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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
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
viperin突变与斑马鱼中VHSV感染期间的免疫，免疫细胞动力学和代谢改变有关
耐粘蛋白是在动物中发现的突出的抗病毒蛋白。耐蛋白的主要功能是生产3'-deoxy -3'，4' - 二维德罗 - 酪氨酸三磷酸（DDHCTP），这是一种参与病毒RNA合成的抑制性核苷酸。哺乳动物模型中的研究表明，DDHCTP会干扰代谢蛋白。但是，该假设尚未在Telest中进行检验。在这项研究中，测试了耐毒素在调节病毒出血性败血病毒（VHSV）感染中的代谢改变中的作用。被VHSV感染时，viperin - / - 鱼的死亡率较高。vhsv拷贝数和NP基因的表达在耐蛋白 - / - 芬中显着增加。代谢基因分析显示，苏打，HIF1A，FASN和ACC表达的显着差异，表明它们对代谢的影响。在VHSV感染期间，斑马鱼幼虫中的胆固醇分析表明，胆固醇的产生显着上调，没有耐耐蛋白。对ZF4细胞的体外分析表明，脂质产生的降低显着降低，并且具有耐毒素过表达的活性氧（ROS）产生的显着上调。中性粒细胞和巨噬细胞的募集显着调节。因此，我们证明了耐蛋白在干扰VHSV感染过程中的代谢改变中起作用。
第一次世界大战期间的潜艇战
尽管历史记录经常出错，但皇家海军航空兵团和皇家空军反潜飞行员的努力在第一次世界大战期间取得了不同程度的成功。反潜任务分为三类：轰炸佛兰德斯的德国 U 型潜艇基地、巡逻英国周围的海上航线以及护送护航队。虽然轰炸和巡逻肯定导致了无限制 U 型潜艇战役的失败，但护航队是最终的解药，并且由于飞机的贡献而变得更加有效。第一次世界大战的海军飞行员并没有享受现有理论的指导；他们在战场上发明了它。本文强调了历史记录中的不准确性，并解释了早期空中反潜战 (ASW) 的挑战、成功和失败。作者得出结论，指挥和组织限制是使用技术不一致的根本原因。
通过体现能量
*作者对本手稿的概念和写作也同样贡献了康奈尔大学，机械和航空航天工程。B哈佛大学，工程与应用科学学院。 c ku Leuven，生产工程。 d空军研究实验室，材料和制造局。 e陆军研究实验室，能源和生物技术部。 f陆军研究实验室，自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。 h佛蒙特大学，计算机科学。 i剑桥大学，工程系。 前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。 在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。B哈佛大学，工程与应用科学学院。c ku Leuven，生产工程。d空军研究实验室，材料和制造局。e陆军研究实验室，能源和生物技术部。 f陆军研究实验室，自治系统部。 g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。 h佛蒙特大学，计算机科学。 i剑桥大学，工程系。 前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。 然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。 在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。 目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。 为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。 能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。e陆军研究实验室，能源和生物技术部。f陆军研究实验室，自治系统部。g Max Planck智能系统研究所，机器人材料部门。h佛蒙特大学，计算机科学。i剑桥大学，工程系。前言：自主机器人由驱动，能量，感觉和控制系统组成，该系统由不一定要用于多功能性的材料和结构构建。然而，机器人努力模仿的人类和其他动物在细胞，组织和器官水平上包含高度复杂和相互连接的系统，这些系统允许同时执行多种功能。在这里，我们研究了自然如何建立具有具体能量的自动驾驶机器人的新范式。目前，大多数不受限制的机器人都使用电池来存储能量并为其操作供电。为了延长其操作时间，必须与支撑结构同时添加其他电池块，从而增加其体重并降低其效率。能源储能技术的最新进步使化学或电能源可以直接体现在用于创建机器人的材料和机械系统中。这种观点突出了体现能量的新兴例子，重点介绍了持久的自主机器人的设计和制造。
在弓形虫感染期间宿主防御和寄生虫免疫逃避中的IFN
干扰素（IFNS）是一个在宿主对病原体和免疫调节中具有不同功能的细胞因子家族。II型IFN，即ifn-g被广泛认为是对细胞内病原体的耐药性的主要介体，包括原生动物毒素弓形虫。最近，ifn-a / b，即< / div>I型IFN和IFN-L（III型IFN）已被鉴定为在T. gondii感染过程中也起着重要作用。 该寄生虫是人类和动物的广泛病原体，它是研究细胞介导的对细胞内感染的免疫反应的模型生物。 其成功取决于其他因素，取决于在IFN介导的基因表达和IFN调节效应分子的水平上抵消IFN系统的能力。 在这里，我回顾了我们对T. gondii感染过程中IFN介导的宿主耐药性和免疫调节的分子机制的了解的最新进展。 i还讨论了T. gondii已进化为有效逃避IFN介导的免疫力的机制。 了解这些迷人的宿主 - 寄生虫相互作用及其潜在的信号机制对于更深入地了解弓形虫病的发病机理至关重要，并且它还可能还可以鉴定出寄生虫指导或指导的支持性疗法的潜在靶标，以便更有效地对抗寄生虫。I型IFN和IFN-L（III型IFN）已被鉴定为在T. gondii感染过程中也起着重要作用。该寄生虫是人类和动物的广泛病原体，它是研究细胞介导的对细胞内感染的免疫反应的模型生物。其成功取决于其他因素，取决于在IFN介导的基因表达和IFN调节效应分子的水平上抵消IFN系统的能力。在这里，我回顾了我们对T. gondii感染过程中IFN介导的宿主耐药性和免疫调节的分子机制的了解的最新进展。i还讨论了T. gondii已进化为有效逃避IFN介导的免疫力的机制。了解这些迷人的宿主 - 寄生虫相互作用及其潜在的信号机制对于更深入地了解弓形虫病的发病机理至关重要，并且它还可能还可以鉴定出寄生虫指导或指导的支持性疗法的潜在靶标，以便更有效地对抗寄生虫。
酪氨酸在持续清醒期间的行为影响，
与睡眠损失和压力相关的疲劳和认知性能缺陷，例如在持续的飞行操作和夜间飞行中所经历的，他们激发了寻找有效的非药理学对策。在连续的夜间工作涉及一晚睡眠损失的一集中，检查了潜在的对策酪氨酸的行为影响，这是多巴胺和去甲肾上腺素的氨基酸前体和去甲肾上腺素的前体。志愿者进行了9次迭代，以大约13小时的身份进行一系列认知和主观任务的迭代，从1930年开始，于第二天早上0820结束。的受试者全天开始醒目，并在测试结束前醒了大约24小时。实验开始后六个小时，其中一半的受试者以分裂剂量接受了150 mg/kg酪氨酸，而另一半则以双盲手术接受了玉米淀粉安慰剂。酪氨酸受试者的跟踪任务表现在夜间的下降少于安慰剂受试者。酪氨酸的给药还与减少降低的趋势无关紧要的趋势有关，a）在高事件结果警惕任务上失败，b）主观嗜睡，c）几种疲劳相关症状的强度。在所有这些情况下，这些改进都是短暂的，从未持续过两个以上的测试，并且在上次测试会议上消失了。这项研究的结果表明，酪氨酸是一种相对无害的物质，在使用其他剂量和给药时间表进行进一步测试后，可能证明可用于抵消持续工作的发作和睡眠损失的发作。
自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。