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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](/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
DNA-PKCs以Akt依赖性的方式调节肌发生，与诱导的DNA损伤无关
1个巴斯德研究，核和线粒体DNA的团队稳定性，发育和干细胞生物学系，CNRS UMR3738，75015 Paris，France 2 University Pierre and Marie Curie和Marie Curie（Sorbonne Universities，ED515，ED515），法国，法国3个Inteur Pasteur Birical Interal Interal Intorlogical机械性，病理学，病理学 *对应作者
脾脏在训练有素的免疫力模型中的作用有限：对中性粒细胞增生的影响。 Uijen，R.F。; Bulut，O。;琼·乔奇（M.I.） de; doming
依赖经验的神经元连通性组织对于大脑发育至关重要。我们最近证明了社会游戏行为的重要性，用于对大鼠内侧前额叶皮层中抑制性突触的发展进行微调。发生游戏经验的这些影响时，如果在整个前额叶皮层中均匀地发生这种情况时，目前尚不清楚。在这里，我们报告了社会游戏对内侧前额叶皮层和眶额皮质中兴奋性和抑制性神经传递的影响的重要时间和区域异质性。我们记录了少年（少年（P）21），青少年（P42）和成年大鼠（P21和P42之间）的第5层锥体神经元（p42）和成年大鼠（P85）大鼠。这些前额叶皮层子区域的发展遵循不同的轨迹。在P21上，眶额皮质中的抑制性和兴奋性突触输入高于内侧前额叶皮层。社交剥夺不会影响兴奋性电流，而是减少内侧前额叶皮层和眶额皮质的抑制转播。有趣的是，减少发生在社会游戏剥夺期间的内侧前额叶皮层中，而轨道额皮层的减少仅在社交游戏剥夺后才体现出来。这些数据揭示了社交经验与前额叶子区域的特定发展轨迹之间的复杂相互作用。
神经免疫 Toll 样受体信号以饥饿状态依赖的方式调节秀丽隐杆线虫的进食行为
蒙特克莱尔州立大学数字共享中心免费向您提供本论文，供您开放访问。蒙特克莱尔州立大学数字共享中心的授权管理员已接受本论文，将其纳入论文、学位论文和毕业设计中。如需更多信息，请联系 digitalcommons@montclair.edu。
高风险KMT2A重新培养白血病的双特异性CAR-INKT细胞免疫疗法以NKG2D依赖性的方式优于CAR-T，并消除了瘦脑疾病
托马斯·米尔恩4，阿纳迪塔·罗伊2,4,5，阿纳斯塔西奥斯卡拉迪米特里斯1,11 1 1,11 1血液学中心，免疫学和炎症系，伦敦帝国学院，伦敦，英国伦敦帝国学院，牛津大学牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国3号，牛肉科，莫克斯特大学，莫克斯福德大学，莫克斯特尔，莫克斯特尔，MORC MORC MORC MREC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MR MRC MRC MRC MRC MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC英国牛津大学医学，牛津大学医学院5血液学系，大奥蒙德街医院，英国伦敦大奥蒙德街医院6三一学院，都柏林大学，都柏林大学，都柏林，爱尔兰7系统生物学爱尔兰，爱尔兰大学学院8个儿童健康爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，都柏林。 Glasgow, Glasgow, UK 10 Cancer Research UK Oxford Centre, University of Oxford, Oxford, UK 11 Department of Haematology, Imperial College Health NHS Trust, Hammersmith Hospital, London, UK *equal contribution Correspondence Anastasios Karadimitris: a.karadimitris@imperial.ac.uk Anindita Roy: anindita.roy@paediatrics.ox.ac.uk
使用2元组语言Q-Rung Orthopair模糊集和Schweizer-Sklar加权电源平均操作员
结果：在本研究中，假单胞菌属，20EI1能够降低黄曲霉的生长。此外，我们确定这种生长抑制是铁的。此外，假单胞菌20EI1减少或阻断了黄曲霉毒素的产生，以及环皮二唑酸和曲酸。在细菌的存在下改变了铁相关基因的表达，而参与产生黄曲霉毒素的基因被下调。铁补充部分重新建立了它们的表达。细菌还降低了其他继发代谢产物（SM）基因的表达，包括参与环皮二唑酸，曲酸和imizoquin生物合成的簇的基因，而聚类的基因与曲霉菌素相对应。有趣的是，全局SM调节基因MTFA被20EI1显着上调，这可能有助于观察到的SM发生变化。
