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人工智能和机器学习教育游戏：评论
乔治奥斯·扬纳卡基斯 马耳他大学数字游戏研究所，马耳他姆西达 摘要 数字游戏作为教育的新范式已具有重要意义。数字游戏人人都可以访问且价格合理，并为大规模教学和学习提供了机会。近年来，人们对数字游戏的兴趣日益浓厚，以支持大学预科（K-12）学校的计算思维和编程。人工智能（AI）和机器学习（ML）是一个快速发展的领域，在过去几年中吸引了越来越多的学习者。虽然数字游戏和AI/ML的融合对于教学和学习研究人员来说是一个重要且具有挑战性的领域，但该领域尚未进行过文献综述。这项工作的目的是回顾最近对支持AI和ML教育的游戏的研究。经过彻底的搜索，我们选择了相关的论文和游戏并将其纳入我们的定性内容分析。在此综述的基础上，我们概述了相关的研究论文和游戏，并展示了不同的游戏如何提供独特的机会来教授人工智能和机器学习中的许多不同概念和主题。 关键词：教育游戏、人工智能教育、机器学习教育、文献综述 1.简介 在过去的几年里，数字游戏在计算机科学（CS）和信息技术（IT）教育中越来越受欢迎（Harteveld 等人，2014 年；Kordaki 和 Gousiou，2016 年）。数字游戏一直是加强 CS 教育的几种流行方法。在 K-12 学校，有一些课程让学生参与玩游戏，其中包括必须解决的任务和问题才能进步（Vahldick 等人，2014 年），或鼓励学生使用可视化和基于块的编程环境开发游戏
人工智能在现代工业中的应用全面概述
人工智能 (AI) 正在从根本上重塑各个行业，它增强了决策流程，优化了运营，并释放了新的创新机会。本文探讨了人工智能在四个关键领域的应用：医疗保健、金融、制造业和零售业。每个部分都深入探讨了这些行业面临的具体挑战、用于解决这些挑战的人工智能技术以及对业务成果和社会福利的可衡量影响。我们还讨论了人工智能集成的影响，包括道德考量、人工智能发展的未来轨迹，以及它在推动经济增长的同时带来需要负责任地管理的挑战的潜力。
已发表版本的引文（APA）：Popenici, S., Catalano, H., Mestic, G., & Ani-Rus, A. (2023)。人工智能系统评价
本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架，遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤，进行系统的文献综述和文献收集设计，重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题：（1）人工智能时代高等教育的想象未来是什么？（2）哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系？（3）学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响？作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致，例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型（如 ChatGPT）的普遍访问，并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向，以恢复大学的主导地位，提高学生、学者和公众的高等教育质量。
Ferdy Leuhery+技术在员工培训和发展中的作用：对近期进展和未来方向的系统评价.docx
摘要 本系统综述探讨了技术在员工培训和发展中的作用，重点关注其对培训效果和组织成长的影响。通过分析各种文献，本研究发现，培训中的技术采用是提高学习过程的可及性、个性化和效率的关键因素。此外，研究结果还强调了技术能力、组织支持和员工激励等中介因素在加强技术采用和培训效果之间的关系方面的作用。本文概述了这些研究结果的实践和理论意义，并提出了进一步发展该领域的建议。关键词：技术、员工培训、人力资源开发、培训效果、技术采用。
现场操作机翼结构审查报告
省级机构的主要职能（在这种情况下实际上是分支机构）是根据年度工程计划实际在高速公路和道路上实施工程。所有在主要道路上的工作都是通过合同执行的，并由顾问以及省级机构的人员进行监督。省级机构的另一个职能是报告工程的物理和财务进步。随后，省级机构编制的这些报告将通过区域办公室每月发送到主要的道琼斯工业总部。此加上上面的段落描绘了区域办公室和典型地区/省级设置的省级办公室，因为此安排适用于向各自地区办事处报告的所有省份。
亨特斯角海军造船厂第五次五年评估
FYR 流程的最后一步是最终 FYR 报告。多机构团队目前正在审查第五份 FYR 报告草案。该文件将在 2024 年 3 月 31 日之前供公众审查和评论。在公众评论期结束时，海军将审查所有多机构团队和公众评论。最终 FYR 报告将在与多机构团队解决评论后发布。
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
在 Jetson AGX Xavier 开发套件上刷入 20.09 Jetson CUDA-X AI 开发者预览版的步骤
sudo dpkg -i libnvinfer7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-dev_7.2.0.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo sudo sudo sudo dpkg -i libnvinfer-plugin7.7.7.7.7.7.7.7.2.0-110.110.110.20.110.110.110.2 -plugin-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvonnxparsers7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo sudo dpkg -i dpkg -i 2.0-1+cuda10.2_arm64.deb libnvparsers-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-bin_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-doc_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb sudo dpkg -i libnvinfer-samples_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb
对T细胞免疫在先兆子痫中的作用的全面审查
前启示性（PE）是妊娠20周后发生的产科疾病。它被认为是“伟大的产科综合症”之一，主要有助于孕产妇的发病率和死亡率。PE与一系列免疫疾病有关，包括TH2细胞上的T助手（Th）1的优势以及TH17和T调节细胞（Tregs）的不平衡水平。在怀孕期间，T细胞在参与妊娠并发症（例如PE）的同时，保护胎盘免疫排斥和辅助胚胎植入。促进同种抗原特异性细胞是PE的潜在预防和治疗策略。但是，确保母亲和婴儿的安全至关重要，因为生殖和产科疾病的风险收益比与构成威胁生命的风险的免疫疾病的风险相比显着不同。在这篇综述中，我们系统地总结了T细胞免疫在外周血，生殖组织以及PE患者的母亲狂热界面中的作用。此外，对靶向PE中T细胞免疫的最新治疗方法进行了严格评估。