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Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020) 教育、学习、媒体和技术中人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，45：
人工智能已成为日常生活中司空见惯的存在。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、司机和行人如何驾驶以及公民如何领取福利金，这些都是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然在很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深远社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监控和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标；以及科技公司控制和塑造其所涉足的所有领域和空间的能力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体 (Whittaker et al 2018)。人们已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在 (Greene, Hoffman & Stark 2019)。
引用本文：Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020)：教育、学习、媒体和技术领域人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，DOI：10.1080/17439884.2020.1798995
人工智能已成为日常生活中司空见惯的事情。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、驾驶员和行人如何导航以及公民如何领取福利金，这些只是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深刻社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监视和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标定位；以及科技公司控制和塑造其渗透的所有部门和空间的权力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体（Whittaker 等人，2018 年）。已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在（Greene、Hofferman 和 Stark，2019 年）。目前，人工智能在网络、智能手机、社交媒体和通过互联物体和传感器网络在空间中的实例化的历史比最近一些划时代的说法所暗示的要长得多。人工智能的历史至少可以追溯到 20 世纪 40 年代计算机科学和控制论的诞生。 “人工智能”这一术语本身是在 20 世纪 50 年代中期达特茅斯学院的一个项目和研讨会中提出的。从 20 世纪 60 年代到 90 年代，人工智能经历了一段“寒冬”，其研究和开发首先侧重于对人类推理的编码原理进行模拟，然后侧重于“专家系统”，即基于定义的知识库模拟专家的程序性决策过程。2010 年之后，人工智能逐渐以一种新范式回归，不再是模拟人类智能或可编程专家系统，而是能够通过对大量“大数据”进行分类和关联来学习和做出预测的数据处理系统。计算过程包括数据分析、机器学习、神经网络、深度学习和强化学习是大多数当代人工智能的基础。人工智能可能只是一系列统计、数学、计算和数据科学实践和发展的新的总称，它们各自都有复杂且相互交织的谱系，但它也标志着这些历史脉络的独特联系（Schmidhuber 2019 , 2020 ）。现代人工智能的重点不是创造计算“超级智能”（“强人工智能”），而是理想情况下致力于开发能够从自身经验中学习、适应变化的机器。
如何引用本文 Williamson, B. (2020) ‘实验知识生产的新数字实验室：人工智能和教育
自 2010 年代以来，数据科学的扩展伴随着关于知识和专业知识地位变化的重要主张。计算统计、数据分析和机器学习算法（即所谓的人工智能 (AI)）的技术进步，以及计算机科学、信息学、数据科学和软件工程领域中新型专家数据实践的出现，使得数据化知识生产（Bonde Thylstrup 等人，2019 年）成为可能（Mackenzie，2017 年）。随着数据科学从技术开发扩展到媒体、商业、金融、娱乐、政府、公共部门和学术界（Beer，2019 年），这些技术和实践在广泛的知识生产领域变得极其有价值。在教育研究中，学习分析、教育数据挖掘、教育人工智能 (AIED) 和教育数据科学的兴起，以及蓬勃发展的“教育科技”行业，将先进的计算技术引入了分析和知识生产的形式，使新参与者能够利用专业知识通过大量复杂的数字数据对教育过程产生新的理解 (Perrotta and Selwyn, 2019)。与更广泛的数据科学学科和数据分析行业一样，“定义新的知识对象与职业形成密切相关”(Ruppert, 2018: 17)。教育数据科学作为一门学科的专业化正在通过研究会议、期刊出版物、特刊、机构建设和增加证据的公开曝光来建立。
Crimson Renewable Energy, LLC 推广人员摘要
