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
b'1. 单击左侧菜单中的 \xe2\x80\x8b 库存 \xe2\x80\x8b。 2. 单击 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b。 3. 单击 \xe2\x80\x8b 库存。 4. 此时将显示 \xe2\x80\x8b 疫苗库存屏幕。 5. 单击 \xe2\x80\x8b 添加新库存 \xe2\x80\x8b 按钮。 必填字段以红色 \xe2\x80\x8b * \xe2\x80\x8b 标记。 填写以下字段: 输入实际收到库存的 \xe2\x80\x8b 日期/时间 \xe2\x80\x8b。这会影响所施用的剂量和核对。选择您的 \xe2\x80\x8b 库存位置。选择 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b 或输入疫苗名称的前几个字母。输入 \xe2\x80\x8b 批号 \xe2\x80\x8b 。输入 \xe2\x80\x8b 到期日期 \xe2\x80\x8b 。选择 \xe2\x80\x8b 资金来源 \xe2\x80\x8b 。在“调整剂量”中输入疫苗数量。单击 \xe2\x80\x8b 创建。'
1)农业 2)食品工业 3)石油和天然气工业 4)采矿业 5)冶金业 6)机械工程 7)化学工业 8)轻工业 9)其他工业 10)建筑业 11)电力和公用事业 12)贸易 13)餐饮业 14)保险业 15)银行业 16)运输和物流业 17)电信业 18)信息技术 19)制药业 20)媒体和娱乐业 21)旅游和旅行 22)医疗保健 23)教育 24)公共部门 25)国防工业
摘要本文的特定目的在于:为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少,绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念,这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单(例如,参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式,这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架,该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题,例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反,可以使用随机的、未经训练的储存器,其中仅优化输出层,例如使用线性回归。在下文中,我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力,以及相对于更传统的方法,以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
在陆地机器人自主导航的背景下,创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯,在该习惯中,它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面,较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的,在这种模拟器中,重点放在照相现实渲染和场景多样性上,但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中,我们探讨了在设置中对代理的端到端培训,从而最大程度地减少了Sim2real Gap,在感应和驱动中。我们的代理直接预测(离散的)速度命令,这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为(包括底盘的低级控制器)。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估,探索不同的本地化和点目标计算方法,并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
电动汽车中的抽象电池安全性是一项全面的工程努力,需要在每个阶段进行一致的考虑,包括电池材料,电池组设计和电池管理系统(BMS)。本综述着重于锂离子电池的安全管理策略和实际应用。电池安全的管理主要包括充电和放电安全,高压安全性和热安全性。在其中,充电和排放安全管理旨在防止电池损坏或由过度充电或出院造成的安全事件。高压安全管理涉及检测绝缘断层,过电流和其他潜在风险,以防止电气危害。热安全管理确保单个电池电池,模块和电池组保持最佳的工作温度范围和均匀的温度分布,从而防止热失控。
本文介绍了基于专业预报员之间分歧的新量表政策不确定性的新量度。我们在1995年11月至2018年4月的样本期间分析了德国经济的这种措施的不同模式,还使用意大利数据进行比较。尤其是我们研究了德国“债务制动器”对量表政策的影响不明显的影响。最后,我们进行了冲动响应分析,以调查量表政策不确定性对实际经济的影响,并提供了可靠的证据,即量表政策不确定性显着降低了工业生产的增长率。相应的效果对各种灵敏度检查是可靠的,并且超出了对经济政策不确定性的一般度量的影响。在一般中,对实际经济的负面影响可能是通过企业降低和投资的较低的招聘和投资来解释的,由于预防储蓄而导致的风险溢价和较低的消费支出造成的成本较高。
Aural Strasbourg,5 Rue Henri Bergson,法国Strasbourg; B GP,法国南希洛林大学; C摩纳哥摩纳哥公主医院医学专业和肾脏科学系和肾脏病透析和摩纳哥摩纳哥的私人血液透析中心; D Aix Marseille University,法国马赛; E内分泌学,代谢疾病和营养部,AP-HM(Marseille的医院室外),法国Marseille; F法国旅行社的旅游大学; GIDEM,EA4245,Tours University of Tours; H国家组织全球,F-Crin Ini-Crct(心血管和肾脏临床tralists),法国旅游;我的私人医疗实践,法国贝桑森; J心脏病学系,INSERM,U 970,巴黎心血管 - PERCC研究中心;巴黎SorbonneCité大学,巴黎笛卡尔医学院; AP-HP,公共援助 - 巴黎,欧洲医院乔治·庞皮杜,法国巴黎; k肾脏科学系,二肌分析和移植;大学肾脏疾病中心;法国凯恩的凯恩大学医院;生物学家临床,私人医学实践,法国布尔斯
如今可以直接访问传感器数据的应用程序,用于用于高中和大学生的实践教学练习。振荡运动是物理学的基石,许多论文都发表了使用智能手机来访问古典实验1或提出创新的习惯实践。2,3个简单摆4-6或复合摆7的不同配置已被赋予。其他研究涉及水平振荡质量8,9以及可能的耦合系统。8,10的信息,但是可以使用其他传感器,例如磁场,12,13光强度9,14和旋转15。此外,某些应用程序允许进行合并的磁盘和加速度记录,从而进行了有趣的研究。15最后,还使用了其他开放平台,例如Arduino 7或视频录制16。最近出现在本期刊上的有关移动设备和物理教学传感器的详尽资源信函。17