XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemgAI
通过大数据分析和生成AI
本研究论文对大数据分析和生成人工智能（GAI）对英语教育领域的重大影响进行了全面研究。利用植根于大数据进化网络影响的细致框架，我们的研究批判性地分析了学生参与，学习动机，自我效能感以及学习者之间现有差异的几个方面。我们的主要目标是增强学生在英语学习的背景下的积极参与，内在的兴趣和自信，从而提高他们的整体语言能力。为了实现这些目标，我们的研究将实践教育的概念与多学科的方法进行了系统的融合，掌握了大数据分析和GAI的力量，并揭示了对学生学习行为，偏好和个性化教育需求的深刻见解。我们采用先进的技术来进行细致的数据处理和解释，使教育者能够做出数据信息的决策和量身定制的教学策略，以满足每个学生的独特要求。
高通量的海洋微藻和光营养伴侣的高通量进化，以改善生物量的产量
•GAI隔离了硅藻（nitzschia sp。）这是他们在考艾岛增长设施的优越的户外菌株之一。生物量和脂质产量的进一步改善将使生物燃料应用受益。•由于在高生产率期间O 2水平，由于碳酸氢盐被吸收并在一天高温期间，pH值增加，因此pH值增加，pH值增加，pH值增加。•PNNL和矿山都在建立光生反应器方面都建立了专业知识，可以根据光强度和温度模仿太阳日，包括定制的浊度技术。•可以用氧化还原/pH/温度压力增加的细胞培养，以在“驯化条件”下选择更多稳健的菌株。•从已经有希望的压力开始，目标是进一步提高产量约20％。•其他应变（例如蓝细菌，藻类也有选择性的压力来减轻风险。•建立有机联盟。2
商业和管理领域生成人工智能的理论驱动观点
生成式人工智能 (GAI) 的出现既激发了人们的热情，也引发了人们的焦虑，因为不同的利益相关者都在努力应对重塑商业和管理格局的潜力。这种动态的讨论超出了 GAI 本身，涵盖了已经存在了一段时间的密切相关的创新，例如机器学习，从而创造了一种集体预期，围绕这些新兴技术的变革性或颠覆性能力，存在着机遇和困境。最近，ChatGPT 能够实时从网络访问信息，标志着一项重大进步，对企业具有深远的影响。这一功能被认为可以增强模型提供最新、上下文相关信息的能力，从而实现更具动态的客户互动。对于企业而言，这可能意味着市场分析、趋势跟踪、客户服务和实时数据驱动的问题解决等领域的改进。然而，这也引发了人们对所获取信息准确性和可靠性的担忧，
探索 AI 与 DEI 的交汇点
人工智能 (AI) 和生成式人工智能 (GAI) 正在迅速改变商业格局，带来前所未有的机遇和复杂的挑战。随着组织越来越多地采用这些技术，领导者正在努力应对相关风险和影响。快速的发展迫切需要高管了解和驾驭这一新领域。
人工智能对认知负荷的影响...
短文 Niklas Humble 1 Peter Mozelius 2, 3 1 瑞典乌普萨拉大学信息技术系 2 瑞典耶夫勒大学数字化、技术、媒体和学习 (DTML) 研究项目 3 瑞典中部大学通信、质量管理和信息系统系 (KKI) 短文：1 简介 生成式人工智能 (GAI) 的快速发展对我们社会的许多领域产生了影响，对于高等教育来说，这是一个必须解决的事实。研究报告称，GAI 带来了新的挑战，GAI 是高等教育转型的催化剂 (Chiu, 2024; Yusuf 等人，2024)。根据 Chiu (2024) 的说法，需要考虑的四个最重要的教育领域是学习、教学、评估和管理。这项研究的重点是学习，正如 Choudhuri 等人指出的那样。(2024)，在计算机教育中使用GAI的潜力和陷阱的理解方面存在差距。本文的目的是探讨AI技术对认知负荷的潜在影响，这与高等教育阶段的计算机教育有关。要回答的研究问题是：根据最近的研究，AI技术对计算机教育中的认知负荷的潜在影响是什么？2 认知负荷理论认知负荷理论（CLT）最早由John Sweller及其同事在20世纪80年代开发，已成为教育心理学中最具影响力的理论之一（Schnotz＆Kürschner，2007）。CLT描述了学习任务中涉及的工作记忆资源，并将学习者可以体验到的认知负荷分为内在负荷、外部负荷和相关负荷（Kirschner等，2018）。