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美国国家教育协会人工智能工作组报告......
我们还听到一些教育工作者的声音，他们对自己学生在使用人工智能评分时被错误地算作零分感到沮丧；有人担心他们的学区正在考虑使用物体识别工具，如果人工智能发现某个物体看起来不对劲，就会报警；还有人对人工智能软件在登录课程时无法识别黑人学生的面孔感到愤怒。我们永远不能忘记，人工智能提供的是没有意识的智能。我们不仅对在众多研究和文章中发现的偏见和不准确或荒谬的输出证据感到担忧，而且对未经测试的人工智能技术的过度自信和信任以及缺乏规划和评估感到担忧，这可能会对我们的教育系统、学生和教育工作者造成不利影响。在发展和教育领域缺乏多元化的代表性
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
大脑-身体任务共同适应可以提高自主学习和双足行走的速度
摘要 受到动物大脑和身体共同适应环境的启发，我们提出了一种肌腱驱动和过度驱动（即 n 个关节、n + 1 个执行器）的双足机器人，它 (i) 利用其可反向驱动的机械特性来管理身体与环境的相互作用，而无需明确控制，以及 (ii) 使用简单的 3 层神经网络在仅 2 分钟的“自然”运动喋喋不休（即与腿部和任务动态兼容的探索策略；类似于儿童游戏）后即可学会走路。这种大脑与身体的协作首先学会在“空中”产生脚的周期性运动，并且无需进一步调整，就可以在双足动物放低到与地面轻微接触时产生运动。相比之下，用 2 分钟的“幼稚”运动喋喋不休（即忽略腿部任务动态的探索策略）进行训练，不会在“空中”产生一致的周期性运动，并且在与地面轻微接触时会产生不稳定的运动并且没有运动。当进一步降低双足动物并使期望的腿部轨迹达到地面以下 1 厘米时（导致期望轨迹与实际轨迹之间的误差不可避免），基于自然或幼稚的咿呀学语的周期性运动呈现出几乎同样持续的趋势，并且随着幼稚的咿呀学语而出现运动。因此，我们展示了如何通过植根于植物可反向驱动特性的持续物理适应来驱动在不可预见的情况下不断学习行走，并通过利用植物动力学的探索策略来增强这种适应。我们的研究还表明，受生物启发的肢体和控制策略的共同设计和共同适应可以在没有明确控制轨迹误差的情况下产生运动。
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
驾驶过程中的认知负荷：EEG Microstate指标对任务难度敏感并预测安全结果
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基于脑结构变化的可解释张量多任务集成学习用于阿尔茨海默病动态预测
摘要 目的：用于预测阿尔茨海默病 (AD) 进展的机器学习方法可以极大地帮助研究人员和临床医生制定有效的 AD 预防和治疗策略。方法：本研究提出了一种利用多任务集成学习方法预测 AD 进展的新型机器学习算法。具体来说，我们提出了一种基于脑生物标志物时空变异性相似性测量的新型张量多任务学习 (MTL) 算法来模拟 AD 进展。在该模型中，张量中每个患者样本的预测被设置为一个任务，其中所有任务共享一组通过张量分解获得的潜在因子。此外，由于受试者具有连续的脑生物标志物测试记录，因此该模型被扩展为利用梯度增强核集成受试者的时间连续预测结果以找到更准确的预测。结果：我们利用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据进行了广泛的实验，以评估所提出的算法和模型的性能。结果表明，与基准和最先进的多任务回归方法相比，该模型在简易精神状态检查表 (MMSE) 问卷和阿尔茨海默病评估量表-认知分量表 (ADAS-Cog) 认知分数方面预测 AD 进展具有更高的准确性和稳定性。结论：脑生物标志物关联信息可用于识别个体脑结构的变化，该模型可用于通过磁共振成像 (MRI) 数据和不同阶段 AD 患者的认知分数有效地预测 AD 的进展。索引词——阿尔茨海默病、多任务学习、脑生物标志物时空相关性、张量分解、梯度提升集成学习。临床和转化影响声明：该模型利用磁共振成像数据计算患者不同阶段的认知分数来预测和诊断 AD 进展。实验中揭示的重要脑生物标志物关联信息可作为早期识别 AD 的潜在指标。
喜庆：多模式分层多任务辅助学习框架，用于预测阿尔茨海默氏病进展
1 麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。
biot5+：通过IUPAC整合和多任务调整
计算双学学的最新研究趋势越来越集中于整合文本和生物实体建模，尤其是在分子和蛋白质的背景下。，以前的努力（例如Biot5）在跨越各种任务的概括方面面临着挑战，并且缺乏对分子结构的细微理解，尤其是在其文本代表中（例如，IUPAC）。本文介绍了Biot5+，这是Biot5框架的扩展，该框架是为了增强生物学研究和药物发现而定制的。biot5+结合了几种新颖特征：IUPAC名称的集成，用于分子理解，包括Biorxiv和PubChem等来源的扩展生物文本和分子数据，用于跨任务的多任务中的多任务指定调整，以及用于数值的数字处理的数值数据。这些增强功能允许Biot5+弥合分子表示之间的差距及其文本描述，从而提供了对生物实体的更全面的理解，并在很大程度上改善了对生物质量和生物序列的基础推理。该模型经过预先训练和微调，并通过大量实验，包括3种类型的问题（分类，回归，一代），15种任务和21种基准数据集，在大多数情况下表现出了显着的性能和现状的结果。biot5+因其在生物学数据中捕获复杂的关系船的能力而脱颖而出，从而有助于生物信息学和计算生物学。我们的代码可从https：//github.com/qizhipei/biot5获得。
技术介导的任务中的方法论特征...
摘要在过去的二十年中，基于任务的语言教学（TBLT）之间的协同关系，指导第二语言获取以及计算机辅助的语言学习已经增加了兴趣。技术介导的TBLT通过将技术的使用与基于任务的方法进行第二语言（L2）学习目的结合了这三个研究领域。自从该框架的出现以来，实证研究越来越多地探索了将任务与技术介导的设置合并，以实现L2学习和教学目的。迄今为止，我们了解了技术介导的TBLT研究的方法论特征，我们进行了系统的搜索，并审查了2000年至2022年之间在同行评审的期刊和书籍章节中发表的254项技术介导的TBLT研究。这些研究被编码为方法论特征，研究焦点和技术类型。我们进一步研究了技术在任务绩效中的作用，以确定其在创建真实任务中的有效性。研究结果表明，技术介导的TBLT研究研究了相当有限的环境，学习者群体和语言特征的范围，而很少关注评估任务成果的质量。使用的技术类型偏向于计算机介导的通信。结果还表明，研究检查了各种相互作用的特征，大多数人都报告了定量和定性数据。此外，将技术集成到任务设计中，以创建有意义的语言使用上下文。基于这些发现，我们分享了未来技术介导的TBLT研究的建议。