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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
区域脑体积测量的单受试者分析可能会受到头部尺寸调整方法的强烈影响
抽象目的总颅内体积（TIV）通常是基于MRI的脑容量的滋扰。这项研究比较了两种TIV调整方法在区域大脑体积估计的单个受试者分析中对Z分数的影响。在包含5059 T1W图像的正常数据库中分割了脑脑实质，海马，丘脑和TIV的方法。使用剩余方法或比例方法调整了TIV的区域体积估计值。年龄。TIV和年龄调整后的区域体积转化为Z分数，然后在两种调整方法之间进行比较。在127例多发性硬化症患者中测试了它们对丘脑萎缩检测的影响。结果剩余方法在所有地区删除了与TIV的关联。比例方法导致了方向的转换，而没有相关的关联强度变化。使用剩余方法的生理学间变异性的降低比使用比例方法更大。用残差方法与比例方法获得的z得分之间的差异与TIV密切相关。在5％的受试者中，它大于一个z得分点。用剩余方法比使用比例方法（0.84对0.79），鉴定多发性硬化症患者的TIV和年龄调整后的丘脑体积的ROC曲线下的面积更大。结论在单个受试者分析中，应首选剩余方法进行TIV和基于T1W-MRI的大脑体积估计的年龄调整。
定量方法CFA级别1。
A.正确，因为算法交易需要访问低潜伏期网络，并且随着算法交易的广泛范围采用，对低潜伏期网络的需求已增长低 - 潜伏期系统 - 在网络上运行的网络在网络上运行，这些网络可以以最小的数据为基于自动化的销售价格，从而实现了实时的价格和实时的销售价格 - 实际上是实时的，可以实用贸易。相比之下，高延迟系统不需要访问真实的时间数据和计算。高频率交易是一种算法交易的一种形式，它利用大量粒状财务数据（例如，刻度数据）在满足某些条件时自动放置交易。交易是在超高速度上执行的，低速度网络以一秒钟为单位进行。
脑肿瘤研究体外方法的系统评价方法 (SAToRI-BTR)：制定评估质量的初步清单
背景 - 已经开发出多种人体体外方法，人们对这些研究解决与临床（人体）药物使用和肿瘤病理生物学相关的问题的潜力非常感兴趣。这需要就如何评估现有证据的强度（即质量和数量）和此类研究的人类相关性达成一致。SAToRI-BTR（脑肿瘤研究体外方法的系统方法审查）项目旨在确定相关的评估标准，以帮助使用体外方法规划和/或评估脑肿瘤研究。目标 - 确定评估体外脑肿瘤研究质量和人类相关性的标准；评估此类标准对该领域工作的高级科学家的普遍接受度。方法 - 第一阶段涉及通过以下方式确定评估体外研究的潜在标准：（1）对脑肿瘤研究人员进行国际调查；（2）采访科学家、临床医生、监管者和期刊编辑；（3）分析相关报告、文件和已发表的研究。通过对研究结果进行内容分析，制定了脑肿瘤体外研究质量评估的初步标准清单。第二阶段由专家小组（德尔菲法）审查标准。结果 - 第一阶段的结果表明，体外研究的审查方法和质量差异很大，需要改进报告标准。确定了 129 项初步标准；删除了重复和高度特定于上下文的项目，最终有 48 项标准供专家（德尔菲法）小组审查。37 项标准达成一致，从而形成脑肿瘤研究体外研究评估的临时清单。结论 - 通过系统地整理评估标准并对其进行专家审查，SAToRI-BTR 已为体外脑肿瘤研究评估提供了初步指导。计划进一步制定该指导，包括研究适应和传播脑肿瘤研究不同子领域以及更广泛的体外领域的策略。
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
开发并验证一种新型 hplc 方法...
白血病 (ALL) 5 。长春花碱用于治疗乳腺癌、睾丸癌和神经母细胞瘤 6 。长春地辛是一种从长春花碱中提取的生物碱，已显示出对抗霍奇金淋巴瘤和非霍奇金淋巴瘤、肺癌和乳腺癌的活性 7 。长春瑞滨用于治疗已发展到周围组织或身体其他部位的非小细胞肺癌 (NSCLC) 8 。根据最近的一项研究，长春胺是少数对活细胞有积极作用的生物碱之一。通过增加血流量和区域葡萄糖的吸收，它可以作为脑代谢增强剂，对缺血和缺氧具有神经保护作用，并具有抗氧化和抗凋亡特性。长春胺被认为是治疗镰状细胞病的潜在成分，因为它似乎可以作为活细胞中的氧载体 9 。长春胺是一种单萜吲哚生物碱（图1），主要存在于长春花叶中10。在本研究中，根据国际协调会ICH Q2（R1）指南11的建议，建立了高效薄层色谱法（HPTLC）对长春花叶甲醇提取物中的长春胺进行定量分析。
管理中的定量模型和方法II
CB1。 学生在研究领域中表现出对知识的财产和理解，该研究领域以中等教育的基础为基础，并且通常处于依靠高级教科书的同时，还包括一些涉及研究CB2领域尖端的知识的方面。 学生能够以专业的方式将自己的知识应用于他们的工作或职业，并拥有通过在学习领域内的论点和解决问题解决的能力。 CB3。 学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。 CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB1。学生在研究领域中表现出对知识的财产和理解，该研究领域以中等教育的基础为基础，并且通常处于依靠高级教科书的同时，还包括一些涉及研究CB2领域尖端的知识的方面。学生能够以专业的方式将自己的知识应用于他们的工作或职业，并拥有通过在学习领域内的论点和解决问题解决的能力。CB3。 学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。 CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB3。学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB5。学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。cg1。能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CG3。能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CG5。对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。公司的组织和管理。CG6。 应用公司组织的知识。CG6。应用公司组织的知识。CG8。 知识和应用质量原则和方法的能力。 CG9。 知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。 ra1。 知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。 ra2。 工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。 研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。 ra5。 工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。 ra6。 横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。CG8。知识和应用质量原则和方法的能力。CG9。 知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。 ra1。 知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。 ra2。 工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。 研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。 ra5。 工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。 ra6。 横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。CG9。知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。ra1。知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。ra2。工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。ra5。工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。ra6。横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。
定量均值研究中四种数据收集方法的方法之间的收敛有效性 - 终端链研究Langbroek，i。; Beuckelaer，A。DE2007，AR
本文研究了用于定量末端链研究中使用的四种替代数据收集方法的方法之间的收敛有效性。基准方法是常规的APT方法（即纸笔方法），其中要求受访者指示产品属性与消费者的好处之间的现有联系（即ab），以及在征服和消费者价值（BV）之间。替代数据收集方法是口头访谈（VI），两种类型的综合访谈（CP和CR），每种访谈仅在AB和BV链接与受访者之间差的顺序相差。结果表明，未建立所有四种数据收集方法之间的方法之间的收敛有效性。但是，当将两种替代数据收集方法（特别是：CP和VI）与常规APT方法进行比较时，在某种程度上支持了方法之间的收敛有效性。唯一产生结果的数据收集方法（即consumer m-e-cs）与常规APT方法明显不同的是计算机访谈，其中AB和BV链接以（部分）随机顺序与受访者（即CR方法）。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。