数字经济已成为推动全球经济增长的“新引擎”。,关于数字经济是否能够促进新兴行业的发展,众多争议仍然存在。因此,本文研究了数字经济如何影响中国创意产业的发展以及创新效率是否介导了这种关系。借鉴了一个包含29个中国省份从2012年到2019年的面板数据集,为经验分析构建了计量经济学模型。我们发现,数字经济显着促进了创意产业的发展,创新效率在数字经济与创意产业之间起着部分调解作用。根据影响力机制,各个地区的数字经济可以通过提高创新效率来促进创意产业的发展。最后,从扩展的应用程序路径,提高区域创新效率并创造创新环境中提出了相关建议。
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4。要求联合国贸易和发展会议秘书处,并与联合国的教育,科学和文化组织,国际劳工组织和联合国系统的相关实体进行协商与2030年的可持续发展议程保持一致,并推进了有关具体行动的建议,以增强创造性经济在实现可持续发展目标中的作用和贡献;
在创意环节中,参与者在发散过程和收敛过程中都表现出认知偏差。在各种情况下,观察到发散过程依赖于或与 ChatGPT 给出的方向密切相关。尽管三组在创意方法上有所不同,并且各自决定在创意生成的早期阶段纳入或排除生成性 AI 工具,但他们的最终结果几乎倾向于同一方向:创建一个颜色编码的分隔空间,让专注、放松和协作可以共存。结果的细节再次相似或在多个情况下相同:使用舒适的座椅(在研讨会 1、2 和 3 期间建议 14 次)、窗帘(在研讨会 1 和 3 期间建议 3 次)、灵活的座椅(在研讨会 1 和 2 期间建议 13 次)和隔音(在研讨会 1、2 和 3 期间建议 13 次)。这些例子是特意选择作为例证的,因为它们在二人的 ChatGPT 对话中反复出现。
儿童、家庭和法律中心获得了 650 万美元的资助,用于帮助那些因 COVID-19 疫情而无法支付抵押贷款和水电费并面临失去住房危险的内布拉斯加州农村房主。在 CCFL 高级项目总监 Jeff Chambers 的领导下,该中心正在与五个社区组织合作,为这些家庭提供援助。这笔资金由美国住房和城市发展部社区发展综合拨款 COVID-19 计划赞助,并由内布拉斯加州经济发展部管理。这项工作是 CCFL 社区服务部在内布拉斯加州建设基础设施以应对疫情后住房危机家庭的更大努力的一部分。这是 CCFL“帮助帮助者”使命的延伸。
生成式人工智能 (Gen AI) 突然引起了全世界的关注,但这项技术自 20 世纪 40 年代第一个神经网络数学模型发布以来就一直在发展。作为生成式人工智能扩展核心的大型语言模型 (LLM) 是自然语言处理、神经网络和深度学习的结合,随着云计算和图形处理单元 (GPU) 变得更加实用,它获得了关注。与早期专注于自动化体力劳动的人工智能进步相比,由于其语言(包括人类和计算机)能力,生成式人工智能可能会加速知识工作的自动化。通俗地说,生成式人工智能能够根据自然语言或图像的提示,以文本、音频、视频或软件代码格式再现内容。一些初始工作由本土生成式人工智能公司(如 OpenAI、Anthropic 和 Cohere)领导,但“大型科技公司”通过内部计划或收购其中一些公司的股份迅速赶上来。
摘要 人工智能 (AI) 在创建专业级媒体内容方面取得了显著进步。在创造性教育中,确定学生如何从中受益而不依赖他们是一项挑战。在这项研究中,研究人员进行了一项探索性实验,将人工智能定位为一系列绘画活动中与学生的关系人工制品,并研究了与机器的有效关系在社会文化创造性学习中的潜在影响。使用共识评估技术和扎根理论方法分析了由此产生的人工制品、观察结果和访谈记录。研究结果表明,设计教授可靠地评价学生的绘画比人工智能绘画更有创意,但两者都没有表现出持续的创造力提升。然而,人工智能的存在让学生探索不同的艺术提示方法。我们推测,如果学生认为他们与人工智能的关系是富有同情心和协作性的,那么人工智能就可以成为变革性创造力的学习工具。
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14678519, 0,由贝加莫大学威利在线图书馆于 [2023 年 3 月 14 日] 从 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bioe.13150 下载。有关使用规则,请参阅威利在线图书馆的条款和条件 (https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions);OA 文章受适用的知识共享许可约束