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研究与创作战略计划 - 2022-2027
参议院和董事会于 2021 年秋季批准了新的 2021-2026 年学术计划。学术计划将一个关键方向专门用于研究和创新。由参议院研究咨询委员会 (RAC) 领导的第一个行动项目是制定战略研究计划 (2022-27)。其他与研究相关的行动项目包括制定阿尔戈玛大学的土著研究政策、增加对教师和可持续设施的支持投资以及满足我们的研究人员及其社区合作伙伴的需求。然而，我们解决这些行动项目的能力取决于开发支持研究和吸引创新研究人员和合作伙伴的计划的能力。为此，2008 年《阿尔戈玛大学法案》于 2021 年进行了修订，授权阿尔戈玛大学在任何和所有教学和学习分支授予研究生学位、证书和文凭。阿尔戈玛大学最近开发了研究生证书，目前正在努力建立基础设施以成功提供研究生课程。通过研究与创新办公室、参议院委员会、副校长（学术）、副校长（Nyaagaaniid）等，我们正在制定构成研究生办公室基础的政策和程序，以激励研究生课程的进一步发展。研究生课程的本土化可以采取共同开发具有社区驱动研究目标的课程或多学科课程的形式，以实现跨文化研究。
内容创作是公共关系战略的基石
公共关系领域经历了深刻的变革。公关专业人士不再局限于管理新闻稿和媒体推广，而是在一个复杂的生态系统中工作，在这个生态系统中，沟通越来越多地由内容驱动。这种转变强调了内容创作在塑造品牌叙事、吸引目标受众以及最终影响公众舆论方面的重要作用。内容以各种形式呈现——从博客文章和视频到社交媒体更新和信息图表——已成为组织传达其价值观、建立思想领导力和与利益相关者建立有意义联系的主要载体。这篇研究文章深入探讨了内容创作作为当代公关战略不可或缺的组成部分的重要性。它旨在阐明不断变化的传播格局、日益突出的各种内容形式，以及组织如何战略性地利用内容来实现其公关目标。通过研究内容营销和公共关系的理论基础，本文旨在证明以内容为中心的方法不再是可有可无的，而是任何成功公关计划的关键要素。
与人工智能共同创作？道德困境和人工智能
人工智能（“AI”）革命有可能改变法律文章的写作方式。以前必须筛选大量学术资料的作者现在只需单击按钮即可从算法中获得快速答案。虽然这可能会加快法律写作速度，但也可能对透明度带来重大挑战：编辑还能信任作者提交的内容吗？AI 是否也会影响编辑审查提交内容的方式？当前的提交指南是否足以应对 AI？我们的文章通过三个步骤解决了这些问题。首先，我们在 ChatGPT（历史上增长最快的消费者应用程序）发布仅几天后就与其进行了接触。通过向 ChatGPT 提出有关使用 AI 的道德问题并要求其将答案转换成文章，我们对 AI 提供相关答案的优势以及其“幻觉”来源和有限准确性的弱点有了新的认识。其次，我们使用类似的练习将 ChatGPT 与 Microsoft Bing Chat 的互联网连接版本进行了比较。通过这种比较，我们能够确定在哪些情况下使用 AI 是有用的。最后，我们将我们的见解应用于主要出版商的不同指南，这些指南在对 AI 编写的文本的方法上存在分歧。本文的贡献有两方面：(1) 它对生成式 AI 如何用于法律写作以及此类实践的道德界限进行了新颖的考察，(2) 它比较了现有的出版指南并确定了这些指南如何影响作者和编辑的行为。我们发现
人工智能创作权联盟原则与声明
版权所有者（包括科技公司）对其作品拥有专有权，包括控制对这些作品的使用许可。受版权保护的作品是构建和运营生成式人工智能工具、产品和服务的宝贵资源。尽管承认这一价值，但生成式人工智能开发人员在很大程度上未经许可就利用了此类内容，无视版权保护和明确的权利保留。互惠互利、充满活力的许可市场是可行且可取的，但只有在尊重版权、由强有力的机制确保问责和合规的情况下才能蓬勃发展。
人类/人工智能共同创作歌曲的实验
音乐共同创造旨在使人类和计算机合作创作音乐。作为计算音乐学领域的 MIR 团队，我们在编写“2020 年 AI 歌曲大赛”参赛作品时尝试了共同创造。人工智能用于独立生成歌曲的结构、和声、歌词和旋律，并作为人类作曲的基础。从创意和技术的角度来看，这都是一个挑战：在很短的时间内，团队必须调整自己的简单模型或尝试现有模型，以完成相关但仍不熟悉的任务，即通过 AI 生成音乐。我们提出的歌曲名为“I Keep Counting”。我们公开详细介绍了歌曲创作、编曲和制作的过程。这次经历提出了许多关于创造力和机器之间关系的问题，无论是在音乐分析和生成方面，还是在人工智能在协助作曲家工作方面可以发挥的作用方面。我们尝试将人工智能作为自动化，将作曲的某些部分机械化，尤其是将人工智能作为建议来培养作曲家的创造力，这要归功于令人惊讶的歌词、不寻常的部分连续性和意想不到的和弦进展。因此，处理这种材料可以激发人类的创造力。
