Hellgate 小学学区的人工智能 (AI) 政策 Hellgate 小学学区致力于负责任地利用人工智能 (AI),以支持我们的学生、员工和家庭。通过优先考虑道德、隐私和教育价值,我们旨在让学生为负责任地使用人工智能的未来做好准备,同时保障他们的权利和福祉。
作为我们上一篇社论的后续,本研究主题进一步深入探讨了对称性如何影响生物和人工神经网络中的信息处理。虽然上一篇研究主题侧重于对称性在感官输入及其在神经系统中的组织中的基础作用,但这篇社论除了继续该主题之外,还介绍了对称驱动表示背后的机制及其鲁棒性的新研究,特别是在人工神经网络中。事实上,对称性在简化输入数据的复杂性和提高神经网络的鲁棒性方面起着关键作用。在人工系统和大脑中,对称性有助于创建有效的表示,可以很好地推广到看不见的数据并减轻从大数据集中学习的负担。通过利用感官数据的不变性和等变性,神经网络(包括生物和人工)可以增强其解释和响应周围世界的能力。本研究主题进一步探讨了人工和生物系统中对称性、学习动力学和神经表征的交集。第一篇贡献,DiTullio 等人深入研究了大脑如何利用时间作为监督信号来学习听觉特征。通过探索听觉领域的自然规律和对称性,作者提出时间一致性是学习听觉对象表征的关键,尤其是在混乱的环境中。该研究表明,在听觉辨别任务中,捕捉这些时间规律的模型优于传统的特征选择算法,例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。这对神经科学和机器学习都有深远的影响,表明刺激的时间结构为有效的感官处理和泛化提供了重要基础。视觉是另一种感官方式,其中对称性起着关键作用。本文 (Lindeberg) 提出了一个理论框架来理解大脑视觉感受野的几何特性。协方差或等方差确保感官输入的变换会导致神经表征的相应变换。对这些特性的研究揭示了初级视觉皮层 (V1) 中的视觉感受野如何适应空间缩放和
摘要:基因组是一个分子生物学的跨学科领域,通过解码生物生物进行数据分析来研究生物基因组的结构,功能,进化,映射和编辑。您与人工智能的界面已经从大数据方法中的深度学习(DL)策略加剧,而夹紧的调节性的散布式植物(CRISPR)混乱系统(CRISPR)在生物技术和医学中出现了革命性的可能性。的目标是描述应用于功能基因组和CRISPR遗传编辑系统的人工智能的使用概况。这是一项范围审查,根据Scielo,NCBI/PubMed®,Science Direct选择了2020 - 2024年的文章。使用助记符PCC组合(种群,上下文,概念)来定义研究的指导问题。根据清单首选的报告项目的指南进行了审查,用于系统评价和荟萃分析的剪裁评论(PRISMA-SCR)。包括20篇符合研究标准的文章,并在分析了有关人工智能(IA)和OMIC科学联系的内容之后,就机器学习协助的技术的提高和技术的提高而取得了明显的进步。得出的结论是,受过训练的算法允许在大容量开采中进行机器学习,并提供了预测性,更准确的分析,并超越了传统方法。AI扩大了OMIC科学和收入中技术设备的能力;在CRISPR系统中,系统以准确的标准和对指南RNA设计的理解超过了传统方法。
S.,Vaes B.,G.,Torzsa P.,Ticmane G.,Sainter T.,Servant A.,Stafle M.,Petrics G.,Petet D. M.,Mossong J.,Kozlovska L.,SegernäsA。,Krzto-Christian A. L.,Shushman I.,Ilkov O.,Hoffmann K.,Heleno B.,HanževačkiM.,Goldagski D. Bakola M.,Adler L.,Assenova R.,S.S.,Astier-PeñaMP。 EUR J Gen练习。 2024 dec; 30:2409240。 doi: EPUB 2024 10月22日。 pmid:39435869S.,Vaes B.,G.,Torzsa P.,Ticmane G.,Sainter T.,Servant A.,Stafle M.,Petrics G.,Petet D. M.,Mossong J.,Kozlovska L.,SegernäsA。,Krzto-Christian A. L.,Shushman I.,Ilkov O.,Hoffmann K.,Heleno B.,HanževačkiM.,Goldagski D. Bakola M.,Adler L.,Assenova R.,S.S.,Astier-PeñaMP。EUR J Gen练习。2024 dec; 30:2409240。 doi:EPUB 2024 10月22日。pmid:39435869
153 非确定性的新兴来源:改进的网络攻击检测高级控制策略,以及基于控制的量子噪声处理策略 Keshav Kasturi Rangan 4fj
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素,特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具,教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求,同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务,让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为,虽然人工智能带来了挑战,但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战,并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化,机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位,教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词:人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具,教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化,基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士,包括教职员工和
人工智能增强型简化搜索将人工智能融入搜索用户体验,让您能够更快地找到任务和报告。此功能使用人工智能分析您的搜索查询,然后在搜索结果顶部显示最匹配的任务和报告,从而节省您的时间和精力。
作为 GVSU 的信息安全分析师,Morgan Hamlin 在保护大学网络方面发挥着关键作用。她的职责包括监控安全威胁、进行漏洞评估、审查协议以及确保遵守行业标准。回顾她的工作,Morgan 说:“最有意义的部分是知道我正在积极预防网络攻击。每阻止一个 IP 地址或拦截一个网络钓鱼电子邮件,就意味着少一个人处于危险之中。”
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所(AI 3)的首任所长。作为研究所的领导者,所长将向教务长汇报工作,并担任首任西蒙斯无限教授,并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究,同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学,因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位,并开始部署其战略计划“我们的时刻”,该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金,正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构,以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情,并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头,带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所,石溪大学将从其总统创新与卓越(PIE)基金中拨出 1000 万美元,用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的,后者将单独支付。研究所的重点是创新研究:主任将投入大量时间和精力,让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作,这些工作将是石溪大学的特色,并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展,人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望