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成功的学生技术费用提案示例
建议为以下五个项目提供资金：纽姆布鲁文化中心——纽姆布鲁文化中心有意扩展其最近升级的两个计算机实验室的学生技术，以包括一个综合的信息技术 (IT) 平台，为学生、职员、教师、利益相关者和访客提供强大的领导和学习环境。新环境将包括以下内容：交互式智能板技术、移动数字讲台、用于音频和视频记录的实时流媒体摄像头以及供学生组织使用的笔记本电脑技术。希望这项新技术将使我们的学生组织、个别学生、教师和工作人员受益，他们定期在纽姆布鲁多功能厅和会议室开会，参加本科课程、特别项目、每周和每两周的会议和会议。多功能厅可容纳 225 人，两个会议室分别可容纳 45 人和 15 人。这项新技术将取代过时的二十世纪设备，大大提高了增强学生编程和新学术计划的可能性。升级大学 Linux 镜像服务器的硬件 - 我们建议升级支持大学 Linux 镜像服务器的服务器硬件。Linux 在校园服务器的很大一部分以及许多学生的台式机和笔记本电脑上运行（作为 Windows 或 MacOS 的替代品）。Linux 镜像服务器提供从快速可靠的位置下载软件（包括操作系统、升级和其他软件）的权限，因为它靠近用户。我们当前的硬件已有 12 年多历史，不再足以处理校园对它的预期负载。新硬件将使我们能够继续向校园社区提供这种宝贵的资源，并扩展以提供我们目前存储空间不足的其他应用程序。音乐技术实验室学院 iMac 替换计算机 - CSPAC 1108 室的音乐技术实验室急需新的替换计算机。当前的 iMac 计算机已有 7 年历史。目前，我们有几台计算机出现故障，如果能找到零件，则需要进行昂贵的维修。资助这项工作不仅将使音乐学院的学生受益，还将使选修音乐课程的非专业学生和每年夏天参加音乐学院夏令营的学生受益。实验室每学期开设两门音乐作曲荣誉研讨会以及几门音乐课程。音乐学院助教每周在实验室工作 20 小时，大学的任何学生都可以在这段时间内使用实验室。音乐技术实验室设有 20 个计算机工作站，配有钢琴键盘、数字音频接口和专业音乐软件。这些硬件和软件将安装在新计算机上。在一个典型的学年里，该实验室有近 800 名马里兰大学学生使用，其他时间还有许多来自大学以外的学生使用。它是克拉丽斯史密斯表演艺术中心唯一的计算机实验室。更换这些计算机的时间将是 2018 年春季学期末。穆斯林学生协会祈祷空间技术 - 自 2004 年以来，科尔菲尔德豪斯一直是马里兰大学穆斯林祈祷空间的所在地。该空间由马里兰大学部门收购
加州各地的绿色氢能提案
加州各地的地方政府和州政府都已设定了雄心勃勃的目标，以在未来几十年内减轻温室气体排放。近年来，全州的政策制定者、公用事业公司和其他规划者越来越多地依赖绿色氢能作为其实现气候目标计划的一部分，但我们对这些计划的审查发现，它们很少保持一致。全州范围内，决策者为绿色氢能的部署设定了广泛的目标，包括不同的主要最终用途、时间表以及对氢能“绿色”或“清洁”的定义。在许多情况下，这些计划还缺乏足够的细节来充分描述拟议的氢能部署战略的潜在影响（积极和消极影响）。绿色氢能的采用——及其在加州未来几十年将进行的全经济能源转型中的作用——对气候变化、公共卫生、公平、安全、成本、环境以及实现该州气候目标的总体可行性和速度都具有重要意义。
研发项目提案申报指南（2024-25）
由各部门研发专家委员会召集人秘书进行检查，以便将候选名单提交给相关部门研发专家委员会。值得一提的是，部门会不时发布与反剽窃干预措施相关的指南（附件为现有的相似性（剽窃）检查指南），这些指南适用于所有项目提案，包括新提案和后续提案。项目负责人必须按照指南附录 I 附件 II 中规定的格式声明项目提案（在提交时）是原创的，而不是剽窃的。剽窃检查所需的信息（技术细节）应按照本指南附录 II 提交（可编辑的 pdf 格式）。c. 随后，入围提案的负责人将被要求做出
