工智能不被视为作品的作者或所有者，谁应该是作品的作者和所有者？应该是人工智能的用户、程序员还是数据供应商？本文从不同类型的人工智能的角度对该问题进行了详细分析，为现有的争论做出了贡献。本文对印度版权法下可能的解决方案提出了建议，同时批判性地分析了 1957 年《版权法》第 2(d)(vi) 条。它还从版权法依据的角度分析了人工智能程序员和用户的版权所有权问题。
![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
阐明免疫学图景：通过多组学镜头研究胰腺癌的线粒体基因缺陷
通过多组学方法，这种全面的综述探讨了线粒体基因缺陷与胰腺癌发病机理之间的复杂相互作用。通过从基因组，转录组，蛋白质组学和代谢组学研究中合并数据，我们解剖了线粒体遗传变异决定癌症进展的机制。重点已放在这些基因在改变细胞代谢过程，信号转导途径和免疫系统相互作用中的作用上。我们进一步探讨了这些发现如何重新治疗干预措施，并特别关注精确医学应用。这种分析不仅填补了有关胰腺癌线粒体异常的关键知识差距，而且还为未来研究个性化治疗方案的研究铺平了道路。这个发现强调了线粒体遗传学和肿瘤免疫学之间的关键联系，为有针对性的癌症治疗策略开辟了新的途径。
欧盟太空计划由伽利略，Egnos，哥白尼和Govsatcom组成，是欧盟为S
伽利略是欧洲的全球导航卫星系统（GNSS），提供了改进的定位和定时信息。伽利略旨在为欧洲和欧洲公民提供独立性和主权，同时在从航空和海上到农业和基于位置的服务等广泛领域创建多种服务和应用。
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。