XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemknowledge
整合哥伦比亚太平洋传统知识和……
Carolina Orozco Donneys 1，Eduardo Arbelaez 1，KarenLondoñoSaza1，Isabella Hernánánánánánánánánánánánánánánánánánánánánánánánánán，1. Abella Trujillo 1，Norma Murillo 1，Jose Dario Perea 1 1 ICESI大学，工程学院，生物科学系，生物处理和生物技术，哥伦比亚 *通讯作者：corozco@icesco@icseco@icesi.edu.co.co citation citation citation citation：citation citation citation citation citation：citation citation：Donneys，Donneys，Donneys，C. o. o.，arbelaez，E.，E.，Heraz iSaz Zoun Egría，I.，Castellanos，A.I.，Arevalo，C.，Victoria，S.，Majin，N.C.，España，L。， Guevara, NT、Trujillo, AI、Murillo, N. 和 Perea, JD (2024)。整合哥伦比亚太平洋传统知识和性别包容性以加强 STEM 教育：BECAP 倡议。欧洲 STEM 教育杂志，9(1)，19。https://doi.org/10.20897/ejsteme/15748 出版日期：2024 年 12 月 25 日 摘要背景：培养学生对科学、技术、工程和数学 (STEM) 职业的兴趣是当前教育的主要目标之一。然而，中小学生对于 STEM 职业及其难度往往存在刻板印象，尤其是在拉丁美洲国家，因为这些国家在某些地区获得高等教育可能很复杂或似乎不可能。本研究旨在通过整合哥伦比亚祖先的太平洋传统知识和生物化学工程并在哥伦比亚高等教育机会有限的人群中推广 STEM 教育，制定有效的策略来消除耻辱。目标是帮助参与者了解科学在日常生活和社区中的更广泛的应用。
SCG Legal 与 Legaltech Hub 合作开展战略 AI 计划 2024 年 12 月 23 日（华盛顿特区）——SCG Legal 是一个由 123 家独立法律和游说公司组成的全球网络，在 63 个国家/地区和美国每个州提供法律、监管和公共政策服务，该网络将与领先的法律技术洞察和分析平台 Legaltech Hub (LTH) 合作，启动其专有人工智能 (AI) 战略交流工作组的第二批项目。2025 年计划将为成员提供一系列互动机会，以增强关键知识、体验动态演示并针对支持运营效率的特定 AI 工具和策略提出有针对性的问题。
# # # 关于 SCG Legal SCG Legal 是一个由 123 家独立律师事务所和游说公司组成的全球网络，成立于 1989 年，其成员公司 80% 为钱伯斯排名公司，其律师人数不相上下，这些公司提供法律、监管以及在许多国家提供公共政策实践服务。其成员为 63 多个国家的主要商业中心和首都以及美国每个州和哥伦比亚特区的客户提供服务。2024 年版的《钱伯斯全球指南》将该网络评为全球精英。网络中的公司拥有一流的法律实践和行业领导地位的文化；对客户服务和响应能力的高度奉献精神；对多样性和包容性的承诺；以及对透明、创新和公平的计费实践的奉献精神。有关更多信息，请访问 scglegal.com。 关于 Legaltech Hub Legaltech Hub (LTH) 是一个洞察和分析平台。该网站提供由行业专家撰写的独家内容，法律专业人士还可以在这里找到适合的法律技术软件、活动、工作、顾问等，这些内容以任何语言提供，遍布全球。该网站维护并建立了一个由受人尊敬的行业专家撰写的综合内容库，包括解决方案指南、采购路线图、创新、知识管理、数字化转型和生成式人工智能专业知识以及法律技术资源，以提高律师的熟练程度。LTH 专家为律师事务所、内部法律部门和法律技术供应商提供定制咨询和顾问服务。如需了解更多信息，请访问 legaltechnologyhub.com。
将本土知识融入平面设计技术
南非大学教育学院科学与技术教育系，南非比勒陀利亚 gumbomt@unisa.ac.za 通过这里报告的单个描述性案例研究，我们旨在探索将本土知识（IK）融入平面设计（GD）教学中，作为 9 年级技术课程的一部分。将 IK 融入 GD 可以使这个主题更有意义——特别是对于本土学习者。技术的课程和评估政策声明（CAPS）融入了本土技术。我们采访了一位 9 年级技术教师和 7 名学习者。使用半结构化访谈，每个参与者在不同的时间间隔进行单独访谈。在 1 节课中还观察了 GD 的教学和学习情况。对收集的数据进行了主题分析。研究结果表明，教师对 CAPS 的理解有限，并且不了解 IK 已被纳入课程。她只是在 GD 教学中稍微融入了 IK。她了解本土技术，但没有让 GD 与学习者的文化知识和背景相关。相反，学习者在群体发展活动中很重视土著知识。此外，研究结果表明，学习者展示了他们对土著知识的理解及其与他们背景知识的一致性，特别是在图形设计的背景下。因此，将土著观点融入技术可以按照 CAPS 的意图改变这门学科。 关键词：文化；平面设计；融入；土著知识；技术 简介 土著知识 (IK) 在被边缘化多年后，正经历全球复兴 (土著人民问题机构间支持小组，2014 年；Schafer、Ezirim、Gamurorwa、Ntsonyane、Phiri、Sagnia、Salakana 和 Bairu，2004 年)。在南非，这种复兴促使 IK 融入学校课程。教师作为关键利益相关者在这一过程中发挥着关键作用（Ronoh，2017），其动机是 1996 年《南非共和国宪法》（以下简称《宪法》）的规定，该宪法强调了 IK 在教育体系中的重要性（Cindi，2021；Schafer 等人，2004）。这与生成课程模型（GCM）相一致，该模型认为 IK 的纳入会对社区生活产生重大影响（Ball & Pence，2001；Shizha，2008）。这种信念具有重要意义，因为学习者来自根深蒂固的当地文化规范和价值观的社区。正如 Moges、Assefa、Tilwani、Desta 和 Shah（2024）所强调的那样，IK 构成了教育的基础，促进了有意义的社会联系的建立、有效的沟通以及日常生活体验的体现。 GCM 关注与社区相关的知识来源，并通过反思和对话得出新的见解（Ball，2004）。GCM 的优势之一是学习总是通过不同的声音和文化视角进行（Ball & Pence，2001）。因此，必须承认学习者始终在学习，即使在他们的社区内，他们也会把这些知识带到学校。根据这一观点，Cindi（2021）强调了社区积极参与课程开发的必要性，以确保 IK 成功融入教育。
研究社区的知识图基础架构
●KG是一个图形结构的知识库，其中包含术语（词汇或本体论）和通过术语相关的数据实体； ●KGS基于语义Web技术（RDF，SPARQL等），通常用于敏捷数据集成； ●KGS已经被德国的研究数据生产商和经理广泛使用。
关于烟草尼古丁有害影响的知识 - ...
