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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
SIC MOSFET微型探索是由于单个事件倦怠
此材料的间隙允许减少设备尺寸，权重和切换损耗[2]。此外，SIC的高温导热率促进了其在恶劣环境中的使用，例如用于核应用的电源开关（空间，航空，核反应堆和军事）。然而，尽管刚刚设计了第四代SIC MOSFET，但其对空间应用的采用却很少见[3]，[4]。尽管SIC材料具有稳健性，但仍证明了由于空间环境辐射引起的灾难性影响[2-3]。SIC设备对单事件倦怠（SEB）[7] - [10]，单事件门破裂（SEGR）[11]，[12]和单个事件泄漏电流（SELC）[13]敏感。在SIC MOSFET中，由于极端的内部漏极到通过SIC源电场，不合适的电流会诱发热失控。这种现象可以导致功率设备的故障和设备功能的损失。对于破坏性SEB，主要粒子（作为中子，质子或离子）会对设备产生影响，因此可以在内部产生电离二级粒子。沿着该二次粒子，电子和孔对的轨迹。由于对SIC的电场比SI MOSFET中的电场高10倍，因此SIC中的功率密度高100倍，并触发冲击电离。强烈的局部局部，因此高密度电流会产生热瞬态和失控，从而导致灾难性失败。在本文中，对质子辐射引起的SEB诱导的COTS包装的SIC MOSFET的失败分析在设备和死亡水平上呈现。在辐射期间和电辐射应力期间的粒子性质[14]，[15]，[15]，[15]，[15]，能量转移（LET）[8]，设备技术[7]，偏置电压（V DS和V GS）[16]，[17]的影响。先前的研究表明，由于MOSFET漂移层中电场的增加，SEB灵敏度随施加的漏气偏置（V DS）而增加[16]，[17]。在[18]中，作者提出了损害类型（氧化物潜在损害，降解，晶体潜在损害和SEB）类型的地图，作为V DS和LET的函数。在灾难性失败的顶部，对于未表现出SEB的质子辐照的设备，在辐射后应激测试中观察到了辐照诱导的氧化氧化物降解[19]。和重型离子，在SIC MOSFET裸露的SIC Seb区域进行了辐射后v ds扫描后，SiC晶格的分解被揭示[18]。建立了一个故障分析流程图，在每个步骤中介绍了结果，分析和风险评估（用于成功分析）。在分析电I-V特性后，用能量分散性X-射线光谱法（EDX）进行了扫描电子显微镜（SEM）研究，揭示了SIC模具中的局部微探索现象。基于对热爆炸的痕迹的分析，制定了微探索的解释。
情况说明书 - 主要危险火灾和爆炸移动设备
免责声明：本出版物中包含的信息基于撰写时（2024 年 11 月）的知识和理解，可能不准确、不最新或不完整。新南威尔士州（包括初级产业和区域发展部）、作者和出版商对文件中包含的任何信息（包括第三方提供的材料）的准确性、时效性、可靠性或正确性不承担任何责任。读者在做出与本出版物中包含的材料相关的决定时，应自行查询并依靠自己的建议。
评论 虚假信息卷土重来？人们对生成式人工智能对虚假信息影响的担忧被夸大了 许多观察家认为，当前虚假信息激增
评论 虚假信息重装上阵？对生成式人工智能对虚假信息影响的担忧被夸大了 当前生成式人工智能爆炸式增长的许多观察者担心其对我们的信息环境的影响，并对虚假信息的数量、质量和个性化增加表示担忧。我们通过传播学、认知科学和政治学的证据来评估这些论点。我们认为，目前对生成式人工智能对虚假信息格局的影响的担忧被夸大了。 作者：Felix M. Simon (1)、Sacha Altay (2)、Hugo Mercier (3) 所属机构：(1) 英国牛津大学牛津互联网研究所，(2) 瑞士苏黎世大学政治学系，(3) 法国 Jean Nicod 研究所、认知研究中心、ENS、EHESS、PSL 大学、CNRS 引用方式：Simon, FM, Altay, S., & Mercier, H. (2023). 虚假信息重装上阵？人们对生成式人工智能对虚假信息的影响的担忧被夸大了。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 虚假信息评论，4 (5)。收到日期：2023 年 5 月 24 日。接受日期：2023 年 9 月 25 日。出版日期：2023 年 10 月 18 日。简介 生成式人工智能的最新进展引发了人们的担忧，即它将“引发下一个虚假信息噩梦”（Gold & Fisher，2023 年），人们“将无法再知道什么是真实的”（Metz，2023 年），并且我们正面临“技术支持的世界末日”（Scott，2023 年）。
氢气云爆炸的评论
氢是过去几年一直在观察到快速发展的最有希望的可再生能源之一。最近的意外爆炸事件以及相关的损害赔偿表明，氢安全性与潜在爆炸的重要性。本文介绍了有关氢爆炸的系统综述。对生产中的杂质和丰富氧气环境的存在，包括高压和超低温度，运输和消费过程的潜在爆炸场景。不同类型的氢气云爆炸包括膨胀和放射，爆炸和幻影到遗传转变（DDT）。对实验室和现场爆破测试，利用各种计算方法的数值模拟以及理论推导的数值模拟进行了现有研究。CFD建模目前是主要的研究方法之一，因为其成本效益，尽管模拟氢 - 空气云爆炸中存在的挑战与测试结果相比。除了氢气云的特性（例如浓度，大小和异质性）外，发现点火，通风和障碍物等环境因素也强烈影响氢空气云爆炸的负载特性。现有的预测方法用于估计包括TNT等效方法（TNT-EM），TNO多能法（TNO MEM）和Baker-Strehlow-Tang方法（BST）（BST）（BST）的氢气云爆炸的爆炸载荷。由于氢气云与固体爆炸物和常规易燃气体的遗传差异，这些方法的准确性仍然可疑，这需要进一步研究。关键字：氢气云；爆炸装载；超压预测方法；影响因素
第一次信息爆炸：打卡技术在德国办公室合理化中的作用，1910-1939
1912 年的 Dehomag 制表机，带有木板作为书写抽屉和三个计数器。（来源：Hans Görlitz，《Hollerith 分类和制表机及其在交通计数中的应用》，载于：《Elektrische Kraftbetriebe und Bahnen》第 11 卷，1913 年，第 3 期，第 55 页）
安全 - 布列汀-SB23-01-示例风险 - 抗units-inits-for- ...
