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西班牙教育领域人工智能应用分析：在职教师的视角
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师，以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示，虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度，但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外，最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后，中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的，例如演示文稿、文本或视频，而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下，高等教育教师将人工智能用于学术技术目的，解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具，以及与研究相关的任务，如文本翻译或数据分析。基于这些结果，教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制，除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外，还应纳入更广泛的人工智能工具。
推进和评估文本指导的图像inpainting
文本引导的图像编辑可以在支持创意应用程序方面具有变革性的影响。关键挑战是生成忠于输入文本提示的编辑，同时与输入图像一致。我们提出了Imagen Edor，这是一种构建的级联扩散模型，通过对文本引导的图像插入的微调[36]构建。Imagen ed- Itor的编辑忠实于文本提示，这是通过使用对象探测器在培训期间提出涂料面罩来提出的。此外，成像编辑器在输入图像中通过对原始高分辨率图像进行调节管道来详细信息。为了证明定性和定量评估，我们介绍了EditBench，这是用于文本指导图像插入的系统基准。EditBench评估在Natu-ral和生成的图像上探索对象，属性和场景的图像。Through extensive human evaluation on EditBench, we find that object-masking during training leads to across- the-board improvements in text-image alignment – such that Imagen Editor is preferred over DALL-E 2 [ 31 ] and Stable Diffusion [ 33 ] – and, as a cohort, these models are better at object-rendering than text-rendering, and handle mate- rial/color/size attributes better than count/shape attributes.
使用扩散模型在潜在空间中进行图像修复
使用扩散模型进行图像修复通常使用预条件模型（即针对绘画任务进行微调的图像条件模型）或后条件模型（即在推理时重新用于绘画任务的非条件模型）。预条件模型在推理时很快，但训练成本极高。后条件模型不需要任何训练，但在推理过程中很慢，需要多次前向和后向传递才能收敛到理想的解决方案。在这里，我们推导出一种不需要昂贵训练但推理速度很快的方法。为了解决昂贵的推理计算时间，我们在潜在空间而不是图像空间上执行前向-后向融合步骤。这是通过扩散过程中新提出的传播模块解决的。在多个领域进行的实验表明，我们的方法达到或改善了状态
class-3-tux-paint.pdf
计算机在现代世界中起着至关重要的作用，甚至当今最基本的工作都涉及技术。因此，计算机教育对于任何学生的发展都是必不可少的。计算方面的专业知识使孩子们能够批判性地思考，更具创造力和创新性，为协作工作和个人努力提供了空间。
2024年11月13日至15日-IBAG-UIC巴塞罗那（西班牙）
©编辑©XXVIII伊伯罗 - 美国数字图形学会（Sigradi）www.sigradi.org/sigradi2024©IBAG-UIC BARCERONA，2024。（生物牙科建筑与遗传学研究所）Interitat Internacional de Catalunya（UIC）LMMACULADA，22，08017-BARCELONA，SPAIN，TEL。+34-932 541 800 www.geneticarchitectures.weebly.com / www.uic.es © in all texts, projects and images, are owned by their authors Cover: AI aided image by © Alberto T. Estévez + Yomna K. Abdallah, December 2022 This publication has its origin in the papers of the SIGraDi 2024 - Biodigital Intelligent Systems会议，由Alberto T.Estévez（主席）和David A. Torreblanca-Díaz（联合主席），于2024年11月13日至15日在UIC巴塞罗那举行。本出版物在传播之前已经经历了同行审查过程。保留所有权利。本出版物不得全部或部分复制，也不能以任何形式或以任何形式或以任何方式传输到检索系统中，或者在未经出版商书面书面许可的情况下以任何形式或任何方式传输。本书的内容是作者的责任，不一定反映出版商的意见。本出版物在传播之前已经经历了同行审查过程。ISBN：978-9915-9635-2-5ISBN：978-9915-9635-2-5
机器人绘画的神经形态电子艺术家
摘要 - 计算机视觉和深度学习方面的进步导致人们对Ai-Art的领域的兴趣激增，包括数字图像创建和机器人辅助绘画。传统的绘画机依靠静态图像和offl ine处理来将视觉反馈纳入其绘画过程中。但是，这种方法并未考虑绘画的动态性质，并且无法将复杂的重叠模式分解为单个笔触。作为基于框架的RGB摄像机的替代方法，神经形态摄像机通过异步事件流捕获场景中光强度的变化，有望克服传统计算机视觉技术的某些固有局限性。在此项目中，提出了一种用于物理绘画的机器人系统，该系统利用了动态视觉传感器（DVS）摄像机的基于事件的视觉输入。为了利用摄像机的超低潜伏期和稀疏编码，该建议的系统还采用了基于事件的信息处理，并在神经形态Dynapse-1处理器上使用尖峰神经网络实现。机器人系统接收DVS感官数据，它代表了笔触的轨迹，并计算了所需的关节速度，以闭环方式用6多F的机器人臂重新创建中风。控制器还将触觉反馈从力量扭转传感器集成在一起，以动态调整末端exector的距离，这取决于刷子的变形。在项目范围内，进一步证明了如何从DVS数据中提取有关感知的笔触中风的速度信息。该系统在现实世界中进行了测试，并成功生成了物理笔触的集合。提出的网络是迈向完全尖峰的机器人控制器的第一步，能够无缝融合基于事件的感觉反馈，从而提供超低潜伏期响应能力。除了在机器人辅助绘画中的实用性之外，开发的网络还适用于需要实时自适应控制的任何机器人任务。
治疗非特异性腰痛的数字技术
2.3 本次评估的目标人群是 16 岁及以上患有非特异性腰痛的人。该病症可能是急性的（即持续时间少于 3 个月），也可能是慢性的（即持续时间 3 个月或更长时间）。NICE 关于 16 岁以上腰痛和坐骨神经痛的指南建议考虑几种非药物干预措施来治疗腰痛。这些措施包括自我管理、锻炼、手法治疗、心理治疗、身体和心理相结合的计划以及重返工作岗位的计划。它建议根据个人的具体需求、偏好和能力量身定制这些干预措施。
