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写作课中的人工智能：编辑、合著者、代笔作家还是缪斯？
国会图书馆是世界上最全面的图书馆。它通过玩一个简单的反复试验的语言游戏（猜猜从文本中随机删除的单词）来处理这些数据，以不断改进其知识库，使用 1,024 台强大的计算机每天 24 小时运行，预计耗时 34 天。结果是一个拥有 1750 亿个参数的神经网络，这是人类大脑中突触的电子模拟。随着 GPT-3 在庞大的文本语料库中经过数十亿次试验掌握猜单词任务，该系统获得了词汇、句子结构、单词内涵、世界事实、写作风格等知识。然后它可以使用这些知识来响应各种各样的请求。当然，它没有每个人通过经验和互动获得的对世界的理解，所以可以说它有知识的深度但缺乏广度。
预测人工智能进展：研究议程
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要，以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题，但对此的研究很少，也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外，该领域非常多样化，没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定，该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出，应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了一些突出的问题，这些问题既普遍存在，又完全是预测人工智能进展问题所特有的。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用，以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有前景，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
制定 GenAI 和 AI 政策：教师指南
● GenAI 已经存在了一段时间，但当 OpenAI 于 2022 年 11 月发布他们的聊天机器人 ChatGPT 3 时，它成为了“一夜成名”。Chat 代表“聊天机器人”，它是允许用户以自然人类语言与 GPT 平台（大型语言模型 - LLM）交互的界面。
北卡纳塔克邦天气和农业气象咨询公告
降雨量 (mm) 0 0 0 0 0 最高温度 ( ᵒ C) 30 30 30 29 29 最低温度 ( ᵒ C) 18 17 17 17 17 最大相对湿度 (%) 81 77 75 78 73 最小相对湿度 (%) 30 26 30 30 28 风速 (KMPH) 10 8 11 9 6 风向 (度) 77 93 117 120 115 云量 (Okta) 5 2 3 4 3 地区 04.01.2025 05.01.2025 06.01.2025 07.01.2025 08.01.2025
欧盟人工智能法案支持开源和开放科学
4 数据表记录了收集给定数据集背后的动机，以及任何数据处理和受影响的利益相关者。模型卡包括有关模型架构和开发、其预期和超出范围的用途、评估指标、训练数据和道德考虑的披露。
CRISPR 技术用于对多年生和半多年生作物柑橘、咖啡和甘蔗进行基因组编辑
1 柑橘研究中心“Sylvio Moreira” – 农学研究所 (IAC)，Cordeiro ´ polis，巴西，2 生物研究所，坎皮纳斯州立大学 (Unicamp)，坎皮纳斯，巴西，3 甘蔗研究中心 – 农学研究所 (IAC)，里贝朗普雷图，巴西，4 里贝朗普雷图医学院，圣保罗大学 (USP)，里贝朗普雷图，巴西，5 坎皮纳斯农学研究所 (IAC) 咖啡中心，坎皮纳斯，巴西，6 Embrapa 咖啡，巴西农业研究公司，巴西利亚，联邦区，巴西，7 生物学系，哲学、科学与文学学院，圣保罗大学 (USP)，里贝朗普雷图，巴西，8 遗传学系，路易斯·德·凯罗斯农业学院 (ESALQ)，圣保罗大学 (USP)，皮拉西卡巴，巴西
人工智能（和大数据）在学习科学中的地位 - ERIC
学习科学本质上涉及跨学科研究，其总体目标是推进学习理论，并为有效的教学方法和学习技术的设计和实施提供信息。在这些努力中，学习科学涵盖了与学习、动机和社会互动相关的各种结构、措施、过程和结果。这些复杂的目标还受到来自学习环境、学习任务和个人学习者特征的大量因素的影响。学习发生在众多相互作用的背景因素中，这些因素涵盖学校、教师、课堂、同龄人和可用技术之间的差异。这些背景在各种因素方面也存在很大差异，例如学生获得的社会支持、教师参与度、人口和意识形态多样性，以及教育技术提供的教学设计策略和可供性（Anderson & Dron，2011）。学习者本身在年龄、年级、种族和文化背景等一系列固定因素以及参与度、兴趣、学习策略、阅读技巧和先前知识等可塑的个人差异上存在差异（Cantor 等人，2019 年；Jonassen 和 Grabowski，2012 年；Winne，1996 年）。
社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品