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World File Search System学术研究
推荐引用 推荐引用 Allen, Jonathan P.，“人工智能炒作动态：学术研究在推动新技术发展中的作用”（2024 年）。ICIS 2024 TREOS。 82. https://aisel.aisnet.org/treos_icis2024/82
在过去两年中，人们对生成式人工智能产生了前所未有的兴奋，但人工智能遭到强烈反对的可能性正在上升。生成式人工智能的有效和公平使用的障碍清单越来越清晰：事实上不正确的结果、知识产权侵权、训练数据中的偏见和偏执、低质量的内容生成、对低薪数据标签劳动力的依赖、监控问题、隐私问题和安全问题（Apodaca，2024 年），以及不可持续的高成本和环境破坏。56% 的财富 500 强公司在最近的年度报告中将人工智能列为风险，远多于将人工智能列为关键机遇（Arize AI）。大多数 C 级高管表示，到目前为止，他们对生成式人工智能项目要么持矛盾态度，要么不满意（BCG）。新的 AI 产品和服务也面临消费者的抵制（Cicek 等人，2024 年），包括客户服务。现实世界任务的表现越来越多地接受实证检验，在某些情况下被发现存在不足。拟议的研究任务是探究所谓的生成 AI 的“炒作动态”（Dedehayir 和 Steinert，2016 年），特别是 IS 研究在新技术炒作动态中的作用。虽然“炒作周期”在业界众所周知，但这个五阶段的描述不够精确，无法提供理论见解，更不用说技术预测了。Dedehayir 和 Steinert 提出了一种“炒作动态”模型，其中中介机构塑造了生产者和用户之间的知识交流。在这个模型中，IS 学者就是这样一个中介，我们的“炒作”受到社会规范和制度实践的影响。我们想成为哪种中介？一个忽视我们自己对技术引发的变化的复杂性的发现，而倾向于技术新颖性和“颠覆”的人，只有在反弹来袭时才将我们的注意力转向下一个大事件？虽然人工智能的反弹和炒作本身就是一个值得讨论的话题，但更根本的问题是如何让我们的学术研究回归其适当的角色，即对数字创新产生的经济和社会价值（相对于其成本）进行中立评估。参考文献 Apodaca，T.（2024）。我如何尝试以新闻工程师的身份使用生成式人工智能——合乎道德。标记。摘自 https://themarkup.org/hello-world/2024/09/07/how-im-trying-to-use-generative-ai-as-a-journalism-engineer-ethically。
学术研究与写作的人工智能工具箱
该项目的目标是策划一套可供教师和学生用于学术研究和写作的 AI 工具。对于我们大多数人来说，当我们听到生成式 AI (GenAI) 一词时，我们想到的就是 ChatGPT，虽然这无疑是最广为人知的 GenAI 工具之一，但在撰写本文时，越来越多的工具正在涌现，这些工具是专为学术工作而设计的。当我着手使用、评估和开发可用于学术工作的 AI 工具的比较矩阵时，很明显，全面审查是一项几乎不可能完成的任务，即使我成功了，这份清单也会在完成后很快过时。我发现 AI 工具的激增几乎无法跟上。一个月前我免费使用的工具现在要收费了。每天，我都会发现几个我以前从未听说过的新工具。
人工智能对学术研究的影响
人工智能无疑改变了学术研究，为数据分析、自动化和新方法的开发提供了强大的工具。虽然好处很多，但要充分发挥人工智能的潜力，解决与人工智能相关的道德和实践挑战至关重要。随着人工智能技术的不断发展，它对学术研究的影响无疑会越来越大，为各个领域的新发现和创新铺平道路。人工智能在学术研究中的未来方向有望提高各个学科研究的效率、范围和影响力。综合人工智能系统将通过多模态数据提供全面的见解
学术研究中的生成AI工具
可能会说，吉代（Genai）代表更“''相比实质”，或者是即将破裂的“炒作泡沫”的一部分，但我们并不认为是这种情况。这些技术在公共领域受到了广泛关注，并且有时会被误解或误解，但我们仍然相信，Genai在学术研究中的重要性是相当大的。诸如ChatGpt和其他大语模型（LLM）之类的工具表现出了出色的能力，可以处理大量数据，产生见解，并协助各个学科的研究人员（Ibrahim等，2023），同时在短时间内进行和成熟。因此，他们提高研究生产率，使复杂的分析过程更容易获得的潜力以及鼓励创新创造的创新方法引起了学术界的重大兴趣（Kamalov等，2023）。在研究中使用Genai工具还提出了有关研究完整性，作者身份和学术工作不断变化的重要问题（Cotton等，2023； Perkins＆Roe，2024a）。随着机构越来越重视研究成果和排名，研究人员使用这些工具提高生产力的压力可能会无意中妥协学术完整性的基本原理，或者由于研究成果的增加而导致学术交流系统的压力。
