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![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
dóchas：世界观公共的市场研究人员
dóchas正在寻求合格/注册市场研究人员的招标，以与年龄在18岁以上的全国代表性样本中进行年度世界观研究，并继续进行良好的世界观受众群体细分。Worldview的全国代表性调查结果是INGO行业证明对提供海外发展的持续支持的关键工具，而世界观细分市场可以创造创新的和有针对性的方法，以最少参与该行业的人。有五次连续的研究浪潮包括大约72-77个问题，Dóchas希望在未来5年内维持和复制研究的研究。可以在此处找到研究目标，组件，方法，细分和项目时间表的详细概述：https：//www.dochas.ie/whats-new/whats-new/call-for-for-tender-worldview-market-research-2/- （https://www.dochas.ie/whats-new/call-for-tender-worldview-market-research-2/）。
全球市场研究
Exploring Trends in Sustainable Finance for 2025 Our “ Sustainable Finance 2024 – Global, Asia and Singapore Trends ” published on 06 December 2024 explored the various trends driving strong sustainable finance credit issuances (comprising mostly green, social, sustainability, and sustainability- linked (“GSSSL”) credit instruments that comprise both bonds and perpetuals) globally, within Asia and Singapore in 2024年，有一些重大发展和新兴趋势强调了可持续金融信贷发行的韧性和适应性。预计2025年将是另一个建设性的一年，而GSSSL信用发布预测将是稳定的，而2024年则为1万亿美元，但我们探索了一些关键趋势，这些趋势可能会影响2025年GSSSL信贷发行的环境，这是可持续财务市场的可持续金融市场。金融机构2024年联合国气候变化会议（“ COP29”）的波动影响被称为“财务警察”，计划将在公共和私人来源向发展中国家扩大气候融资至少至至少1.3美元，到2035年。这是在气候金融（“ NCQG”）的新集体量化目标下，COP29的关键优先级。在此期间，发达国家同意在2025年之前每年在气候融资中提出三倍的承诺，到2035年每年3000亿美元。有关COP29的更多信息，请参阅OCBC的ESG分析师于2024年12月6日发布的“ COP29：三倍的气候融资”。是年度可持续性的逐步增长COP29中讨论的各种气候融资金额反映了发展中国家的全国确定的贡献所报告的昂贵需求，估计为5.1万亿美元 - 6.8万亿美元，直到2030年（或每年45.5亿美元 - 每年584亿美元），以及对发展中国家对USD1 Tlillion of usd1.3 Trillion的呼吁，以置于启动。尽管如此，融资承诺和融资之间的差距需要强调，COP29之后的金融机构可能会增加期望，因为它们有助于促进数万亿美元的资本流动。正如我们在2023年2月1日发布的“可持续性对金融机构的放大影响”中所涵盖的那样，金融机构可以说是经济中的特权地位，因为资本系统稳定的提供商和金融体系稳定的保护者均与政府和金融部门监管机构合作，以实现商业和社会目标。尽管金融机构在为发展中国家提供资金方面至关重要，但它们也是发达国家气候和清洁能源计划的重要驱动力。在各自的2024年结果公告和年度报告中，汇丰控股公司（“汇丰”）和标准宪章PLC（“ Stanchart”）都证实，他们的可持续财务和投资目标都在正常。自2020年以来，汇丰银行对可持续金融和投资的支持仍然是稳定的，累计可持续金融和投资，其雄心为750亿美元，到2030年。
商业计划市场研究 - CASA Entreprises
votre projet est source of chiffre d'affaires, you allez l'appprofondir en réalisant l'étude de Marché et le
印度的EV市场研究 - 2025年2月
SUMMARY Target audience : Engineering & IT professionals, EV startup owners ___________________________________________________________________________________________________
CMA婴儿配方和后续公式市场研究雀巢英国的回应于2024年11月29日对CMA的临时报告，日期为8
1。雀巢英国1欢迎有机会在其婴儿配方（“如果”）和后续公式（“ FOF”）市场研究以及未来的任何英国政府咨询流程（即将提出CMA的最终报告建议）上，继续与CMA建设性地与CMA进行建设性的互动。雀巢支持一个在监管框架内运作的市场，以保护消费者和赋予父母2的方式2为婴儿做出明智的喂养决定。雀巢在生命的前六个月中支持和促进独家母乳喂养，并按照医疗保健专业人员的建议逐渐引入适当的补充食品（“ HCPS”）。雀巢还认识到，母乳喂养并不总是父母的选择。对于那些不能或不能母乳喂养的人来说，如果是六个月以上母乳的唯一安全替代品。在这方面，雀巢致力于遵守适用的法规，以及其自身的全球政策，合规性和治理系统，以及英国专业营养协会发布的婴儿营养行业实践守则，通过该协会在允许的情况下向父母提供透明和基于证据的信息，以便在允许父母的情况下为NHS / HCP做出透明的父母，以使父母有知情的父母，他们的孩子健康和健康。
提案请求（“ RFP”）土著投资委员会 - 目标市场研究
IIC的概念是为了解决土著政府，信托和机构所面临的投资服务差距。这些土著投资者需要与非土著政府必须释放其投资全部潜力的相同投资工具。在非土著公共部门中，诸如魁北克省的Caissedepôtet Plapement Dubemt eT Placement（CDPQ）和公共部门的养老金投资委员会（PSP）等机构以低成本的较低成本获得了高回报率。相比之下，原住民政府面临更高的管理费，较低的回报和投资服务差距。IIC将是土著领导的解决方案，以满足加拿大各地的土著政府，信托和机构的投资需求，并获得更高回报率和降低投资成本所需的规模经济。
合成数据：通过AI驱动的见解更改市场研究的游戏
唐纳德·B·鲁宾（Donald B. Rubin）于1993年首次引入的综合数据已成为保护隐私的有价值工具，同时仍允许进行有效的数据分析。此方法创建人工数据，该数据无需直接使用任何敏感信息，可以反映现实世界模式。像特斯拉和微软这样的公司进一步采取了这一概念，使用合成数据来解决各种领域的复杂问题，包括市场研究，隐私问题和数据访问限制经常出现。今天，合成数据的增长是由其生成多样化和现实数据集的能力驱动的，从而减少了对可能昂贵或难以获得的真实数据的需求。它还允许企业模拟复杂的场景，测试想法并更准确地预测趋势。随着行业继续认识到合成数据的好处，其应用已扩展到自动驾驶，客户行为分析和产品测试等领域。
