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人工智能政策杠杆对美国政府工具的回顾......
美国政府 (USG) 对人工智能 (AI) 的国家安全影响越来越感兴趣。在本报告中，我们提出以下问题：鉴于国家安全问题，美国政府可能如何影响 AI 的研究、开发和部署——无论是在美国国内还是国外？我们对当前法律框架内美国政府的一些政策杠杆进行了通俗易懂的概述。对于每个杠杆，我们描述其起源和立法基础以及过去和现在的用途；然后我们评估其未来应用于 AI 技术的可行性。按照用于明确国家安全目的的可能性降序排列，我们涵盖了以下政策杠杆：联邦研发支出、外国投资限制、出口管制、签证审查、延长签证途径、保密令、出版前审查程序、国防生产法、反垄断执法和“天生秘密原则”。
AALBORG大学因果关系工具的原因...
为了实现这一目标，必须增加空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。这是BioPolue项目中任务2.3的重点，该项目旨在“了解海洋和EIA中使用的空间规划和基础设施开发中的因果机制，以探索如何改进这些机制，以增强其在为生物多样性产生变革性行动中的作用中的作用”（生物生物生物项目描述）。任务2.3涉及注释和分析环境影响评估（EIA）和战略环境评估（SEA）报告中的因果关系，从而导致了与空间计划和管理工具相关的因果关系和生物多样性缓解层次结构的因果图工具。建立在这个基础上，系统思维方法提供了一种强大的方法，可以绘制和分析潜在空间变化涉及的因果关系，如因果环图（CLD）所示。这种方法不仅可以补充，而且通过确定互连和反馈产生的最关键要素，过程和动态来显着提高环境评估的有效性。这些因素在空间计划过程中的决策和使用中的使用至关重要。不仅了解直接影响，还了解空间规划的反馈机制，重点和工具可以解决自我生成过程，从而支持计划目标。因此，它增加了在空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。此外，系统分析揭示了系统结构和产生的动态过程，这些过程是由正（增强）和负（平衡）反馈回路的相互作用产生的（Sterman，2000）。这两种机制对于理解在计划，计划和项目的影响下的要素之间的因果关系和非线性动态至关重要。它还促进了可行杠杆点的识别，这是系统中可能受到影响以获得更好结果的关键点。确定这些要点可能会导致有关避免，最小化或弥补潜在影响以及增强生物多样性标准的措施机会的知情建议（Meadows，1997）。因此，通过将这些改进的海洋和EIA工具整合到空间规划过程中，可以大大提高增强生物多样性和实现可持续发展目标的变革性潜力。这种对因果效应的理解的实际影响取决于实际的计划过程和应用程序的上下文。
爱达荷州立大学社区使用生成式人工智能工具的初步指南
● 合同审批与执行 ISUPP 1060 ● 电子和信息技术可访问性 ISUPP 1020 ● 平等机会、骚扰和非歧视 ISUPP 3100 ● HIPAA 合规性 ISUPP 1100 ● 采购 ISUPP 2560 ● 平等机会和平权行动 ISUPP 3080 ● 学术自由 ISUPP 4040 ● 学术诚信与不诚实 ISUPP 4000 ● 教师道德 ISUPP 4120 ● 学生行为准则 ISUPP 5000 ● 知识产权 ISUPP 7010 ● ISU 出口管制 ISUPP 7040 ● ITS 可接受使用 ISUPP 2400 ● ITS 访问控制 ISUPP 2410 ● ITS 采购、开发和维护 ISUPP 2420 ● ITS 资产管理 ISUPP 2430 ● ITS 信息安全 ISUPP 2500 ● ITS 安全角色和职责 ISUPP 2480
![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](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
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
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
人工智能生成工具的课堂政策
在本课程中，您可以完全不受限制地使用基础模型（ChatGPT、GPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、GitHub Copilot 以及之后的任何模型），用于任何目的，不会受到任何惩罚。但是，您应该注意，所有大型语言模型仍然倾向于编造不正确的事实和虚假引用，代码生成模型倾向于产生不准确的输出，而图像生成模型有时会产生极具攻击性的产品。无论最初来自您还是基础模型，您提交的任何不准确、有偏见、冒犯或其他不道德的内容都将由您负责。如果您使用基础模型，必须在提交的论文中承认其贡献；如果您未经承认就使用基础模型，您将受到惩罚。尽管有这些免责声明，我们还是鼓励使用基础模型，因为它可以让您在更短的时间内提交更高质量的作业。
学生使用生成式人工智能工具的指南 FINAL
1. 始终坚持学术诚信和诚实的原则——有关学术诚信的一般信息和资源可在学术诚信网页上找到。2. 始终遵守大学的学生行为准则。3. 始终尊重隐私和保密性，避免与生成式人工智能工具共享敏感的个人信息。4. 请记住，生成式人工智能并不总是可靠的。例如，它可能提供虚假或过时的信息或虚假的参考资料，也可能是故意误导信息的来源。5. 始终批判性地评估使用人工智能生成的响应。使用已知可靠的来源来验证信息。如果您对所生成内容的可靠性有疑问，请咨询您的讲师或导师。6. 生成式人工智能工具应用于补充学习和研究，而不是代替通过 Moodle、Talis 阅读列表和图书馆提供的可靠学术资源。 7. 生成式人工智能工具在学术工作中有很多有用的方法，包括头脑风暴、写作任务的初稿、编辑写作任务并提供写作反馈、为文章提出结构建议、使用内容制作演示文稿、为演示文稿和视频制作音乐或制作图像来说明你的工作。 8. 你的讲师会告诉你，在论文或特定评估中，是否允许、要求或禁止使用生成式人工智能工具。在哪里允许
SynBioTools：搜索和选择合成生物学工具的一站式设施
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可协议的链接，并指明是否做出了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可协议中，除非在资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可协议中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publi cdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。