本届政府强烈反对 HR 1398 法案，即“2024 年保护美国创新和经济安全免受中共侵害法案”，该法案将在司法部 (DOJ) 内部设立“中共倡议”，该实体类似于司法部于 2022 年基于严重的国家安全担忧而解散的“中国倡议”。本届政府致力于通过对美国创新进行历史性投资、实施出口管制以打击不公平贸易行为以及保护知识产权来赢得 21 世纪对中国的经济竞争。本届政府一直致力于打击商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动带来的威胁，包括与中华人民共和国有关联的行为者。但按照该立法设想的方式对案件进行分组将削弱司法部调查和起诉此类犯罪活动的能力，包括使司法部更难获得受害者和证人的合作。该法案还可能使公众产生错误且有害的印象，认为司法部对调查和起诉与中国人或华裔美国公民有关的犯罪行为采用了不同的标准。政府将继续与美国企业、民间社会和高等教育机构合作，而不是反对他们，以保护他们免受商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动的侵害。因此，政府强烈反对这项立法，因为它会损害这些重要努力。
本届政府强烈反对 HR 1398 法案，即“2024 年保护美国创新和经济安全免受中共侵害法案”，该法案将在司法部 (DOJ) 内部设立“中共倡议”，该实体类似于司法部于 2022 年基于严重的国家安全担忧而解散的“中国倡议”。本届政府致力于通过对美国创新进行历史性投资、实施出口管制以打击不公平贸易行为以及保护知识产权来赢得 21 世纪对中国的经济竞争。本届政府一直致力于打击商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动带来的威胁，包括与中华人民共和国有关联的行为者。但按照该立法设想的方式对案件进行分组将削弱司法部调查和起诉此类犯罪活动的能力，包括使司法部更难获得受害者和证人的合作。该法案还可能使公众产生错误且有害的印象，认为司法部对调查和起诉与中国人或华裔美国公民有关的犯罪行为采用了不同的标准。政府将继续与美国企业、民间社会和高等教育机构合作，而不是反对他们，以保护他们免受商业机密盗窃、黑客攻击和经济间谍活动的侵害。因此，政府强烈反对这项立法，因为它会损害这些重要努力。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
果蝇血液 - 脑屏障以GPCR依赖性方式侵入神经系统
血脑屏障（BBB）代表循环系统与大脑之间的关键接口。在果蝇中，BBB由会阴和植物胶质神经胶质细胞组成。周围的神经胶质细胞是形成神经系统最外层并参与营养摄取的小丝分裂活性细胞。粘膜下神经胶质细胞会堵塞分隔连接，以防止大分子细胞细胞扩散到神经系统中。为了解决植物下神经胶质是否仅形成一个简单的屏障，还是与会阴神经胶质细胞和内心神经系统（CNS）细胞建立特定接触，我们进行了详细的形态分析。使用遗传编码的标记以及高分辨率激光扫描共聚焦显微镜和透射电子显微镜，我们确定了延伸到周围层层的细胞过程，并进入了CNS皮层。有趣的是，观察到长细胞过程到达中央大脑神经胶质的神经胶质。GFP重建实验强调了下灌木丛和振兴神经胶质之间的多个膜接触区域。此外，我们确定G蛋白偶联受体（GPCR）的喜怒无常为阴性细胞过程生长的负调节剂。失去喜怒无常的损失引发了大规模的植物下细胞过程中CNS皮层的过度生长，此外，还影响了异生物生物转运蛋白MDR65的两极化定位。最后，我们发现GPCR信号传导（而不是分隔连接形成）负责控制膜过度生长。我们的发现支持果蝇BBB能够通过长细胞过程弥合大脑循环和突触区域之间的通信差距的观念。
光遗传学刺激以形态依赖的方式招募皮质神经元
单光子光遗传刺激是神经科学中的关键工具，可以实现精确的、细胞类型特异性的神经回路调节。以完全可植入的宽场刺激器阵列的形式对这种技术进行小型化，可以在长期实验中询问皮质回路，并有望增强脑机接口以恢复感觉和运动功能。然而，对于基础科学和临床应用来说，这种技术必须达到在单列级别选择性激活感觉和运动表征所需的精度。然而，研究报告称，在受刺激的皮质区域内，神经元反应不同，有时甚至相互冲突。虽然循环网络机制会导致复杂的反应，但我们在这里证明，复杂性已经从神经元形态的层面开始。通过在第 2/3 层和第 5 层锥体神经元的详细模型中模拟光遗传反应，我们考虑了不同刺激强度下的真实生理动态，包括阈值、持续和去极化阻滞反应。我们的研究结果表明，皮质表面单个刺激器位置激活的神经元的空间分布可能不均匀，并且会随着刺激强度和神经元形态的变化而变化，这可能解释了早期实验中观察到的反应异质性。我们发现，由于神经元形态，激活会从光源横向扩散到几百微米。为了提高精度，我们探索了两种策略：优先在体细胞中表达通道视紫红质，这只对第 5 层神经元有效，以及缩小刺激光束，这可以提高两层的精度。我们的结果表明，在正确的光学设置下，可以实现单列精度的刺激，并且刺激器的光学增强可能比针对体细胞的基因改造提供更显著的精度改进。