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![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
预测未来的唯一方法是...
•全球思想领导力：根据普华永道，AI在2030年为全球经济贡献高达15.7万亿美元，超过了中国和印度当前的总和。但是，几乎有70％的人将用于美国和中国。对于全世界其他地区都能渴望的包容性发展模式的紧迫性。鼓励发展和利用技术作为公平进步的催化剂的一种，以确保进步使人类和环境都受益。这是印度介绍印度发展模式的理想时机，该模型是以人为本，对行星友好且具有弹性的印度。模型将人们放在首位，尊重环境并构建可以承受时间考验的系统。制定了在全球建立印度发展模式的战略和当务之急。
高风险儿童恶性肿瘤的节拍式维护：没有适合所有情况的统一方法
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
北京北京大学。摘要有几份报告压力会导致记忆力障碍。另一方面，研究表明
北京北京大学。摘要有几份压力会导致记忆力障碍。的研究表明，Cyperus Rotundus（C. rotundus）提取物可改善记忆并增强信息检索。在当前的研究中，研究了水合醇曲霉提取物对应激诱导的记忆检索损伤的改善影响。在这项研究中，成年男性实验室小鼠分为两组：压力和无压力，这些组进一步分为两个亚组：接受盐水的对照组和用圆孢杆菌提取物治疗的对照组。首先，小鼠通过烤21或7天接受了物质。最后一场饲料后的一天，使用被动回避记忆测试装置对动物进行了训练，在教学后24小时，它们会受到急性压力并立即进行记忆测试。进入黑暗房间的潜伏期和设备暗室中度过的时间被记录为被动回避记忆检索的量度。根据获得的发现，预测试应力大大减少了进入黑暗房间的潜伏期，并增加了在黑暗房间中所花费的时间。提取物的预训练疗法扭转了进入的潜伏期，也大大减少了在黑暗房间中所花费的时间。看来，C. rotundus的水醇提取物提高了从长期记忆中检索信息的能力，并减少了急性应力对记忆检索的破坏性影响，具体取决于消费时间。Int J Pharm Phytopharmacol Res。关键词：水醇提取物，圆形圆形，记忆，急性应力eijppr 2024; 14（6）：1-8如何引用本文：Hu D，Gao J，Yang X，Liang Y.研究cyperus rotundus hydalcololic提取物对小鼠急性应激引起的记忆检索障碍的影响。2024; 14（6）：1-8。 https://doi.org/10.51847/etvpc80rsz
解决酵母中的分类问题 - 统一方法
在我们的研究中，我们通过整合DNA和生理特征来建立酵母菌和属描述的统一标准。具体而言，我们专注于序列身份（SI）和源自ITS1-2和LSU rDNA标记的组合的进化距离（ED），以及生理谱（DPP）之间的新参数。我们首先根据组合序列构建了一个系统发育树，并计算了树上所有酵母对之间的SI。酵母生理特征编码，并进行比较以构建生理模拟图。值得注意的是，生理树状图密切反映了遗传树状图。使用两个树状图，我们在Kazachstania和Starmerella进化枝内可视化和鉴定出强大的分类界限，并得到了RDNA系统发育树的进一步支持（1-4）。SI和ED之间的强相关性证实了我们基于DNA的方法的可靠性，而DPP的整合进一步增强了物种描述。，这些标准共同为分类划分提供了一个全面的框架，可推广到所有酵母菌和属。
b“（c）在一个Rif \ Xef \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E之后，有\ Xe2 \ X84 \ Xa6 = 52 26可能的CON \ XAC \ XAC \ XAC \ XAC \ XAC \ x81gurations。 （\ xe2 \ x88 \ x86 s）RI \ XEF \ XAC \ x84e = log 2 52 26 = 48。另一方面，没有更多的选择。 RIF \ XEF \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ X82E以以下方式考虑n = 2 K卡的甲板。 \ xe2 \ x88 \ x92 k。现在，让我们问一下（k + 1）之后我们无法选择的概率是什么”
b“（c）在一个RIF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E之后，有\ Xe2 \ X84 \ XA6 = 52 26可能的CON \ XEF \ XAC \ XAC \ XAC \ X81GURATIONS。如果所有此类con \ xef \ XAC \ x81gurations都可能同样可能，我们将拥有（\ xe2 \ x88 \ x86 s）ri \ xef \ xef \ xaC \ x84e = log 2 52 26 = 48。817。但是，它们并非同样可能。例如，我们放下整个左半甲板，然后整个右半甲板为2 \ xe2 \ x88 \ x92 26的概率。左甲板的最后一张卡被丢弃后，我们没有更多的选择。另一方面，序列LRLR \ XC2 \ XB7 \ XC2 \ XB7 \ XC2 \ XB7的概率为2 \ Xe2 \ X88 \ X92 51，因为它仅在51 ST卡掉落之后我们没有更多选择。我们可以通过以下方式得出RIF \ XEF \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ X82E的熵的精确表达式。考虑n = 2 k卡的甲板。k卡后我们无法选择的概率是\ xef \ xac \ x81rst k卡的概率，全部来自一个特定的半甲板，即2 \ xc2 \ xb7 2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 k。现在让我们问一下（k + 1）之后我们无法选择的概率是什么”
我们的唯一方法是倾斜的方式。我们知道一件好事...
与我们的业务开发团队一起，您将拥有一个单一的访问点，以供所有投资机会和我们的整个投资组合。有一笔交易还是想分享一个想法？与我们的业务发展团队的成员接触。
Khronos：时空度量的统一方法 -
图1：我们提出了Khronos，这是一种在动态环境中执行指标同时映射和定位（SLAM）时，是一种统一的推理方法，以推理短期动态和长期变化。上面显示了始终代表场景状态的Khronos时空图中的一些实例。短期动力学（左）显示在洋红色中，并与相应时间间隔内观察到的人类作用进行了比较。我们显示了检测到的移动点以及质心轨迹周围的电流和初始边界框。检测到人类和无生命的物体（例如购物车（左下））。长期更改（右）显示了同一场景的三个时间实例。最早的实例是时间0:20（右上角）。机器人在走廊上移动时，卸下椅子，并将红色冷却器放在桌子的顶部；这些更改被检测到机器人重新访问，并在时间1:52（右下）关闭循环。最后，再次将冷却器卸下，该机器人在时间3:35检测到。
逃避旧思维陷阱的唯一方法是发展新思维
暗示性的雕刻的缘石将客户引导到庞贝的妓院，总是在家庭语音助手那里收集您的对话，以服务于您的目标广告。但是，要提高销售量，他们首先需要引起我们的注意。，正是这种引起关注的竞争意味着我们可以消费的更大，通常是免费的内容。通过广告收入使有效的新闻，广播和电视都成为可能。广播权利和品牌促进了从业余体育到职业时代的逐步升级 - 让您最喜欢的运动员可以跳过日常工作，宁愿每天在健身房度过12个小时，让您在场上呆80分钟。广告也是我们数字乌托邦的无声顾客。他们为我们无法没有的“免费”平台付费 - Google Maps，Instagram，Facebook，
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助