可编程植物机会种子 - 征集提案
4 作为审核的一部分，我们可能会邀请申请人与项目主任会面，讨论最终选拔之前的任何关键问题/疑虑——此讨论可以以虚拟方式进行，或者我们可能会通过电子邮件就您的提案的某些方面寻求澄清。
保护AI：TA1.1理论要求提案
设想的工作流程中的第一步是针对人类和人类水平的群体集体构建与与任务相关的现实方面相对应的正式概率描述。包括可用的动作和观察结果，以及前瞻性自主系统的可用性，以及行动和观察与世界动态相互作用的方式。仅具有丰富的词汇量，用于世界范围内不确定的轨迹的属性，才能以完全扎根的方式指定“正确”问题。即使是概率不确定性，也缺乏足够的认识论谦卑。正如Jeannette Wing [3]所建议的那样，我们旨在构建定义概率模型类别的系统描述。正确性是指对于班级中的所有模型，由部署引起的有害结果的可能性均受社会风险标准的限制。
海湾生态系统倡议提案请求
海湾生态系统倡议是国家生态分析与合成中心（NCEA）与NOAA恢复科学计划之间的合作伙伴关系，旨在召集由政府机构，非政府组织，部落，私营部门和学术研究人员组成的科学工作组，以合成墨西哥的数据，综合数据，科学和知识。这些工作组的目标是创建可以为资源管理提供信息的合成科学产品，包括恢复。这些团队将得到数据科学，团队管理和沟通技巧的培训，这些培训与每个工作组的近期和长期挑战最相关。这种协作方法将提高资源管理和管理专业人士的技能，同时开发科学，以告知解决方案，以解决墨西哥湾（GOM）面临的问题。
合成植物 - 要求提案
该计划的目标是在作物植物中建立合成遗传单位。具有完全合成基因组的植物可以可持续提供大量的产品和服务，从食物到材料，医学及其他地区。迈向合成植物基因组的关键第一步是开发构建基础：建立合成遗传单元，特别是合成染色体和合成叶绿体中，在植物细胞中。该程序旨在设计，建造，交付和维持合成染色体和合成叶绿体，这些叶绿体可在活植物中可行。成功的计划不仅会在完全合成植物基因组的道路上展示至关重要的一步，而且还可以使我们的主要作物更加生产力，弹性和可持续性。该计划将团结合成生物学和植物生物学方面的专业知识，以催化下一代植物合成生物学，释放植物的新能力，以满足人类的未来需求。
![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
预测尖端 - 呼吸诉讼。 ...
●通过联合创新在观察和建模中建立预警系统。尚不清楚鉴于需要检测出实质背景变化的微妙趋势，甚至可能是可能的预警系统。我们的目标是通过这种协调的努力来确定是否可以。●减少在格陵兰冰盖（GRIS）和极性GYRE（SPG）的示例系统中发生小费的预测的不确定性，越过这些临界点的后果将是什么，以及在时间表上的影响。减少了临时标准和预期影响的不确定性（1），将赋予围绕转化点的适应或干预措施做出决策，同时增加对净零净减轻活动的紧迫性。●解锁气候科学中低尺寸/重量/功率/成本（SWAP-C）工具和人工智能（AI）的价值。
受保护的人工智能：TA1.1 理论征集提案
设想的工作流程的第一步是让人类和人类级别的人工智能群体共同构建与与任务相关的现实方面相对应的正式概率描述。这包括未来自主系统可用的行动和观察，以及行动和观察与世界动态相互作用的方式。只有拥有丰富的世界状态不确定轨迹属性词汇，才能以完全有根据的方式指定“正确”的问题。即使只有概率不确定性也缺乏足够的认识论谦逊；正如 Jeannette Wing [3] 所建议的那样，我们的目标是构建定义概率模型类的系统描述。正确性意味着对于类中的所有模型，部署导致有害结果的概率都受社会风险标准的约束。