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
在国家“十四五”规划的支持下,香港正努力成为国际创新科技中心。2022年底,我们发表了《香港创科发展蓝图》。今年,我们成立了新型工业化发展办公室,以产业为导向,重点发展香港具有国际优势的产业,例如生命健康科技、人工智能和数据科学,以及先进制造业和新能源技术。同样,我们去年推出了100亿港元的“产学研一加计划”,推动大学研发成果的转化和商业化。我们今年还推出了100亿港元的“新型工业化加速计划”,支持具有战略意义的行业在香港设立智能生产设施。我们也努力发展新能源产业,今年6月发布了《香港氢能发展战略》,营造有利于发展氢能的环境。
2. 缺少中等住房选择以及家庭和家庭规模单位的选择是住房连续体的重要组成部分,也是温哥华急需的选择;3. 2023 年 10 月,市议会通过了题为“通过变革加速住房交付”的议案,市议会指示工作人员探索协调和以其他方式调整温哥华建筑附例 (VBBL) 的步骤和措施,该附例规范建筑物的设计和建造(包括与许可、检查和执行这些要求相关的行政规定),与不列颠哥伦比亚省建筑规范 (BCBC) 相一致,该规范管理新建、建筑改建、修缮和拆除的完成方式,以便更快地在温哥华市交付住房。该议案指示工作人员概述城市附例和省建筑规范之间的差异和区别,以及这些差异和区别对及时交付住房的影响;
与COC在A&E和IT&HI中的领导下,所有AED在2023年达到了完成EAD转型的关键里程碑,并计划了AED重建的计划。AED团队抓住了重新设计临床工作流程的机会,以与电子平台集成,同时迁移到新的临床环境中。A&E临床文档表(AE EForm)是在临床管理系统(CMS)下作为核心产品开发的,与各种CMS功能接口,例如GCR,IPMOE,RIS,LIS等。同事只需要将必要的临床文档输入到AE电子形式中,并且可以立即将信息重新用于多种目的,例如使用近环指示器的患者进度跟踪,及时提示警报,提醒或标准化协议等。此类实时信息也可以在AE仪表板和AE Elist中可视化,该信息可以早期识别瓶颈操作,从而促进人力部署以改善AED服务。此外,增强了患者详细信息的可访问性,以便同事可以通过CMS在任何地方进行审查,而不是四处寻找AED卡。
发光太阳集合器(LSC)是一种光浓缩设备,比其他光学方法具有多种优势,例如使用散布光和吸引人的美学作用的可能性,这使其成为其在建筑城市环境中构建城市设置的整合的理想技术。为了提高其有效性并促进大规模采用,降低生产影响并延长其寿命的解决方案将非常有益。光稳定性对于LSC中使用的流体团至关重要,因为它们必须忍受多年来延长的阳光暴露。紫外线辐射可以改变有机发射器的结构,降低LSC效率并引起面板替代,并具有经济成本和环境影响。在这项研究中,将两种推动染料组成,其中包括静脉内包含的含量,即peri2f和nap2car d,作为使用化学再生单体(R-MMA)制造的基于散装PMMA的LSC的发射剂(R-MMA)。与使用Virgin Monomer相比,平板生产的全球变暖潜力大约小于四倍,从而增强了大规模LSC制造的可持续性和鼓励的循环。最有效的Peri2F/R-PMMA系统的H DEV的HED为0.7%,低于包含最先进的发射器LR305的设备。非常明显地显示出对光降解的抗性远大的。预测分析估计,使用约1年后,含有100 ppm的peri2F的LSC可以匹配R-PMMA的LR305性能,而初始排放强度降低了2%。©2024作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
欧洲研究项目“让所有人都能获得经济实惠的优质住房”(House4All)旨在提供关于 ESPON 地区住房政策如何实施的全面比较概述,并在欧盟层面制定住房可负担性的综合定义,同时考虑到广泛的指标以及欧洲地区的多样性及其特殊性。此外,该项目还调查和绘制了欧洲当前关于经济实惠和优质住房的公共政策。它指出了这些政策在多大程度上在不同地理层面上进行了协调,并在多大程度上融入了空间规划和区域发展政策,并与区域发展战略保持一致。
模型提取(ME)攻击是对机器学习 - 服务(MLAAS)平台的一个主要威胁,通过查询Black-Box API,“窃取”机密机器学习模型的功能。自从我的攻击中首先在开创性工作中概念化[75]以来,已经过去了七年。在此期间,在ME攻击和MLAAS平台上都取得了重大进步,提出了一个有趣的问题:MLAAS平台对我的攻击的脆弱性如何发展?在这项工作中,我们进行了一项深入的研究,以回答这个关键问题。具体来说,我们表征了当前主流MLAAS平台的脆弱性,这些脆弱性来自我的多个观众攻击,包括攻击策略,学习技巧,替代模型设计和基准测试任务。我们的许多发现挑战了先前报道的结果,这表明我脆弱的新兴模式。此外,通过使用过去四年来的历史数据集分析相同的MLAA平台的脆弱性,我们回顾性地表征了我随着时间的流逝的脆弱性演变,从而导致了一系列有趣的发现。最后,我们提出了有关改善攻击鲁棒性的MLAA当前实践的建议。我们的研究阐明了我野外脆弱性的当前状态,并指出了未来研究的几个有希望的方向。