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
是伟大设计的一部分,将成为您体验的一部分。这是不可避免的。这很简单就会发生。因此,当您觉得这些人非常适合您想要创建的所有东西时,您就可以继续前进并梦想着他们。参见
教育部(2015 年 2 月)。改革后的 GCSE 和 A 级科目内容。政府咨询回应。取自 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/403347/Reformed_GCSE_and_A_level_subject_content_Government_ response.pdf
在数字时代,人们生活在网络空间中,成为现代社会的一部分。他们所获得的信息来自万维网 (WWW)。WWW 已成为世界人民传播信息的重要媒介。由于网络技术的发展,网络文学应运而生。本研究探讨了网络文学的出现,它改变了各种机构的阅读和教学方式。这对教授文学的人来说是一个挑战,因为他们必须放弃印刷文本,转向数字文本,即所谓的超文本。网络文学的存在也迫使他们改变分析和批评文学作品的风格。因此,从文本到超文本的文学教学对他们来说是一个挑战。关键词:网络文学、出现、文本、超文本、网络空间、挑战、发展。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
B.Pradeep Khanth 7 月 21 日 针对多媒体应用的增强型编解码器设计 Sathiya RR 7 月 23 日 医疗保健中的云计算 J. Angel Sajani 7 月 21 日 使用人工智能和深度学习自动诊断神经系统疾病 M.Vijayakumar 7 月 19 日 用于容错和安全应用的高速和节能 VLSI 架构 Asha Stebi MB 1 月 24 日 具有先进感官和移动能力的多面人形机器人的设计和开发 Dakshina。 DS 7月24日 使用基于皮肤镜图像的高级深度学习网络自动检测皮肤癌 AnlinSahaya 婴儿 Tinu 1月22日 基于深度学习的多模态脑成像用于肿瘤检测 Dr. A. BHUVANESH 是 2022 是 Dr. A. PACKIA ANTONY AMALAN 是 2024 是 Dr. A. SHANAWAZ 是 2016 是 Dr. AMIRDHA SHER GILL 是 2022 是 Dr. K. ARUN PRASATH 是 2021 是 S.Ida Blessy 7月22日 Mr.J Benny John 1月20日 使用人工网络预测聚合物复合材料的机械性能 Mr.J Ebenezer Samuel Daniel 7月17日 一种面向能源的制造布局设计和优化方法行业 先生 C Sankar 7月 14 日 镁基纳米复合材料 先生 S Mareeswaran 1月 13 日 使用声学 - 超声波测试评估树脂基复合材料的结构 先生 K.Solai Senthil Kumar 7月 18 日 天然纤维的物理化学特性和机械性能评估 先生 SP Saravanan 1月 18 日 天然纤维增强聚合物复合材料在机械工程中的应用特性 先生 P Arunkumar 1月 18 日 天然纤维及其复合材料在工程中的应用特性和机械性能 先生 R Susilkumar 1月 18 日 合成和用于微波和微电子应用的 (Ba TiO3)X-(CaCU3Ti4O12)1-X 纳米复合材料的特性 M. VARGHEESE 博士 否 是 P Ragupathy 先生 1 月 15 日 通过加湿脱湿 (HDH) 方法处理染色行业的废水 C Ramech 先生 1 月 15 日 带反射器的太阳能集热器的实验研究 L Ezhil Ruban 先生 7 月 21 日 微通道散热器研究 K Sudhakar 先生 7 月 21 日 利用激光纹理在 6061 铝合金上制造超疏水表面 L Antony Caroxin 先生 7 月 21 日 机械和石膏基隔墙板的热性能 Mr S Paramasivan 1 月 22 日 激光纹理铜表面润湿性研究以增强滴状冷凝 Mr P Madhan 1 月 22 日 使用高温传热流体的抛物线集热器的热性能 Mrs. Sivasankarai 1 月 18 日 在线电力系统应用中数据压缩的信号处理技术的开发 Mrs. S. Karthika 1 月 18 日 并联有源电力滤波器的控制策略的开发 Mr.L.Munia selvan 1 月 18 日 结合风电场的最优功率流的进化算法 Ms.S.Rajeswarai 7 月 22 日 植物叶片疾病检测智能技术的开发 Mrs.R.Madhumitha 1 月 22 日 基于智能电表数据的住宅用电行为大数据分析与可视化 Ms. S. Ledbin vini 1 月 22 日 从卫星图像中自动提取水体 Mr S Selvaprabhu 7 月 17 日 利用相变材料高温储存太阳能 Mr JS Heric 7 月 17 日 利用堆叠排列的电子元件三维冷却
摘要 自从我开始做博士后研究以来的过去 20 年里,遗传学和基因组学领域发生了巨大的变化。我整个职业生涯的主要研究目标一直是了解人类疾病遗传学,并且我开发了比较基因组学和比较遗传学来生成了解人类疾病的资源和工具。通过比较基因组学,我对足够多的哺乳动物进行了测序,以了解人类基因组中每个碱基的功能潜力,并选择了脊椎动物来研究赋予许多物种关键性状的进化变化。通过比较遗传学,我将狗开发为人类疾病的模型,表征基因组本身并确定导致狗复杂疾病和癌症的生殖系基因座和体细胞突变列表。将所有这些发现和资源汇总在一起,为了解基因组进化、人类及其最好的朋友的复杂性状和癌症的遗传学打开了新的大门。
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战,该主题尤其具有挑战性。利用人工智能(AI)在教育中的重要性越来越重要,该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点,指标和行为意图。正如这些职前教师(通常称为数字本地人)被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中,因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人,专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论,使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明,感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标,主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是,感知到的行为控制并不能显着预测意图,这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范,尤其是在女性职前教师中,而在其他变量中没有观察到显着的性别差异,这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义,局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
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