吸烟用烟草历史悠久，有强有力的科学证据表明吸烟会增加癌症、心血管疾病、2 型糖尿病和妊娠并发症等风险。对于其他类型的产品，证据更为有限。电子烟的使用时间相对较短，因此缺乏对几种可能的健康风险，特别是长期风险的了解。然而，短期内我们可以看到，它们的使用可能会影响心律和血压，并损害血管功能。对于全球尚未普及的产品，如鼻烟，科学证据也更为有限。现有研究表明，使用烟草鼻烟可能会增加高血压、2 型糖尿病和心脏病发作或中风后死亡的风险。怀孕期间使用鼻烟可能会增加胎儿或新生儿并发症的风险。关于尼古丁袋，缺乏科学证据，但所有烟草和尼古丁产品都含有尼古丁，尼古丁具有急性毒性和高度成瘾性。
在非洲的气候变化适应中实施土著知识的障碍
在气候变化的环境中，土著和当地知识包括使用传统实践，农作物品种和土地管理技术，这些技术是响应当地气候条件而发展的。这种知识的世代转移对于维持和适应这些实践以应对气候变化带来的挑战至关重要。尽管在非洲的气候变化适应中使用土著知识具有许多优势，但其实施仍面临几个障碍。理解这些障碍对于将土著知识与科学方法相结合以有效增强气候韧性至关重要。本文分析了一些最关键的障碍，这些障碍阻碍了非洲国家的气候变化适应中的土著和当地知识。
2024 年 12 月 9 日活动：人工智能设计和实施中的有意公众参与和社区参与# 问题提问者姓名答案 1 **此会议可以成为我们自己的 ai.gov 知识库的一部分（在我们的白宫实体社区中很少提到）。#提示
Alexander Howard Ana Chammas：制定数据治理和标准至关重要。在迈阿密戴德，我们专注于构建数据湖并重新评估数据保留实践。目前，创新团队正在根据县委员会的一项决议编写一份人工智能报告。我们不会编纂人工智能政策，而是专注于制定全面的数据治理战略。这种方法将确保我们的数据管理实践稳健，并符合我们在公共服务中负责任地整合人工智能的目标。
手部卫生、知识和培训激励措施
本研究评估了意大利一家大型大学医院的医护人员 (HCW) 手部卫生原则知识和遵守情况，重点是确定知识差距和评估培训效果。研究者根据世界卫生组织 (WHO) 手部卫生知识问卷设计了一份专门包含 17 项的问题表，用于测量理论知识、培训的作用和经验的影响。调查的参与率为 8%（共 6,749 名 HCW 中 542 人参与），护士和医生的参与率较高。结果显示，医护人员对手部卫生规程的了解程度中等，平均为 74%，但在理解方面存在差距，特别是在正确使用洗手液和接触后消毒方面。逻辑回归分析确定了知识和依从性的显著预测因素，专业资格和服务年限等专业特征会影响结果（p < 0.05）。研究结果证实了手部卫生知识和依从性在减少医院相关感染 (HAI) 方面之间存在很强的相关性。持续教育和定制干预措施（包括有针对性的培训和反馈）对于解决薄弱环节和提高依从性至关重要。这些见解强调了持续培训和监测的重要性，以加强手部卫生习惯，促进患者安全文化，从而降低 HAI 发病率。
教育知识的人工智能预测模型
精准教育通过在教育方法中定制预测规则来获得教学和学习机会。创新教育研究面临新的挑战，并提供了最先进的方法来追踪教学和学习生态系统之间的知识。个人智力只能通过知识水平表示来捕获，即学习表现可以揭示学习者在教育过程中课程学习后的知识和应用技能的能力。新兴人工智能（AI）预测高等教育系统未来的学习表现。本研究旨在使用监督学习模型实现 AI 应用程序，以预测学生的学习能力，这些能力是在课程学习结束时开发的。作者使用布鲁姆分类器检查学习者的表现技能。本研究旨在通过在学习表现中实施 AI 模型来开发更多创新方法来表示学习者的知识水平。该预测模型有助于教师和学习者了解学习者的知识能力，并且该研究可以找出学习者知识的当前状态。