加州替代能源和先进交通融资局 审议 Crimson Renewable Energy, LLC 提出的修改决议 17-SM047 的请求，将参与方从 Crimson Renewable Energy, LP 更改为 Crimson Renewable Energy, LLC，并批准延长主监管协议的初始期限 1 Crimson Renewable Energy, LLC 申请编号 17-SM047 2020 年 6 月 16 日星期二 编制人：Xee Moua，项目分析师 摘要 申请人 – Crimson Renewable Energy, LLC（之前申请为 Crimson Renewable Energy, LP） 地点 – 贝克斯菲尔德，克恩县 行业 – 生物质加工和燃料生产 项目 – 扩建现有生物质和燃料生产设施（替代能源） 总金额 批准的合格财产 –批准时的预计销售和使用税豁免金额 21,833,100 美元 – 1,838,347 美元 要求的时间 – 主监管协议的初始期限为一年零十天，截至 2021 年 6 月 30 日（自 CAEATFA 董事会首次批准之日起四年零十天） 工作人员建议 – 批准
一种用于在线脉冲分类的神经网络，可提高解码准确率 Deepa Issar 1,2、Ryan C. Williamson 2,3,5、Sanjeev B. Khanna 1、a
1 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学生物工程系 2 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院 3 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学机器学习系 4 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学生物医学工程系 5 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学神经科学研究所 6 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院眼科系 #: 通讯地址： Matthew A. Smith 卡内基梅隆大学生物医学工程系和神经科学研究所 电子邮件： matt@smithlab.net 运行头：用于在线尖峰分类的神经网络
5.36 威廉森县供水计划
雪松公园市位于威廉姆森县和特拉维斯县（K 区）的一部分，为威廉姆森县和特拉维斯县的实体提供批发水。该市与 LCRA 签订了每年 18,000 英亩/英尺的高地湖供水合同。雪松公园是 Brushy Creek 区域公用事业管理局的参与者，旨在开发 K 区高地湖的额外供水。该项目正在建设中，其余阶段正在开发中。根据可用的地表水供应和向批发客户供水的合同承诺，预计到 2070 年，雪松公园市将出现供水短缺。表 5.36-4 包括有关雪松公园市现有合同和供水的更多信息。表 5.36-5 列出了雪松公园的供水计划。
蒂姆·威廉森 FreedomWorks, LLC 首席执行官
蒂姆·威廉森职业生涯的亮点包括：美国驻国际可再生能源机构 (IRENA) 代表，2012 年至 2016 年；美国国务院派代表出席韩国首尔清洁能源部长级会议，2015 年；美国外交准备局和能源资源局局长以及国务院绿化委员会工作组成员，2001 年至 2016 年；外交和公务员能源经理参与了多项气候缓解举措和奥巴马政府在电力、交通和建筑领域的优先事项，包括巴黎协定、IRENA、电力非洲、联合国和世界银行的全民可持续能源倡议 (SE4ALL)、2022 年连通美国倡议、气候与清洁空气联盟、世界银行全球甲烷倡议、美亚清洁能源伙伴关系；在支持国务院、其他联邦机构和大学的主要电力合同方面言行一致；IRENA 全球地热联盟 (IRENA/GGA) 联合创始人；以及白宫撰稿人（2016 年）：美国世纪中期深度脱碳战略（参见：此处）。
AMD 标准化测试方法 - nasemso
S4.2 病房声级测试期间应执行以下步骤： 1. 使用符合 ANSI S1.4《声级计规范》要求的仪表测量声级，对于 II 型仪表，将仪表设置为 A，以获得加权网络，“快速”仪表响应。 2. 将麦克风悬挂在车辆地板上方 23 英寸（584 毫米）处，横向和纵向位于病床的预期中心，因为它将固定在病房中。 3. 将救护车停放在混凝土或沥青路面上，停放位置应确保在被测车辆 50 英尺（15.2 米）范围内没有较大的反射面，例如其他车辆、招牌、建筑物或小山。 4. 关闭救护车所有门、窗和通风口。 5. 以最高速度运行病房内的空调和暖气鼓风机。 6. 将车辆变速器置于空档，并将发动机转速设置为救护车在平地以 55 英里/小时（88 公里/小时）的速度行驶时的转速。 7. 打开所有警告灯。 8. 将警报器调至最大音量模式。 9. 测量并记录最高声级。 10. 将发动机转速降低至怠速，然后降低至 55 英里/小时（88 公里/小时）的转速。 11. 测量并记录最高声级。 12. 重复操作，直到记录到两个最大声级，相差 2 分贝 (dB) 以内。 13. 对这两个最大声级读数取平均值。
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S4.2 病房声级测试期间应执行以下步骤： 1. 使用符合 ANSI S1.4《声级计规范》要求的仪表测量声级，对于 II 型仪表，将仪表设置为 A，以获得加权网络，“快速”仪表响应。 2. 将麦克风悬挂在车辆地板上方 23 英寸（584 毫米）处，横向和纵向位于病床的预期中心，因为它将固定在病房中。 3. 将救护车停放在混凝土或沥青路面上，停放位置应确保在被测车辆 50 英尺（15.2 米）范围内没有较大的反射面，例如其他车辆、招牌、建筑物或小山。 4. 关闭救护车所有门、窗和通风口。 5. 以最高速度运行病房内的空调和暖气鼓风机。 6. 将车辆变速器置于空档，并将发动机转速设置为救护车在平地以 55 英里/小时（88 公里/小时）的速度行驶时的转速。 7. 打开所有警告灯。 8. 将警报器调至最大音量模式。 9. 测量并记录最高声级。 10. 将发动机转速降低至怠速，然后降低至 55 英里/小时（88 公里/小时）的转速。 11. 测量并记录最高声级。 12. 重复操作，直到记录到两个最大声级，相差 2 分贝 (dB) 以内。 13. 对这两个最大声级读数取平均值。
创新者 CX | 汤姆森广播
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