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
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到2020年4月,中等政府债券市场的更正常交易条件的回报促进了发行发达的经济债务。大多数市场参与者随后将其持有量提高到了流行前水平以上(图7;图8)。在2020年中期的许多发达经济体中,银行和货币市场基金(MMF)大大增加了他们对债务的持有。金融机构是储户和借款人之间的中介机构,以及在大流行期间对家庭和企业支出的政府支出,导致资金流向了金融机构,然后将这些资金投资于包括政府债券在内的金融资产。外国投资者对政府债券的持有也有所增加。
● 大型企业出售化石燃料资产不仅会转移温室气体排放,还可能增加温室气体排放:“我们评估了大型企业的资产出售是否影响了出售后归因于所售资产的实际温室气体排放。在这里,我们使用了 46 项资产样本,这些资产出现在本研究分析的交易中,专有数据库中有 2017-2021 年期间的完整排放和生产数据。在这个样本中,售后排放强度往往更高,这表明,平均而言,资产在出售后的运营效率较低。对于该样本中的 46 项资产中的 33 项,这一百分比变化为正值:大多数交易导致交易年度后一年或几年的平均排放强度更高。”
3 虽然我们以战略授权为框架构建模型,但很容易看出,在投票环境中结果是一样的。中间选民定理在我们的设定中成立,因为代理人的间接效用是严格凹的。4 Harstad (2010)、Christiansen (2013) 以及 Kempf 和 Rossignol (2013) 研究了在环境以外的公共物品提供方面的战略授权。Harstad (2010) 分析了将权力委托给更保守或更进步的政治家的动机。虽然将权力委托给保守派可以提高保守派的谈判地位,但进步派更有可能被纳入多数派联盟,从而增加他们所代表的司法管辖区的政治权力。发现该模型中的授权方向取决于政治制度的设计。Christiansen (2013) 使用立法谈判模型表明,选民会将权力战略性地委托给“公共物品爱好者”。在 Kempf 和 Rossignol (2013) 的案例中,两个国家的选民各自委派一名代理人,然后该代理人与另一个国家的代表就提供具有跨国溢出效应的公共物品进行讨价还价。代表的选择在很大程度上取决于拟议协议的分配特征。
(1) 不包括诉讼和行为成本。 (2) 这些指标适用于 NWM Plc。资本、杠杆和风险加权资产 (RWA) 基于审慎监管局 (PRA) 对 NWM Plc 的过渡安排。监管资本在 NWM Plc 层面进行监控和报告。 (3) CET1 代表普通股一级资本,MREL 指自有资金和合格负债的最低要求。 (4) 这包括为气候和可持续金融提供的资金和融资,以支持向净零和气候适应型经济转型。NatWest Group 使用其气候和可持续资金和融资纳入标准 (CSFFI 标准) 来确定有资格计入其气候和可持续资金和融资目标的资产、活动和公司。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
在六分钟的微重力时间段内,西蒙娜进行了一项实验,研究液态合金在微重力下的特殊反应,以增强汽车发动机轴承的先进材料,而 GECO 则记录了植物中钙与微重力的相互作用,以扩展我们对植物栽培的了解,例如确保太空中的食物来源。最后,凤凰 2 号更深入地研究了多个燃料液滴自燃中的液滴相互作用,这将有助于更好地了解液体喷雾燃烧,这种燃烧用于工业炉、锅炉、燃气轮机、柴油机、火花点火和火箭发动机。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
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