终极学者：通过学术研究加强 NCO 教育
陆军也将从这些毕业生中受益匪浅。除了比传统的 SMC 毕业生掌握更高水平的知识外，Ultima Scholars 毕业生还将在 DA 表格 1059 上获得独特的措辞，并有可能获得战略级别的毕业后任务。陆军军士长、训练和条令司令部指挥军士长以及士官领导力卓越中心和 SGM-A 的指挥官将有一名 Ultima Scholars 毕业生被分配到他们的办公室。
目录 - 学术研究与论文杂志
近年来，从国内，农业和工业来源处置有机废物引起了越来越多的环境问题。在这方面，可利用废物的回收是可行的。这可以通过有效的技术（例如Biodung堆肥和Vermitech）（结合生产Vermicompost的earth）的组合来解决。目前的工作是在2006 - 2007年期间在乔治敦圭亚那大学进行的，用于回收草剪剪，水风信子和牛粪，使用Eisenia Fetida是本地可用的earth表面物种。结果表明，有机废物（草剪和水风信子）通过部分生物肺堆肥和ver骨堆肥在60天的时间内成功处理。Biodung堆肥过程中的温度研究显示，温度的峰值升高，导致有害微生物的破坏。随后的Vermicomposting导致生产Vermicompost确认了早期实验中记录的出色营养状态。vermicomposting期间的温度表明波动限制为0.83。诸如Vermicompost之类的有机修正案增加了维持土壤特性所需的有机物内容，这对长期可持续性和作物生产率有益。因此，建议通过Vermitech大规模生产Vermicostost来回收有机废物，可以有效地帮助管理固体废物，而农民可以应用如此生产的Vermicompost来辅助作物生产。这可能会导致适当的环境友好的努力，用于平衡的生态系统。
（第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024，6月15日至16日，2024年）ATIF/参考：Abubakar，S。M.，Karimi，M。U.，M. U.，Mustafa
（第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024，6月15日至16日，2024年）ATIF/参考：Abubakar，S.M。，Karimi，M。U.，M。U.，Mustafa，Mustafa，S。J.＆Ahmad，B。（2024）。使用人工智能和机器学习的结构工程应用程序：评论。国际高级自然科学与工程研究杂志，8（5），140-145。摘要 - 人工智能（AI）正在彻底改变土木工程，尤其是在结构设计和分析领域。本评论论文探讨了AI方法的应用，包括机器学习（ML）和深度学习（DL）在增强土木工程实践中的应用。该研究强调了AI如何应对结构健康监测，结构分析，设计优化和设计建模等复杂挑战。通过对文献，实证研究和实践预测建模的系统综述，本文强调了人工智能改善决策过程，优化结构分析和设计预测以及创新传统工程实践的潜力。它还讨论了AI的跨学科性质，借鉴了计算机科学，工程和数学，同时承认与数据质量，模型准确性和计算效率相关的挑战。这些发现强调了持续的研发需要充分利用AI的能力，以使土木工程界和整个社会的利益受益。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
NPS 关于披露学术工作中生成式 AI 使用的指导国防部关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，希望学生和作者标记在生成式 AI 的帮助下生成的文档。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向您的读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也要包含简短的描述性披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
