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GoodCore：数据有效和数据有效的机器...
Ju Fan Renmin University of China Nan Tang QCRI, Qatar Chengliang Chai Beijing Institute of Technology
人工智能和数据驱动的作物轮作规划
轮作规划是决定农业地区植物种类和时间演替的过程，以提高土壤质量、作物产量和抗虫/抗杂草能力。轮作规划可用的数据来源和模式非常多样化，该领域缺乏纯数据驱动的方法。在本文中，我们使用基于文献和 NDVI 测量的后继作物适用性矩阵和作物特定属性（如贡献边际和氮需求）作为输入，训练基于 DQN 的强化学习代理来生成轮作序列。从业者和轮作专家验证了生成的轮作序列，并得出结论，大多数序列都是现实的，符合现有的轮作规则集，并且可以应用于实践。
1 COMP2036 健康和社会人工智能和数据分析...
编号课程预期学习成果 (CILO) 知识 1 描述软件设计环境和部署 AI 和数据分析解决方案的相关技能。2 解释以人为本的设计在实际应用中的 AI 和数据分析。专业技能 3 从公开可用的数据库、网站和用户组中收集构建计算模型的基本数据。4 开发创新原型以在现实世界的健康和社会福祉环境中部署。5 评估替代解决方案的有效性及其潜在影响。日历 描述：本课程遵循基于项目的学习，学生需要在现实环境中实施和部署 AI 和数据分析解决方案。学生还需要通过沉浸式学习评估替代解决方案（包括技术和非技术问题）的有效性。
1 COMP2035 健康和社会的人工智能和数据分析...
标题（学分）：COMP2035 健康和社会创新的人工智能和数据分析 I (3,1,2) 课程目标：本课程旨在向学生介绍现有人工智能和数据分析技术的关键概念，并获得应用它们解决与健康和社会福祉相关的问题的实践经验。学生需要经历机器学习过程的生命周期，识别现有解决方案的技术和非技术缺陷，并提出解决方案。与此同时，学生将与非政府组织合作伙伴和利益相关者取得联系，以培养同理心，发现挑战和机遇，并提出应对这些挑战的想法，以便他们能够在 COMP2036 健康和社会创新的人工智能和数据分析 II 中继续努力。先决条件：无 课程预期学习成果 (CILO)：成功完成本课程后，学生应能够：
全数字语音和数据以及模拟功能。
Rockwell Collins 的 VHF-2100 与 CMU-900 数字链路路由器完美结合，打造出一个集成通信、导航、监视/空中交通管理 (CNS/ATM) 通信环境，具有可升级的 CPDLC，包括未来空中导航系统 (FANS)、ACARS、VDL Mode2 和 ATN 扩展。VHF-2100 还支持现有安装，并与 VHF-700/700B、VHF-900/900B 和 VHF- 920 兼容。该系统符合 25 kHz 的 ARINC 716 和 118.000 至 136.992 MHz 的欧洲标准化 8.33 kHz AM-DSB 语音操作。还提供了符合模式 A 的 2,400 bps AM-MSK 的 ARINC 750 ACARS 数字数据通信。
功能主义，完整性和数字意识
4系统实施计算所需的问题（Piccinini 2015）与此问题有关。从与理解计算机科学家的实践相关的意义上，允许机器计算计算某种算法的功能可能与允许系统计算为实现意识的功能作用的功能不同。我们应该对功能组织的非计算解释开放（Piccinini 2010）。
输入/输出和数据存储设备 1.1 计算机
磁条读取器：磁条是信用卡和借记卡背面的薄磁带条。当卡插入 ATM（自动柜员机）时，磁带会滑过播放头，从磁条上读取数据并将其传送到计算机。它使用简单，生产成本低。可以根据需要更改数据。但缺点是它们的存储容量小，数据很容易被强磁场破坏。传感器：它们检测物理和化学环境的变化并将其转换为电信号。这些信号可以被数字化并由计算机使用。条形码阅读器：包装上常见的条形码是不同厚度的条和空序列。这些代码提供有关制造商的名称和国家/地区以及产品本身的信息，例如价格。条形码阅读器使用激光束读取这些信息。条形码是快速可靠的数据输入方法，但只能提供有限量的信息。
Python编程和数据分析和可视化简介
学习目标之后，您可以理解的研讨会，并可以在Python中使用编程的核心概念，可以自己解决简单的编程问题，并应用这些工具来分析和可视化您自己的数据集。这包括绘制数据集并计算一些统计措施。，但最重要的是：您知道从哪里开始以及如何加深和扩大您的编程技能。
人工智能和数字化为高等教育提供新机遇
Narcisa Roxana Mosteanu 教授 马耳他美国大学，马耳他 摘要 数字化和人工智能越来越多地出现在我们的日常生活中，并成为许多企业的组成部分。高等教育研究开发了新技术，现在我们必须将其融入我们的教育过程中。通过机器人和机器人自动编程，人类智能与人工智能之间的合作将有助于提供更好的教育服务，从入学和学费支付到评分评估和课程审查。本研究基于对高等教育领域负责的几位教师、学生和公共机构代表的采访。本研究的目的是展示人工智能如何改善大学提供的所有服务，以及在线环境的教学和学习技术，以及在 COVID-19 大流行之后，波特的哪一种策略更适合教育系统。分析指出，他们在理解数字校园的含义及其各个方面以及它如何帮助丰富大学校园的结构和文化以确保使用真正的创新技术进行高质量的教学、研究和行政管理方面仍然存在分歧。关键词 高等教育体系；人工智能和机器学习；大学服务。参考文献