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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
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据,但由美国提起的行政诉讼除外。46 USC §6308。
根据“ SFDR授权法规的问和答案(Q&A)(委员会授权法规(EU)2022/1288)”,日期为2022年11月17日,考虑到“ 2023年4月12日的咨询委员会”,欧洲委员会的共同委员会的咨询委员会,授权的第25、26和27点。 (PAI 1除外),所有金融产品的所有直接和间接投资都为投资公司或主权提供资金。
摘要候选PEVATRON MGRO J1908 + 06,显示了超过100 tev的硬光谱,是银河平面中最特殊的射线源之一。其复杂的形态和一些可能与非常高的能量(VHE)发射区域相关的可能对应物,无法区分-Ray发射的辐射性和缓慢性。在本文中,我们说明了MGRO J1908 + 06的新的多波长分析,目的是阐明其性质及其超高能量发射的起源。我们对12个CO和13 CO分子线发射进行了分析,证明存在与源区域空间相关的密集分子云的存在。我们还分析了10 GEV和1 tev nding具有硬光谱的对应物之间的12年fermi -large区域望远镜(LAT)数据(1.6)。我们对XMM – Newton数据的重新分析使我们能够对此来源对X射线UX进行更严格的约束。我们证明,一个加速器无法解释整个多波长度数据集,无论它是加速质子还是电子,但是需要一个两区模型来解释MGRO J1908 + 06。VHE发射似乎很可能是由PSR J1907 + 0602在南部地区提供的TEV脉冲星风星云,以及北部地区的Supernova Remnant G40.5 0.5与分子云之间的相互作用。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据,但美国发起的行政诉讼除外。46 U.S.C.§6308.
人类是一种社会性物种,在以目标为导向的合作过程中会进行复杂的互动。1 社会认知是此类互动的基础,包括三个主要组成部分:模拟、共情和心理化。标准的模拟概念是指一种功能过程,在此过程中,观察者试图自发地(甚至借助想象力)重现另一个人的相同心理状态。2 首先,Gallese 3 将社会认知归因于一种能够立即理解的具身模拟,并且与镜像神经元系统相关,即在执行有意动作(如运动动作)和观察相同动作时激活的神经系统。研究表明,6 个月大儿童在观察动作时运动皮层会被激活。4、5 第二个组成部分是共情,即分享感受和情感的能力。6 它是自动的,每个人都不一样,并且根据观察者与被观察者的关系类型而有所不同。 7、8 第三,心理化是社会认知的重要组成部分,是解读他人心理状态(如欲望、信仰和意图)的能力。9-11
摘要。X射线探测器用于太空天体物理任务易受噪声,该光子受到工作能量范围以外的能量的光子引起的噪声;因此,需要有效的外部光学阻断过滤器来保护检测器免受偏离辐射的影响。这些过滤器在满足X射线探测器的科学要求中起着至关重要的作用,并且它们在任务生活中的适当操作对于实验活动的成功至关重要。我们研究了由氮化硅和铝制成的薄三明治膜,作为空间任务中高能检测器的光学阻滞过滤器。在这里,我们报告了厚度在40 nm至145 nm的sin膜的多技术表征的结果,两侧有几十纳米的纳米含量。,我们已经测量了同步辐射束线时的X射线传输,紫外线的排斥,可见和近红外辐射,X射线光电谱的铝表面上天然氧化物的量,通过原子力显微镜的样品表面的形态和蛋白质效应。
头颈癌是全球第六个最常见的癌症(Warnakulasuriya,2009年),口服和口咽癌是最常见的亚型。烟草和酒精消耗(Hashibe等,2009),人乳头瘤病毒(HPV)感染(Ang等,2010)和特定的性行为(Heck等,2010)已被认为是口腔和口腔和口腔咽部癌症癌症危险因素。最近,人们对癌症与微生物组之间的联系越来越多。特别是,在肠道微生物组中已经观察到癌症相关的生物标志物(Cullin等,2021)。肠道菌群是肠道中存在的细菌种类的集合。肠道微生物在肿瘤中的作用可以分为局部和远端角色(Matson等,2021)。除了特异性肠道微生物在局部致癌作用中具有的重要作用外,肠道微生物还可以改变宿主的整体免疫系统,从而导致癌症(Castellarin等,2012; Amieva and Peek,2016)。肠道微生物与肠上皮之间存在天然的解剖屏障,主要由分泌肠道粘液的杯状细胞组成(Kim和Ho,2010)和产生抗菌肽的细胞(Salzman等人(Salzman et al。,2007))。因此,肠道微生物与免疫系统之间的接触受到限制。但是,特定的微生物会影响肠道屏障的完整性。益生菌调节免疫系统是一种潜在的抗肿瘤策略(Vétizou等,2015)。当这种完整性被破坏时,癌的数量越来越多,通过受损的肠道障碍循环(Rajagopala等,2017);此外,诱导了炎症或免疫抑制,在促进癌症中起间接作用(Yu and Schwabe,2017)。An example illustrating this distal role is that the gut microbiota can promote hepatocellular carcinoma and pancreatic cancer growth/progression/invasion and metastasis, which contain no known microbiome, by elevating cancer- promoting in fl ammatory microbial-associated molecular patterns such as lipopolysaccharides ( Dapito et al., 2012 ; Ochi et al., 2012 ).肠道微生物可以通过调节肠上皮屏障的原发性和继发性淋巴机构来调节免疫力,从而影响肿瘤微环境(Gopalakrishnan等,2018)。先前已经报道了肠道微生物与肠肿瘤敏感性之间的关联(Yachida等,2019)。肠道微生物群已被证明通过调节免疫细胞功能,影响炎症反应,调节免疫耐受性(Zhou等,2021)和产生代谢物(Zhang等,2019)。然而,肠道菌群与肠胃外肿瘤(尤其是口咽和口服癌症)之间的因果关系尚不清楚。Mendelian随机化(MR)是一种统计方法,用于根据工具变量(遗传变异)评估暴露与结果之间的因果关系,可以看作是随机对照试验(RCT)的自然类似物。因此,我们旨在研究肠道菌群是否与口服和与传统的黄金标准RCT相反,参与者根据其基因型分配,从而减少了反向因果关系和混杂因素(例如道德和社会经济因素)的影响。
11月12日,在COP29的旁观,印度尼西亚的能源和气候变化特使,Hashim Djojohadikusumo,提出了一项计划,将15年内的发电能力提高100 gigawatts(GW),他说,这些投资将需要2350亿美元的投资,其中75%来自这些补充件,而又有75%。Also in attendance, the President Director of PT Perusahaan Listrik Negara (PLN), Darmawan Prasodjo, further elaborated that the 75 GW renewables additions up to 2040 would come from hydropower (25 GW), solar (27 GW), wind (15 GW), geothermal (7 GW), and bioenergy (1 GW).在演示材料的脚注中,从煤(6 GW)和气体(22 GW)中记录了28 gW的额外热基质加载。
