perspective

2024年10月20日机构名称:

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

查看详细

File

1900年1月1日机构名称:

当前的人类健康中微生物组研究的进展和挑战：观点

越来越清楚的是，人类微生物群（也称为“隐藏器官”）在维持宿主的生理功能的许多过程中具有关键作用，例如营养萃取，生物活性分子的生物合成，与免疫，内分泌和势能与抗药性相互作用，以及与抗药性相互作用，以及抗癌症的抗性。In the last decade, the development of metagenomic approaches based on the sequencing of the bacterial 16s rRNA gene via Next Generation Sequencing, followed by whole genome sequencing via third generation sequencing technologies, has been one of the great advances in molecular biology, allowing a better pro ﬁ ling of the human microbiota composition and, hence, a deeper understanding of the importance of microbiota in the不同病理学的疗法发生。在这种情况下，为疾病发病机理的人类微生物群的全面表征，以通过操纵微生物群来制定新的潜在治疗或预防策略至关重要。因此，这种观点将集中于微生物组实行和分析的当前和未来技术方法的进度，挑战和承诺。

查看详细

File

2023年12月1日机构名称:

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。

查看详细

File

1900年1月1日机构名称:

患者对肢端肥大症疾病负担的看法

结果：疲劳/肌肉无力（92%）和关节痛/关节炎（90%）是会议参与者报告的两种最常见和最麻烦的症状。肢端肥大症对日常生活的各个方面产生负面影响：社交互动（49%）；锻炼（42%）；体育/娱乐活动（39%）；家庭活动（38%）；上学或工作（38%）；家庭关系（33%）；和行走（26%）。75% 的受访者患有焦虑/抑郁。83% 的患者接受了垂体手术，超过 71% 的患者需要药物治疗。患者希望未来药物的疗效、耐受性和给药方式得到改善；为自己和家人提供心理健康资源；以及其他多模式方法来解决他们的身体症状，特别是饥饿、体重增加、肌肉无力和关节疼痛。

查看详细

File

1900年1月1日机构名称:

网络空间视角

信息通信技术和物联网的出现将我们的社会带入了数字化时代。个人电脑、智能手机、智能自主传感器的普及以及与个人的普遍网络交互，使人类活动逐渐从线下转向线上，从面对面转向虚拟。这种转变带来了一系列领域的挑战，例如无地点困境、无时间性的某些方面（没有时间相关性）以及地理信息科学（GIScience）领域距离相关性的变化。在过去的二十年里，GIScience 中的“网络思维”从不同角度受到了广泛关注。例如，当人类在“网络空间”中的活动与地理空间相结合时，需要重新考虑以遵守地理学第一定律。1、2

查看详细

File

1900年1月1日机构名称:

使用 augmenta 进行交流的经验和观点的定性证据综合

摘要目的：本文回顾了现有的定性研究文献，这些文献涉及人们使用辅助和替代沟通 (AAC) 进行交流的经验。进行这次回顾的目的是更多地了解人们使用 AAC 进行交流时所重视的价值观和结果。进行这次回顾是为了更深入地了解这些经验，为制定患者报告结果测量 (PROM) 提供参考。材料和方法：对现有的定性研究文献进行定性证据综合，以探索和评估有关使用 AAC 的人的经验的当前知识。结果：从 115 份定性研究报告中，确定了 19 篇论文直接回答了研究问题和回顾的目的。确定了可以在由价值观、结果和背景结构组成的先验框架内组织的数据。结论：这次回顾使人们对需要 AAC 的人的经历有了更深入的分析理解。结果表明，一组概念可用于指导 PROM 的开发。 PROM 可用于帮助临床医生和研究人员更好地了解需要 AAC 的人的观点并评估干预措施。结果还鼓励专业人员重新考虑与需要 AAC 的人一起工作时使用的术语和方法，并反思影响人们沟通体验的多维因素。

查看详细

文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber

File

1900年1月1日机构名称:

文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber

文章标题：药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Bernett [2]，Adrian Freeman [3]，Markus List [2]，LucíaPrietoSantamaría[4]，Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构：发现与转化科学（DTS），Clarivate Analytics，巴塞罗那（西班牙）[1]，《系统生物学数据科学》，慕尼黑技术大学，慕尼黑技术大学，德国（德国）[2] Biopharmaceuticals R＆D，阿斯利康，剑桥（英国）[3]，EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos，Madrid大学（西班牙）大学（西班牙）（FIMM），Hilife，Hilife，赫尔辛基大学（芬兰），Bioicawtech，赫尔辛基（芬兰）[5] [5] Orcid ID：0000-0003-0694-1867 [1] [1]，0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中，应由酌处权对待。手稿提交日期：2024年3月12日关键字：机器学习，神经网络，人工智能，药物repurost

查看详细

File

1900年1月1日机构名称:

环境DNA（EDNA）技术：渔业和水产养殖观点

使用环境DNA（EDNA）技术已成为渔业和水产养殖领域的开创性工具，为监测和管理水生生态系统提供了新的方法。本研究探讨了EDNA技术在水生生态系统研究和管理中的潜力。讨论了有关多种生态方案的重要性，包括评估生物多样性，监测鱼类种群和病原体，早期对侵入性鱼类的检测以及水质评估。此外，它解决了利用Edna的挑战和障碍，并讨论了在将来的应用中应考虑的道德考虑因素。这可以强调其作为一种非侵入性，经济性和响应良好的工具，以提高可持续渔业和水产习惯。这项全面的综述提供了对埃德纳技术在渔业和水产养殖领域中的多种应用的深入分析。

查看详细