内在和外在负荷通常被认为是认知负荷的两个主要来源，处理处理信息的复杂性（内在）及其呈现方式（外在）（Kirschner 等，2018）。而相关负荷涵盖用于处理要处理的新信息的工作记忆资源，即内在负荷（Kirschner 等，2018）。此外，该理论经常强调学习者的认知系统的重要性，并且学习指导需要根据这些进行调整和设计（Schnotz & Kürschner，2007）。该理论也受到质疑，例如关于其普遍性的问题，并且关于解释和转变该理论的争论仍在继续（Schnotz & Kürschner，2007）。3 方法但本研究不涉及有关 CLT 的批评和争论，而是使用上面概述的定义。
感谢您有机会对美国国家标准与技术研究所 (NIST) 就响应 NIST 行政命令 14110（第 4.1、4.5 和 11 节）下的任务的草案文件征求意见，特别是 NIST AI 6001，人工智能风险管理框架：生成人工智能概况 提供意见。此处表达的意见反映了约翰霍普金斯大学健康安全中心的想法，并不一定反映约翰霍普金斯大学的观点。
我们请 NIST 参阅《国际先进人工智能安全科学报告：中期报告》（中期报告）第 4.1.4 节“双重用途科学风险”，其中描述了双重用途科学风险所带来的当前和未来能力，我们认为这很好地反映了生物风险的威胁形势 2，以及我们对当前语言仅限于“CBRN 信息”的担忧。当前的能力不仅限于“增加获取信息的渠道”，因为 NIST 已在 AI 6001 中限制了 CBRN 风险，还扩展到“增加获取实践专业知识的渠道”和“增加能力上限”。3 未来的能力还可能包括模型能力的进步、通用人工智能系统与狭义人工智能工具的集成以及通用人工智能与自动化实验室设备的集成。这些都可能比仅仅“简化信息获取”更令人担忧，我们担心 NIST AI 6001 尚未描述可能从 GAI 工具中出现的生物威胁的性质和规模。关注信息风险很重要但还不够，本文件和 NIST 其他文件的重点应包括 GAI 未来可能产生的一系列 CBRN 能力风险。
电子维护中的生成AI：神话还是现实？
摘要 - 随着对系统的可靠性，可用性，效率，有效性，生产率和安全性的要求增加，诊断和维护的重要性也在增加。电子维护作为维护管理的主要概念，主要涉及在历史案例数据上使用特定领域的技术语言处理（TLP）技术。由于其受欢迎程度，具有大语言模型（LLM）的生成AI（GAI）开始在各种技术领域越来越多地使用，因此开始在诊断和维护中越来越重要。从以下事实开始：信息和通信技术的快速发展（ICT）是电子维护概念的出现和发展的主要因素，即在上下文中所有形式的生成AI的潜在更严重应用的重要性是显而易见的。这在难以或无法进入组件的位置或与过程类型（例如核，航空，空间，海上）相关的情况下尤其明显。自动驾驶汽车，船只和飞机（作为当今智能运输系统的必不可少的一部分）无疑是这些案件的主要例子。不管自治的水平如何，这些系统都非常复杂且难以维护，并代表了新方法的明确挑战。因此，本文的作者提出了使用中间件的使用，该中间件将使各种GAI工具，算法和模型的集成，以尽可能接近实时的诊断和维护的有效性。但是，这种方法的可能性和局限性的确切程度尚未确定。
23-24 学年人工智能在学习与教学中的学生指导
您的课程允许使用它。仅在您的课程允许的情况下使用 GAI，并且仅将其用于允许的目的，例如您可能被允许使用它来研究某个主题，但不能帮助您撰写它。请记住，是否允许它可能在每门课程上都不同，并且与您学习过的其他机构也不同。2.如果您的课程允许使用生成式 AI，请仔细考虑使用哪种技术
关于生成人工智能的附加指导...
最后的想法和其他资源请记住，没有万无一失的方法可以防止抄袭。但是，您可以使用可用的工具尝试限制使用 GAI 来取代原创作品。作为讲师，您的人际交往技能仍然是您抵御不诚实的最佳防御手段，而教育您为什么诚信对于知识交流很重要是关键。随时可以通过联系 instructionscore@gwu.edu 获得 LAI 教学核心专业人员的帮助。有关这些建议和新兴聊天机器人领域的更多信息，请参阅：