如果尚未损坏，反应过程中产生的内部压力会导致细胞外壳破裂。如果Lib单元进入热失控，则可能会点燃。这通常会消耗由放热反应产生的任何易燃蒸气，但是并非所有故障都会导致易燃蒸气点燃，尤其是如果电池的充电状态较低时。在这种情况下，蒸气可能会自由排放到大气中，并在通风水平较低的地方积聚。的例子包括车辆的小木屋和内部的围栏，以及煤矿中的存根和切割，在金属矿山中的可口石。屋顶或地板腔也可能发生较小的积聚。
印度民众对此次爆炸有不同的看法
巧妙而熟练地展示了人们一段时间以来认为印度有能力做到的事情。即便如此，一些外国方面也提出了批评，主要是非官方媒体的评论。尽管印度毫无疑问对无核国家的立场有了解，但拥有核武器储备的国家的抗议却没有给任何人留下深刻印象。人们对印度爆炸的和平意图表示怀疑，毫不相干地指出，即使是俄罗斯和美国在和平使用核爆炸方面也收效甚微。也许印度能够指明道路。总的来说，这里的科学家似乎对核试验引起的全国性积极反应感到满意。然而，人们担心，尤其是那些与原子能计划有任何关系的人，对明显的错误印象（由媒体和其他来自国外的评论造成）感到担忧，即印度在原子能领域的全部努力都是为了——
物理安全技术、防爆
1/50 W. Döring, G.Schön：关于甲烷和二氰在氧气和氮气混合物中的爆炸速度。Zsf. Elektrochemie u.angew.phys.Chemie, 54 (1950), pp. 231-239 1/55 K.- H.Gehm, G. Schön：易燃液体爆炸点的测定 - 上爆炸点化油器燃料。Petroleum u.Kohle, 8 (1955)，第 419-424 页 2/55 K. Nabert, G. Schön：纸张涂层工厂的调查 - 确定火灾和爆炸危险 - 确定保护措施。专业协会 (1955)，第 9-12 页和第 50-53 页 3/55 G. Schön：将二氧化碳作为保护气体吹入爆炸性混合物时，静电引起的危险。联邦工作表（职业安全部分），(1955)，第 685-686 页，附附录第 824 4/55 K. Nabert, G. Schön：对比特堡附近爆炸灾难原因的调查结论。石油和煤炭，8 (1955)，第 809-810 页 1/56 G. Schön：澄清 1954 年 9 月 23 日埃菲尔铁塔比特堡附近爆炸灾难的调查结果。联邦工作表（职业安全部分），(1956)，第 37-41 页 2/56 G. Vieth, G. Schön：关于扁平橡胶传动带的静电充电。橡胶和橡胶，第9年(1956) 第 159-166 页
1975 年 11 月 4 日，斯肯索普 Appleby-Frodingham 炼钢厂发生爆炸
7 高炉的原材料通过顶部的钟罩系统装入，同时预热的空气通过底部的风口吹入。空气中的氧气与热碳（焦炭）反应生成一氧化碳，一氧化碳是一种还原气体，与氧化铁反应释放铁。这使得铁自由熔化并滴落到炉床，形成一层厚厚的液态铁。与此同时，石灰石与其他杂质反应形成液态炉渣。这也会落到炉床，但由于比铁轻，所以浮在表面。随着液态铁和炉渣在炉膛中积聚，首先是炉渣，然后是熔融金属通过炉底的孔排出。这些孔被称为炉渣和铁槽。整个过程是连续的，日夜不停地进行数年，直到炉子的耐火衬里开始失效。在此阶段，将炉子“吹扫”，安装新的耐火衬里，并为炉子的另一次“活动”做好准备。