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Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
关于人工智能中关键信息安全问题的一些讨论
信息技术（IT）平台和编程语言的快速发展改变了人类社会的动态和发展。网络空间及其相关设施不断扩大，导致人们逐渐从现实世界转向虚拟生活（也称为网络空间或数字空间）。自然语言处理（NLP）模型和大型语言模型（LLM）的扩展和发展在推理、感知、注意力和创造力方面表现出与人类相似的特征，帮助人类克服操作障碍。人工智能（AI）的巨大潜力伴随着新的安全漏洞和更复杂的信息安全风险。当社会仍在努力过渡到适应技术变化的新阶段时，人工智能革命仍在继续发展，有必要重新考虑社会转型的轨迹，因为它可能会加剧上述信息安全风险。具体来说，社会应如何发展才能跟上当前人工智能技术浪潮的变革性影响？随着我们在虚拟世界中的存在感不断增加，我们如何管理和利用它们的力量，同时确保信息安全？本文旨在阐明和解决这些问题。
韩国人工智能政策讨论现状
尽管两党一致认为，人工智能正以惊人的速度影响着工业格局和我们的日常生活，需要采取立法行动，但两种不同的立场却存在分歧：一方主张通过人工智能推动工业发展，而另一方则寻求减轻人工智能带来的社会风险。2023 年 2 月，一项两党妥协方案通过了 NA 科学、信息和通信技术、广播和通信小组委员会。
管理层讨论与分析
理解本 MD&A 中的前瞻性信息的关键事项： 它通常包括有关未来的字词和短语，例如：预期、相信、估计、期望、计划、将要、打算、目标、指标、预测、项目、愿景、战略和展望（见下文示例）。 它代表我们当前的观点，可能会发生重大变化。 它基于许多重大假设，包括我们在第 5 页列出的假设，这些假设可能被证明是不正确的。 由于与我们的业务相关的风险，实际结果和事件可能与我们目前的预期存在重大差异。我们在第 4 页列出了许多此类重大风险。我们建议您也查看我们最新的年度信息表，其中包括对可能导致实际结果与我们当前预期存在重大差异的其他重大风险的讨论。 前瞻性信息旨在帮助您了解管理层对我们近期和长期前景的当前看法，它可能不适用于其他目的。除非证券法要求我们更新此信息，否则我们不会更新此信息。
哈斯能源研究所的工作论文仅供讨论和评论之用。它们尚未经过同行评审或接受审查
摘要 随着各国追求脱碳目标，由于许可和成本分摊等障碍，可再生能源 (RE) 整合的输电容量的快速扩张带来了重大挑战。然而，我们发现，使用先进的复合芯导体进行大规模重建可以在有限的额外许可下，以经济高效的方式将现有路权 (ROW) 内的输电容量翻倍。这一策略可以在现有网络附近释放出越来越经济可行的可再生能源资源的高可用性。我们在美国电力系统模型中实施了重建，结果表明，考虑到对绿地输电建设的限制，重建可以帮助满足 80% 以上的新区域间输电，从而到 2035 年实现 90% 以上的清洁电力。到 2050 年，重建将节省 1,800 亿美元的系统成本，为加速全球输电扩张提供了一个经济高效、时间高效但尚未充分利用的机会。
概述强化学习在机器人编程中的应用：关于文献和潜力的讨论
在过去的几年中，机器人技术领域取得了显着进展，无论是固定机器人在制造业中执行动态变化的任务还是用于仓库管理或太空勘探的自动化导向车辆。使用人工智能（AI），尤其是强化学习（RL），为各种机器人任务的成功做出了重大贡献，证明向智能控制范式的转变是成功和可行的。RL的一个令人着迷的方面是它可以同时作为低级控制器和高级决策工具的功能。一个例子是操纵机器人，其任务是通过具有不规则和反复障碍的环境来指导自己。在这种情况下，低级控制器可以使用关节角度并使用关节轨迹控制器执行平滑运动。在较高级别上，RL也可以用来定义旨在避免障碍和自我填充的复杂路径。AGV成功操作的一个重要方面是做出及时决定的能力。当基于RL的召集神经网络（CNN）网络与RL合并时，代理可以决定有效地将AGV引导到目的地，这正在减轻灾难性碰撞的风险。即使可以通过经典解决方案来解决许多这些挑战，但设计这种解决方案也需要大量时间和精力，这使得这一过程非常昂贵。此外，我们在经典机器人方法和基于RL的机器人方法之间提供了针对性的比较分析。介绍了对机器人技术的不同类别的RL应用程序，本研究将概述RL在机器人应用中的使用，从而研究了先进应用程序的优势和缺点。除了我们的分析得出结论之外，还提供了未来可能加速机器人技术的进步和自治的未来可能性和进步的概述。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
在线错误信息会扭曲证人的记忆。使用MORI-V技术的在线版本对共同接待性讨论进行分析
简介：当人们见证给定事件然后互相交谈时，记忆一致性效应就会发生，一个人的陈述影响了另一个人在该事件方面的记忆帐户。该实验的主要目标是（1）检查MORI-V技术修改版本在诱导记忆符合效应方面的有效性，以及（2）研究参与者讨论观察到的事件的方式如何影响这种效果的大小。通常，经过修改的在线MORI-V技术由以下主要要素组成：（1）原始材料，即短片的两个版本，除了某些批判性细节外，这是相同的；例如，在一个版本中，一个小偷戴上红色帽子，但在另一个版本中，它是黑色的。 （2）协作识别测试，即有关导致相互错误信息的原始材料的讨论； （3）单个识别测试，该测试检查讨论对原始材料的内存帐户的影响。
涉及零公路 - 安全性 - 平面 - 访问纸纸2024 ...
道路安全的社会模型与传统的道路安全方法不同，道路安全性倾向于侧重于工程和执法措施，以减少坠机和伤害的风险。社会模型方法强调了了解人类行为的重要性以及社会因素在塑造道路用户行为中的作用，并要求采用更全面的，多学科的方法来实现道路安全性，涉及跨不同部门和治理水平的协作。社会模式认识到，整个社区必须拥有朝零的道路安全行动计划愿景的所有权，以减少北领地的高水平创伤。