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将人工智能部署到战术边缘：Tercero Technologies 是...
据 Evans 所说，“我辞职后决定专注于 FPGA，因为我知道它们将成为机器学习推理领域特定加速器中更重要的技术。事实证明，FPGA 在过去几年中确实发展迅速，包括 AMD 于 2022 年以 350 亿美元收购 FPGA 技术市场领导者 Xilinx。但当 SBIR 主题发布时，并没有提到 FPGA。相反，该主题暗示了另一种技术，例如 GPU，它在机器学习中非常流行。我冒了一点风险，写了我的提案，说 GPU 很棒，但 FPGA 是未来，是未来的发展方向。虽然有风险，但成功了。令我惊讶的是，我们是唯一一家入选第一阶段的公司。我当时并不知道这一点，但事实证明海军陆战队熟悉 FPGA 技术。”
人工理解性：性别在将人类分配给自然语言处理中的作用
摘要代替了“人工智能”，本文提出了人工智能，作为描述人类错误分配到非生命物体的更准确术语。当用户假设对象具有理解它们的能力仅仅是因为它们是可以理解的，就会表现出人工学关性。 相对简单的自然语言处理系统可能会在文献互动中执行人性流派，以至于他们被认为是“人工智能”的程度。 然而，非殖民学者已经观察到人性发展为一种可变的社会生成结构。 非殖民性别理论家进一步衍生出了异质性和重音性在维护这种权力中所扮演的角色。 将人类性别类型的可理解性能与智力的风险相当，同时加强了生命的优生分层。 本文将“ Intelli Gence”的行为度量重构为性别“清晰度”，以探讨性别在使人进入人类象征秩序中的作用。 它提出了我博士学位论文的三个关键发现，质疑可以想象某些性别，NLP组成的设备如何以及为什么在相同的价值经济中拥有生命，从而使某些人类和动物可杀人。就会表现出人工学关性。相对简单的自然语言处理系统可能会在文献互动中执行人性流派，以至于他们被认为是“人工智能”的程度。然而，非殖民学者已经观察到人性发展为一种可变的社会生成结构。非殖民性别理论家进一步衍生出了异质性和重音性在维护这种权力中所扮演的角色。将人类性别类型的可理解性能与智力的风险相当，同时加强了生命的优生分层。本文将“ Intelli Gence”的行为度量重构为性别“清晰度”，以探讨性别在使人进入人类象征秩序中的作用。它提出了我博士学位论文的三个关键发现，质疑可以想象某些性别，NLP组成的设备如何以及为什么在相同的价值经济中拥有生命，从而使某些人类和动物可杀人。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
将人工智能融入教学和……的考虑
“计算机科学的一个分支。人工智能系统使用硬件、算法和数据来创造‘智能’，以做出决策、发现模式和执行某种行动等。人工智能是一个通用术语，在人工智能领域有更具体的术语。人工智能系统可以通过不同的方式构建，其中两种主要方式是：(1) 通过使用人类提供的规则（基于规则的系统）；或 (2) 使用机器学习算法。许多较新的人工智能系统使用机器学习……[采用] 一种算法，该算法将识别数据中的规则和模式，而无需人类指定这些规则和模式。这些算法在处理数据时会构建一个决策模型。（您有时会听到机器学习模型这个术语。）由于它们在给定的数据中发现自己的规则，因此 ML 系统可能会延续偏见。机器学习中使用的算法需要大量数据进行训练才能做出决策。”
Manpreet Kaur 1* ，Babli Dhiman 博士 2 1* 研究学者，Lovely Professional University，manpreet12775@gmail.com，9914213139，ORCID- 0009-0004-6749-7039 2 教授，Lovely Professional University，babli.dhiman@lpu.co.in，9501236056 *通讯作者：Manpreet Kaur *研究学者，Lovely Professional University， manpreet12775@gmail.com，9914213139，ORCID- 0009-0004-6749-7039 引用：Manpreet Kaur 等人（2024 年）探索将人工智能与金融素养相结合以构建可持续金融生态系统的框架。教育管理：理论与实践，30 (4)，8750-8759，DOI：10.53555/kuey.v30i4.2382
文章信息 摘要 简介：人工智能 (AI) 和可持续发展这一新兴领域对金融包容性和素养具有重大影响。本研究着眼于人工智能如何改善金融决策，尤其是针对代表性不足的群体。本文利用涵盖广泛发展相关主题的 2030 年议程知识，阐明了人工智能金融产品如何帮助解决复杂问题并赋予所有社会经济背景的人更多权力。目标：本研究考察了金融行业决策支持系统的发展，强调了人工智能在优化工作流程和提高结果方面的作用。基于对最近文献的分析，本研究探讨了人工智能金融分析的复杂运作，强调了它如何提高决策的准确性、有效性和包容性。此外，将人工智能纳入金融知识普及运动的理论框架强调了该技术对风险评估、欺诈检测、文本分析和改善客户服务的贡献。这种方法强调了人工智能对于提高金融服务可及性、鼓励可持续性和鼓励终身学习的重要性。方法和结果：本研究深入分析了研究文章、论文或会议，以探索利用信息技术进行教育，以便社会弱势群体有机会提高生活水平。该研究强调了金融能力的认知和非认知成分之间的复杂相互作用。个人可以利用人工智能驱动的工具和平台做出更好的判断，理解金融概念并应对复杂的经济环境。人工智能驱动的解决方案提供个性化推荐、预测洞察和定制学习体验，进一步促进全球金融包容性和知识普及。
将人工智能融入创造力教育
