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证词2025-26联合立法预算听证会...
简介阿迪朗达克基金会的阿迪朗达克三个联盟的诞生，感谢有机会向2025 - 26年关于人类服务的2025-26联合预算听证会提交书面证词。我们的书面证词是我们成员的合作工作，反映了幼儿教育工作者，家庭支持提供者，地区托儿资源中心，医疗保健以及早期干预提供者以及机构，企业，市政当局和家庭的专业知识和经验。成立于2015年的阿迪朗达克（Adirondack）诞生三个联盟（Thry Alliance）连接了一个由公共和私人计划的网络，该网络为幼儿及其家人提供服务，使提供者和父母更容易找到所需的资源。我们为致力于这项工作的组织和个人提供一个论坛，以分享最佳实践，确定资金机会，并讨论和共同努力解决共同挑战。同时，我们在整个地区的关系有助于我们确定差距，桥梁服务，并利用社区资源来改善农村地区的幼儿服务。阿迪朗达克基金会（Adirondack Foundation）的阿迪朗达克（Adirondack）诞生（联盟）感谢有机会与您分享我们对2024-25执行预算的观点，并建议改善阿迪朗达克山脉（Adirondacks）儿童和家庭的服务。
立法会环境及规划委员会
约翰·杰克逊：我叫约翰·杰克逊。我和莫琳一样，都是巴马本地人。我在这里已经住了很长时间。当我们的指导委员会成立时，基本上是在莫伊拉郡的工作中，我加入指导委员会的唯一目的是尝试第二次修建堤坝。我们第一次尝试修建堤坝是在 2012 年。这是郡和 CMA（集水区管理局）的一项正式工作，我们完成了整个过程。我们制定了一个计划，但仅此而已。在 2012 年那个年代，人们并不关心对城镇的影响。重要的是基于资产价值的经济比率与修建堤坝的成本。所以，仅此而已。现在，我们的理解是规则已经改变，我们人类被考虑在内——我们的福利——所以我们正在第二次修建堤坝。我看到你们在这次会议上所写的参考条款之一是“堤坝对气候变化有影响吗？”我的观点是，它们根本没有任何重大影响，尽管我可能完全错了。事实恰恰相反——堤坝保护我们免受气候变化的影响，我认为了解这两点非常重要。我们预计未来洪水会更严重；如果我们能够修建堤坝，而不是花费数百万美元进行恢复，我们应该能够高枕无忧，也许可以帮助偏远地区的其他人，而不是自己承担所有艰苦的工作。
密歇根州里程碑式气候立法概述
该法案将扩大密歇根州公共服务委员会 (MPSC) 的明确权力，使其在 IRP 案件程序的决策过程中考虑气候、公平性和可负担性。MPSC 现在将能够考虑某些资源计划对环境正义社区的影响，而不是仅仅关注资源的可靠性和成本。该法案还要求 MPSC 每年举办四次公众意见听证会。重要的是，它通过公用事业消费者参与委员会 (UCPB) 将公民干预的资金增加了三倍，并扩大了我们能够干预的案件数量，赋予 MPSC 案件的干预者更多权力。最后，它呼吁 UCPB 尝试资助更多的环境正义和社区团体。
![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](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
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
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
2013 年《社会关怀（自我指导支持）（苏格兰）法案》立法后审查：第二阶段
委员会还听说，许多地方当局正在将护理管理模式应用于社会工作，即社会工作者充当经纪人，根据既定程序安排服务。如果采用这种方法，它就取代了与个人建立关系并提供灵活的基于需求的支持，重点是建立社区的复原力和预防能力。为了充分实现该法案的原则，显然需要采取一种更加基于关系的社会工作实践方法。委员会呼吁地方当局阐明他们将采取哪些行动来促进其所在地区的社会工作实践向基于关系的模式转变。委员会呼吁苏格兰政府阐明它将如何确保对这一进程进行全国监督。
德克萨斯州议员 - 扫除 - ai-Legislation：-5-things- ...
德克萨斯州议员最近提出了一项潜在的开创性法案，该法案可能迫使德克萨斯州雇主遵守该国最全面的州级AI标准。由众议员Giovanni Capriglione（R）于12月23日提出，德克萨斯州责任AI治理法（TRAIGA）采用了类似于欧洲风格的监管计划的AI规定的基于风险的方法，对欧洲风格的监管方案类似，对雇主对整个行业的雇主产生了重大影响。对于德克萨斯州雇主和全国各地的企业来说，企业需要了解的五件事以及您将来可能会发生什么。
德克萨斯州议员 - 扫除 - ai-Legislation：-5-things- ...
德克萨斯州议员最近提出了一项潜在的开创性法案，该法案可能迫使德克萨斯州雇主遵守该国最全面的州级AI标准。由众议员Giovanni Capriglione（R）于12月23日提出，德克萨斯州责任AI治理法（TRAIGA）采用了类似于欧洲风格的监管计划的AI规定的基于风险的方法，对欧洲风格的监管方案类似，对雇主对整个行业的雇主产生了重大影响。对于德克萨斯州雇主和全国各地的企业来说，企业需要了解的五件事以及您将来可能会发生什么。