人类与人工智能共同创作歌曲的实验
摘要 音乐共同创造旨在使人类和计算机合作创作音乐。作为计算音乐学领域的 MIR 团队，我们在创作“2020 年 AI 歌曲大赛”参赛作品时尝试了共同创造。人工智能被用来独立生成歌曲的结构、和声、歌词和旋律，并作为人类作曲的基础。从创意和技术的角度来看，这都是一个挑战：在很短的时间内，团队必须调整自己的简单模型或尝试现有模型，以完成一项相关但仍然不熟悉的任务，即通过 AI 生成音乐。我们提出的歌曲名为“I Keep Counting”。我们公开详细介绍了歌曲创作、编曲和制作的过程。这次经历提出了许多关于创造力和机器之间关系的问题，无论是在音乐分析和生成方面，还是在 AI 在协助作曲家工作方面可以发挥的作用方面。我们尝试将人工智能作为自动化，使作曲的某些部分机械化，尤其是将人工智能作为建议来培养作曲家的创造力，这要归功于令人惊讶的歌词、不寻常的部分连续性和意想不到的和弦进展。因此，处理这些材料可以激发人类的创造力。
翼型 iFUN 16 - 空中创作三轮车
侧风着陆限制很大程度上取决于飞行员的技能。在尝试以超过 8 节的速度进行侧风着陆之前，请确保您拥有丰富的经验。一般技术应该是通过设置稳定的漂移角来保持跑道中心线。在进近的最后阶段，使用高于正常的进近速度来最小化漂移角。以略低于正常速度的速度飞越并争取短暂停留，以便飞机平稳着陆，先后轮，控制杆处于或略微向前于中立位置。后轮与地面的接触将使三轮车装置偏向跑道中心线，此时前轮可以轻轻地降到地面。一旦所有轮子都放下，迎风翼就可以稍微放下。为了确保在侧风着陆滑行期间获得最大的方向控制，建议的技术是在着陆后将控制杆移回并施加轻到中度制动。这消除了任何弹跳趋势并确保轮胎和跑道表面之间有良好的接触压力。这种应用空气动力载荷来增加地面压力从而提高着陆滑跑期间制动效率的技术也适用于短场着陆。请记住，在草地上侧风着陆比在硬地面上容易得多。在侧风着陆期间，大量的扭矩通过结构传递，导致过度
利用人工智能协作创作合成漫画
芭芭拉·波斯特玛是格罗宁根大学的讲师。她因出版了有关无字漫画、加拿大和美国漫画（包括为《漫画杂志》撰写的塞斯克莱德粉丝圆桌会议）以及形式和叙事学的著作而闻名。她的作品得到了美国、巴西、新西兰和德国协会的认可，因此受邀发表主题演讲，并将其专著《漫画中的叙事结构》翻译成巴西葡萄牙语。她是 2021-22 年捷克帕拉茨基大学“漫画历史”研究小组的成员。芭芭拉曾任加拿大漫画研究学会会长，也是漫画研究学会的创始成员。她是威尔弗里德·劳里埃大学出版社丛书《跨越界线》的联合编辑，并定期为各种出版商和期刊撰写手稿和期刊文章的同行评审。 Ilan Manouach 是一位漫画学者和漫画创作者，在创作和研究概念漫画方面享誉国际。在介绍 Manouach 漫画的学术合集时，Pedro Moura 评价他“对整个领域非常批判和具有鉴别力，同时他对漫画媒介及其历史表现出敏锐的理解，甚至是发自内心的欣赏。”1 Manouach 是重新构想漫画形式和作用的大使，他最著名的作品可能是 Shapereader，这是 2013 年首次为视障人士开发的触觉叙事系统。在创作修改、重绘或拼贴漫画的过程中，Manouach 早已开始使用数字工具。然而，在过去几年里，他一直在利用机器学习训练计算机程序，使其承担越来越多的漫画创作工作，最终在推特上推出了人工智能生成的漫画网站《神经约克客》（The Neural Yorker），每天发布新的单格漫画（自2020年起），并于2021年出版了“第一本合成漫画书”《快行者》（Fastwalkers）（由Echo Chamber出版）。更多信息请访问：https://ilanmanouach.com/。
人工智能创作的艺术作品获奖。艺术家们不高兴。
一些批评人士认为，新一代人工智能工具的不同之处不仅在于它们能够以最小的努力创作出精美的艺术作品，还在于它们的工作原理。DALL-E 2 和 Midjourney 等应用程序是通过从开放网络上抓取数百万张图像，然后教算法识别这些图像中的模式和关系并以相同的风格生成新图像而构建的。这意味着将作品上传到互联网的艺术家可能在不知不觉中帮助训练他们的算法竞争对手。