您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
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
在储能系统(ESSS)(ESSS)(例如电池,超级电容器和电压)中储能系统的建模,控制和集成对于培养使用可再生能源(RESS)和电力运输(E-Transansportation)的开发是必不可少的。ress的特征是间歇性,不能将其作为常规能源来派遣。esss是解决此问题的关键技术,从而增加了Ress在公用事业网格中的渗透。esss也是提高微电网性能的重要组成部分,并且是智能电网操作的促成技术。主要的Challenges是高性能和具有成本效益的ESS的设计,可以安全地满足整个预期寿命的能量和电力需求。This “Special Section on Modeling, Control and Integration of Energy Storage Systems in E-Transportation and Smart Grid” of the IEEE TRANS- ACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS collects 24 research papers, discussing innovative solutions for the design and management of ESSs, as well as the required power electronics interface and control systems for their effective integration into utility grids and E-Transportation.24篇论文可以分为三个主要领域。从第1项的论文到附录6)附录的第6篇论文,涉及锂离子电池的建模,控制和管理。在附录的项目1)中提出了一种提高锂离子电池中剩余能量估计的准确性和鲁棒性的新方法。该方法将电池模型与一个分析模型相结合,以考虑电池初始充电状态(SOC),负载电流速率和方向,工作温度和老化的影响。在附录的第2项中,研究了机器学习技术的应用,基于具有长期短期记忆的经常性神经网络,以对电池SOC进行准确的估计。在附录的第3项中,在线性时变时间变化的模型预测控制算法中引入并应用了面向控制的电化学热模型,以制定健康意识到的快速充电策略。第一个区域中的其他论文集中于高压电池的均衡,由许多串联连接的电池组成,这是延长电池寿命的关键目标。例如,附录的第4项第4项提出了基于具有能量转移电感器和模糊逻辑控制的两个阶段双向均衡电路的非隔离均衡方案。一种不同的非隔离平等方法,同时达到
b'MSC植物学是一项为期两年的课程,有助于对生物学主题有更好,更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程,以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学,植物学,植物解剖学,分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医,农艺学,细胞学,林业等学科方面进行专业化。
从历史上看,初级专业人员已经指导了新技术的高级专业人员,因为大三学生通常比老年人更愿意执行低级任务以学习新技能,这比老年人更有能力,可以比老年人进行接近工作本身的实时实验,并且比老年人更愿意学习与传统身份和规范冲突的创新方法。但是,我们对新兴技术的使用量很高的不确定性,因为它们具有广泛的功能,并且在变化中发生了变化时,我们一无所知。随着人工智能的兴起,特别是学习算法和LLM,这种情况可能越来越普遍。在我们的研究中,我们的研究是全球管理咨询公司波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)进行的,我们在7月 - 78名初级顾问(Au-Gust 2023)进行了采访,他们最近参加了一次实地实验,该实验使他们首次访问了Generative AI(GPT-4)(GPT-4),以解决一项战略业务问题解决任务。实验后不久,我们发现初级专业人员可能无法围绕不确定的新兴技术来管理风险,因为大三学生可能会建议三种新手风险工作策略:1)基于缺乏深度不存在的技术,而不是在不确定的范围内,而是不确定范围的范围,而不是范围内的范围,而不是范围范围的范围。 3)专注于项目级的干预措施,而不是系统部位或生态系统级别。新手风险工作的含义是,当预计初级专业人员成为不确定,新兴技术的专业知识的来源时,这可能导致学习失败。这项研究有助于我们理解围绕新兴技术,组织中的风险工作以及人为计算机互动的理解。
1个心理科学学院,澳大利亚墨尔本莫纳什大学医学院,护理与健康科学学院; 2英国牛津大学医学院实验心理学系; 3墨尔本墨尔本大学心理科学学院,澳大利亚墨尔本; 4澳大利亚堪培拉大学卫生学院心理学学科; 5特纳大脑与心理健康研究所,澳大利亚墨尔本莫纳什大学医学院,护理与健康科学学院; 6日本苏亚国家信息与通信技术学院(NICT)信息与神经网络中心(Cinet); 7高级电信研究计算神经科学实验室,2-2-2 Hikaridai,Seika-Cho,Soraku-Gun,京都,日本,日本
缩写/标签如果使用:N.N。:不可证明的N.B.: cannot be determinable/assessable BG: Determination limit, all values 下划线和脂肪印刷值将I值的伤害描述为I值。 *根据Önormen ISO 8199的效果非常低,对于低于3的检测限,这是由泊松分布产生的。 因此,结果应仅定性解释为“样品中的微生物”。 **参数由现场测试中心或测量 如果确定。下划线和脂肪印刷值将I值的伤害描述为I值。*根据Önormen ISO 8199的效果非常低,对于低于3的检测限,这是由泊松分布产生的。因此,结果应仅定性解释为“样品中的微生物”。**参数由现场测试中心或如果确定。
附件A-使用生成人工智能(AI),例如苏格兰政府生成人工智能(AI)中的Chatgpt,是一个广泛的标签,描述了任何类型的人工智能,可用于创建新文本,图像,视频,音频或代码。大语言模型(LLM)是此类AI的一部分,并产生文本输出。chatgpt和Google的双子座是使用LLM的生成AI的公开可用的版本。他们允许用户输入文本并从系统中寻求视图,或要求系统根据给定主题创建输出。您还可以要求它总结长文章,获取问题的特定长度的答案或为所述功能编写代码。英国政府有关如何使用生成AI英国政府的指导,已发布了使用生成AI的框架,该框架基于10个关键原则:1。您知道什么是生成AI及其局限性。2。您合法,道德和负责任地使用生成性AI。3。您知道如何确保生成AI工具安全。4。您在正确的阶段拥有有意义的人类控制。5。您了解如何管理完整的生成AI生命周期。6。您使用合适的工具来工作。7。您是开放和协作的。8。您从一开始就与商业同事合作。9。您拥有建立和使用生成AI所需的技能和专业知识。10。您将这些原则与组织的政策一起使用,并拥有正确的
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术,并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止,大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域,然而,每种材料都有自己的问题,限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求,迫切需要开发先进的功能材料。在此,本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论,内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域(如可充电电池、超级电容器和催化等)的吸引人的应用。”
试图捕获这些间接联系,银行工作人员估计了总贸易敞口措施(Freeman等,2024)。2其中包括:(1)面部价值暴露,该暴露量衡量经济直接暴露于中间输入和(2)隐藏的暴露,这可以隔离中间输入的间接采购,即,直接暴露于投入的供应商而不是最终用户。考虑在英国的汽车生产。用于制造该汽车的发动机可能是从德国进口的 - 这些引擎的进口将有助于英国与该国的面部价值暴露。但是,德国发动机的制造商可能会使用来自中国一家公司的进口汽缸,而中国的一家公司可能依靠日本的一家公司来提供气缸建设所需的活塞。这些中国气缸和日本活塞的进口代表了英国汽车制造商的隐藏接触。