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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
用于脑部计算器接口的传感器方式
许多神经系统条件会破坏大脑与其环境之间的信息流。这些疾病包括大脑或脊髓损伤，肌萎缩性侧面硬化症（ALS），脑干中风，多发性硬化症等。这些疾病和其他退化性疾病会损害控制肌肉或损害肌肉本身的神经途径。严重的病例可能导致自愿控制的丧失，包括眼动和呼吸。因此，受影响的个体可能会完全锁定在自己的身体上，无法以任何方式进行交流。现代医疗技术可以使许多如此瘫痪的人过长寿，这加剧了他们的疾病的个人，社会和经济负担。没有治愈这些疾病的任何选择，还保留了三个用于恢复功能的选项[1，2]。第一种选择是增加剩余输出选项的功能。换句话说，仍处于自愿控制的肌肉可以代替瘫痪的肌肉。这种替代通常在实践中受到限制，但仍然有用。对于特殊的技术，借助适当的技术，严重瘫痪的个体可以使用眼动来控制计算机[3]；否则他们可能会使用手动作来产生合成语音[4-9]。第二种选择是通过绕过受损的通用途径来恢复功能。例如，脊髓损伤的患者可以使用高于病变水平的肌肉活动来控制瘫痪的肌肉的电刺激，
在两个紧密相关的物种（绵羊和山羊）中局部适应的多种基因组溶液面对相同的气候约束
fi g u r e 3绵羊和山羊之间的相对差异，用于外围基因组区域（∆GR）的数量（∆GR）和XP-CLR/ F ST（∆GX）和SAMßADA（∆GS）检测到的基因。这三个索引被计算为绵羊和山羊中的区域/基因数量除以区域/基因的总数。它们在-1和 + 1之间变化：仅在山羊或绵羊中与环境参数相关的区域/基因。有关环境参数的代码，请参见表2。由于环境变量在每个物种上都不同（χ2测试，df = 9，p <.001），基因组区域和基因的数量在选择性下被选择。有关基因列表，请参见表S3。
社论：代码调制的诱发电位在下一代脑机构接口中的作用
使用代码调节的诱发潜力（C-VEP）对脑部计算机界面（BCIS）进行研究，最近取得了显着的进步（Martínez-Cagigal等，2021）。这些突破归因于刺激协议的复杂设计和创新的解码技术，它们共同建立了基于C-DEP的BCIS作为通信和控制应用程序的当前最新技术。该研究主题旨在通过促进原始贡献来推动领域的前进，并特别着眼于提高C-DEP驱动的BCI系统的可用性，可靠性和实用性。的目标是更加关注这一新兴领域，尽管它取得了显着的成就，但仍需要在临床环境和日常生活中促进这些技术的广泛采用。C-VEP刺激方案与其他主要类别的诱发反应明显不同，例如与事件相关的电位（ERP）和稳态视觉诱发的潜力（SSVEP）（Martínenez-Cagigal等人，2021年）。ERP协议通常基于奇数范式，其速度要慢得多，典型的刺激发作异步（SOA）约为250 ms（4 Hz），而C-vep中使用的至少16 ms（60 Hz）的速度相比。同样，尽管与ERP相比，SSVEP范式也相对较快，但SSVEP协议依赖于频率的方法，在这种方法中，刺激仅限于具有特定频率和相位的周期性信号。相比之下，C-VEP协议采用了噪声方法，允许更广泛的刺激序列（包括非周期性模式），同时还表现出对窄带干扰的更大弹性。此外，最近的证据表明，从信息理论的角度来看，在基于C-DEP的BCIS中，可以通过视觉诱发的途径达到的最大信息传输速率显着超过了基于SSVEP的系统（Shi等，2024）。
微尺度电泳中液滴界面策略在样品处理、分离和定量中的应用：综述
Théo Liénard——市长、Myriam Taverna、Stéphanie Descroix、Thanh Duc Mai。用于样品处理、分离和定量的微尺度电泳中的液滴接口策略：综述。 Analytica Chimica Acta，2021，1143，第 281-297 页。�10.1016/j.aca.2020.09.008�。 �第 03493600 页�
克服英国电池能源系统存储部门面临的挑战