图 1 项目甘特图 ................................................................................................................ 16 图 2 我的工作区个人 Mem.ai 截图 ................................................................................ 20 图 3 项目思维导图 ................................................................................................................ 22 图 4 Fink 的显著学习 ............................................................................................................. 23 图 5 知识维度 ...................................................................................................................... 24 图 6 布鲁姆分类法和知道-成为-做模型 ............................................................................. 25 图 7 Selma Dawani 的敬畏-惊奇-好奇循环 ............................................................................. 27
将人工智能从理论转化为高等教育实践
学校还可以将现有的数据存储作为构建 AI 的基础。奥尔森描述了一所部署了 AI 数字助理的社区大学，“他们之所以能如此广泛地采用该技术，是因为它已集成到学生系统中，”她说。“当学生进来与数字助理互动时，他们会得到身份验证。这是他们的信息。它是个性化的。”
将人工智能融入建筑管理
1. 引言 建筑业是全球基础设施发展的重要组成部分，涵盖范围广泛，从住宅和商业建筑到桥梁、道路和水坝等大型基础设施 (Adetola 等人，2011) [9]。建筑业具有多样性和多面性的特点，需要复杂的规划、各利益相关者之间的协作以及复杂任务的执行。该行业在经济增长、创造就业机会和整个社会福祉中发挥着关键作用。建筑业是城市化和现代化的驱动力，具有独特的优势。随着人口的不断增长，对新建和改进基础设施的需求也日益增加，这给建筑项目带来了前所未有的压力，要求其精确、快速、高效地执行 (Evans 和 Annunziata，2012) [20]。然而，尽管建筑业意义重大，但它经常受到项目延期、预算超支和安全问题等挑战的困扰。这些挑战凸显了对创新解决方案的需求，这些解决方案可以彻底改变传统的建筑管理方法（Okem 等人，2023 年）[41]。效率和成本效益是建筑项目成功的关键因素。建筑行业在竞争激烈的环境中运作，利益相关者（包括客户、承包商和监管机构）要求在规定的预算和时间内实现最佳项目成果。项目管理效率低下会导致延误、成本增加和整体项目质量下降。及时完成项目不仅对于满足客户期望至关重要，而且对于最大限度地减少对社区的干扰并确保项目融资者的投资回报也至关重要。另一方面，成本效益是建筑项目财务可持续性不可或缺的一部分。有效的成本管理使利益相关者能够明智地分配资源、提高盈利能力并在市场上保持竞争力。人工智能 (AI) 已成为各个行业的变革力量，其在建筑管理中的潜力越来越受到认可（Odonkor 等人，2024 年）。人工智能涵盖的技术使机器能够模拟人类智能、从数据中学习、适应新信息以及执行通常需要人类认知能力的任务。在建筑管理的背景下，人工智能通过引入高级数据分析、预测建模和自动化提供了范式转变。人工智能在建筑管理中的潜力在于它能够分析大量数据、识别模式并做出预测以优化决策过程（Okem 等人，2023 年）[41]。从项目
将人工智能整合到工程过程中，以提高石油和天然气运营的效率和安全性
本文深入研究了石油和天然气部门中AI应用的重要性，挑战和潜力。在石油和天然气运营的动态景观中，效率和安全性是最重要的。传统工程过程虽然强大，但通常会在适应行业不断发展的复杂性时面临局限性。但是，AI Technologies的出现提供了范式转变，为优化和降低风险提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在整个石油和天然气价值链中的工程过程中的多面作用。它研究了AI，涵盖机器学习，深度学习和预测分析，使决策者具有实时见解，优化探索，生产，运输和精炼过程。通过预测维护策略，积极主动的资产管理并最大程度地减少停机时间来证明效率提高。此外，AI驱动的过程优化技术增强了资源分配，简化操作和最大化输出，同时降低成本。此外，AI的整合通过增强风险评估和危害识别能力来促进安全文化。通过高级算法，AI系统分析了大量数据集，以检测异常和预测潜在的安全危害，从而积极进行干预和事故预防。但是，AI集成的旅程并非没有挑战。技术复杂性，监管框架和网络安全问题构成了需要仔细导航的重大障碍。此外，围绕数据隐私和算法偏见的道德考虑需要强大的治理框架，以确保负责的AI部署。展望未来，该论文描述了石油和天然气部门内AI采用的未来趋势和机会。它强调了持续创新和中断，重塑劳动力动态和技能要求的潜力。拥抱AI不仅可以推动卓越运营的运营，还可以推动该行业迈向可持续且有弹性的未来
将人类专业知识与人工智能相结合
我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册中心预注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren、Curtis Langlotz 和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。