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最终的费尔菲尔德公寓开创性
俄勒冈州住房和社区服务（OHCS）：“ OHCS的战略重点不仅仅是为新的经济适用住房提供资金，而且还以可承受的价格保留了当前的住房，因为我们知道高质量的房屋会对一个人的身心，情感和心理健康产生重大影响。对于位于波特兰中心的Fairfield Apartments之类的地方，可负担性的保存甚至更为重要，这些公寓可轻松获得食品，运输和基本需求。我们要祝贺家庭前进，波特兰城市联盟以及许多其他人再次在联邦，州，县和城市一级合作，以使这种康复实现。” 〜OHCS权益，多样性和包容性部门总监切尔西束
![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
持续改进策略 - 韦斯特菲尔德高中
为各个层次的学生提供大学和职业机会。● 定期为学生提供大学和职业博览会/信息● 制定总体计划，最大限度地为学生提供探索兴趣的机会● 探索职业道路并利用 Naviance 帮助指导学生的职业和大学道路● 继续与武装部队代表合作，为我们的学生提供体验● 为学生扩大早期大学和双重入学机会
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
2024-2025 战略计划 - Highfield 学校
与 mana whenua 和 M ā ori wh ā nau 建立真诚的关系。以文化响应最佳实践、tikanaga 和 te ao M ā ori 价值观为基础，支持课程和 hauora PLD。尽可能确保关键文件、标牌和基本指导采用 Te Reo M ā ori 和英语
算法 - 名称理论局势 - 框架曲线 -
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深度表格学习的现代 Hopfield 模型
在本文中，我们从现代 Hopfield 模型的角度研究表格学习。具体来说，我们使用广义稀疏的现代 Hopfield 模型来学习表格数据表示和预测。在这项工作中，引入了 BiSHop（双向 S 分析 Hop 场模型）作为端到端表格学习的创新框架，解决了深度表格学习中的两个挑战：非旋转不变数据结构和特征稀疏性。受到联想记忆和注意力机制之间新建立的联系的启发，BiSHop 采用了双组分策略。它通过双向学习模块按列和按行顺序处理数据，每个模块都配备广义稀疏 Hopfield 层。这些层通过引入可学习的稀疏性扩展了传统的 Hopfield 模型。从方法论上讲，BiSHop 支持多尺度表示学习，能够有效地捕捉特征内和特征间的交互，并在各种尺度上具有自适应稀疏性。在各种真实世界数据集上进行的经验验证表明，BiSHop 以更少的超参数优化 (HPO) 运行超越了当前最先进的方法的性能，标志着深度表格学习的重大进步。
配置全球海洋生物多样性的领域...
“海洋环境仍然被低估，尤其是开阔的海洋和深海。” - 2021年5月的葡萄牙代表“尽管科学同意需要30％的陆地和海洋区域保护，但一些研究汇总了这样的想法，即到2050年50％的保护可以保护海洋和陆地生物多样性，同时保存生态系统服务。” - 2021年5月的法国代表。上面的陈述是在《生物多样性公约》（CBD）的科学，技术和技术建议（SBSTTA-24）的第24届会议上（第1部分）的开放全体会议期间发表的。他们体现了许多代表所表达的观点，即：i）在CBD 2020后全球生物多样性框架（GBF）的早期草案中未能指定“海洋”生物多样性是不可接受的； ii）CBD应解决国家管辖区以外地区的海洋生物多样性（ABNJ）； iii）优先考虑海洋保护区（MPA）的进一步扩展。作为研究人员自2008年以来研究CBD和其他国际组织中的海洋问题的研究人员，我们发现代表队伍呼吁更多地关注海洋生态系统，既值得关注又不令人惊讶。在本文中，我们呼吁在全球生物多样性保护的更广泛的领域中要求“更多的海洋”，并分析了如何随着时间的推移来实现全球海洋生物多样性保护的“领域”。这篇文章是从我们的工作中出现的，这是一项更大的研究合作的一部分，该协作研究了国际会议（如SBSTTA-24）在全球环境治理（GEG）中的作用。但是，我们描述的领域是部分的，反映了geg“包括在全球领域中塑造环境行动和成果的机构，过程，倡议，参与者和组织”（O'Neill等人，2013，443）。其特征是“不确定性和复杂性，跨生态和政策的多量表联系，跨发行区域的水平联系以及迅速发展的问题和制度计划”（Campbell等，2014a，3）。这些特征使GEG难以研究，但是国际会议是对GEG进行研究的一个地方（Brosius和Campbell，2010； MacDonald，2010； Campbell等，2014a），我们采用了人种学研究方法来支持它（Corson等，2014年； Gray等，202020202020）。使用我们所谓的协作事件人种志（CEE），我们已经在连续的国际会议上建立了对geg的了解，这些国际会议跨越了十五年（参见Corson等，2019）。在本文中，我们假设国际会议在GEG中的作用，并将注意力转向指定各种参与者在会议上的工作如何有助于确认全球海洋生物多样性保护领域。我们将其描述为“机构生活的公认领域”（Dimaggio and Powell，1983，148），并说明了它是如何由国际会议塑造的，而不是简单地揭示的。在描述和分析全球海洋生物多样性保护的“领域”时，我们没有“声称立即解释世界上的一切”（Tsing，2005年，IX-X）。民族志研究全球过程，其“有限的互连和重叠环境”（Amit，2000，6）总是一定是部分的。因此，我们描述的领域反映了我们在哪些国际会议以及要参加哪些问题以及我们的经验的选择（Corson等，2019）。
Murrayfield 幼儿园
在检查期间，我们发现一名儿童与一名机构工作人员之间互动不佳。这导致未能有效考虑儿童的情感健康，并且无助于帮助建立安全的依恋关系。我们采取了适当的行动。其中包括将这名机构工作人员转介到苏格兰社会服务委员会，该委员会将评估工作人员的执业适应性。服务机构对员工实践的观察主要针对核心员工。我们强调，这些观察也应包括机构工作人员。令人担忧的是，服务机构可能无法发现机构工作人员实践中的问题。我们很清楚，当机构工作人员在其环境中工作时，这是服务机构的责任。管理团队必须确保所有员工（包括机构工作人员）都具备适合该职位的知识、技能和价值观。应改进质量保证体系以帮助实现这一目标。