政府和其他机构应寻求为开发商和地方当局提供更一致的一致性。国家消防局委员会目前正在更新与消防安全和贝斯项目有关的指南。政府应寻求促进这一指导和其他工具，以使开发人员更加一致性，并更加放心。
一种将大脑与量子计算机连接起来的方法
我们报告了第一个概念验证系统，该系统展示了如何通过心理活动控制量子比特。我们开发了一种方法，将心理活动的神经关联编码为量子计算机的指令。利用放置在人头皮上的电极检测脑信号，人学习如何产生所需的心理活动来发出旋转和测量量子比特的指令。目前，我们的概念验证在量子计算机的软件模拟上运行。在撰写本文时，可用的量子计算硬件和大脑活动传感技术还不足以实时控制大脑的量子态。但随着未来两方面的硬件技术的改进，我们距离将大脑与真正的量子机器连接又近了一步。本文最后讨论了在将大脑与量子硬件连接之前需要解决的一些具有挑战性的问题。
社论：重点关注神经形态计算和人工感官应用中的有机材料、生物界面和处理
1 荷兰埃因霍温理工大学复杂分子系统研究所 2 荷兰埃因霍温理工大学机械工程系微系统研究所 3 德国亚琛工业大学电气工程与信息技术学院 4 德国于利希研究中心生物信息处理 - 生物电子研究所 5 新加坡国立大学材料科学与工程系（MSE） 6 新加坡国立大学电气与计算机工程系（ECE） 7 加拿大舍布鲁克大学技术创新跨学科研究所（3IT） 8 加拿大舍布鲁克大学纳米技术纳米系统实验室（LN2）-CNRS UMI-3463 9 电子、微电子和纳米技术 (IEMN)，里尔大学，阿斯克新城，法国
在L模式高通力运动期间，西部主要等离子体面向组件的钨大侵蚀调查
在2023年，在西部进行了最初的高通力运动，该活动是由新安装的主动冷却的钨分流，由Iter级单块组成。该活动包括在附着的转移条件下重复60秒钟的长氘L模式脉冲，累积了超过10000秒的血浆暴露。在外部罢工点区域达到了大约5举10 26 m -2的最大氘静脉，代表了一些高性能iTer脉冲。从可见光谱中推断出的总钨侵蚀表明，最受侵蚀的等离子体面向成分是内部分流目标，其速率比外移分离目标大十倍。位于离等离子体数厘米的外部平面钨保险杠，显示出侵蚀率的侵蚀速率是外移分流的两倍。我们得出的结论是，外部平面保险杠对远程钨的迁移和沉积到下层的延长具有可忽略的贡献。内部分流器上的累积总侵蚀率以约20μm的有效总侵蚀厚度转换，而外分离器的侵蚀速率约为20μm。引人注目的是，这些订单与分流物上本地的沉积物厚度一致：高场侧单块的裸露表面覆盖着几个μm的钨沉积物，而在下部侧面，很少有μm薄钨沉积物仅在磁性阴影部分上发现单块的磁性阴影部分。尤其是研究行动的开始，应考虑分离侵蚀预算的定义，以预测有害存款的形成。这些沉积物对西部运行的强烈影响，即表面温度测量与红外热摄影的扰动以及片的发射导致受限血浆的辐射扰动，要求预测ITER中的类似问题。
将适体修饰的纳米移液器与神经元介质和离体脑组织连接起来
摘要：适体功能化的生物传感器在监测复杂环境中的神经递质方面表现出高选择性。我们将纳米级适体修饰的纳米移液器传感器转化为检测体外和离体内源性多巴胺的释放。这些传感器采用具有纳米级孔（直径约 10 纳米）的石英纳米移液器，其用适体功能化，从而能够通过目标特定的构象变化选择性捕获多巴胺。多巴胺结合后适体结构的动态行为导致纳米孔内表面电荷的重排，从而导致可测量的离子电流变化。为了实时评估传感器性能，我们设计了一个流体平台来表征纳米移液器传感器的时间动态。然后，我们通过在生物环境中部署用非特异性 DNA 修饰的对照传感器以及多巴胺特异性传感器来进行差异生物传感。我们的研究结果证实了适体修饰的纳米移液器可用于直接测量未稀释的复杂流体，特别是在人类诱导多能干细胞衍生的多巴胺能神经元的培养基中。此外，传感器植入和急性脑切片中的重复测量是可能的，这可能是由于纳米级 DNA 填充孔内的受保护传感区域，最大限度地减少了非特异性干扰物的暴露并防止堵塞。此外，背外侧纹状体通过电刺激释放的内源性多巴胺的差异记录表明适体修饰的纳米移液器具有以前所未有的空间分辨率和减少的组织损伤进行体外记录的潜力。关键词：生物传感器、DNA、多巴胺、流体学、诱导多能干细胞衍生的神经元、纳米孔■简介