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AIH 第 3 章：学习过程
根据建构主义，人类通过将已有信息与从感官获得的信息相结合来构建独特的心理形象。学习是将新信息与已有信息进行匹配并将其整合成有意义的联系的结果。在建构主义思维中，学习者被赋予了更多的自由来成为有效的问题解决者，识别和评估问题，以及解释将他们的学习转移到这些问题上的方法，所有这些都培养了批判性思维技能。虽然学习者是这个过程的中心，但经验丰富的老师是必要的，以引导他们穿越信息丛林。建构主义技术适用于某些类型的学习、某些情况和某些个人，但并非全部。这一思想流派还鼓励教学习者如何使用布鲁姆分类学中所谓的高阶思维技能 (HOTS) 以及基于问题或场景的培训。建构主义是第 5 章“教学过程”中介绍的几种培训交付方法的基础。
教育知识的人工智能预测模型
精准教育通过在教育方法中定制预测规则来获得教学和学习机会。创新教育研究面临新的挑战，并提供了最先进的方法来追踪教学和学习生态系统之间的知识。个人智力只能通过知识水平表示来捕获，即学习表现可以揭示学习者在教育过程中课程学习后的知识和应用技能的能力。新兴人工智能（AI）预测高等教育系统未来的学习表现。本研究旨在使用监督学习模型实现 AI 应用程序，以预测学生的学习能力，这些能力是在课程学习结束时开发的。作者使用布鲁姆分类器检查学习者的表现技能。本研究旨在通过在学习表现中实施 AI 模型来开发更多创新方法来表示学习者的知识水平。该预测模型有助于教师和学习者了解学习者的知识能力，并且该研究可以找出学习者知识的当前状态。
材料力学，SI 版
詹姆斯·M·基尔 (James M. Gere) (1925-2008) 分别于 1949 年和 1951 年在伦斯勒理工学院获得土木工程学士和硕士学位。他先在伦斯勒理工学院担任讲师，后来担任研究员。他获得了首批 NSF 奖学金，并选择在斯坦福大学学习。他于 1954 年获得博士学位，并被聘为土木工程系教师，开始了 34 年的职业生涯，带领学生研究力学、结构和地震工程等具有挑战性的课题。他曾担任工程系主任和副院长，并于 1974 年在斯坦福大学共同创立了约翰·A·布鲁姆地震工程中心。1980 年，吉姆·基尔还成为斯坦福地震防备委员会的创始负责人。同年，他被邀请成为首批研究地震灾区中国唐山的外国人之一。吉姆于 1988 年从斯坦福大学退休，但仍然是斯坦福社区的活跃和最有价值的成员。
古典和学习的Bloom过滤器的隐私模型
摘要：经典的布鲁姆过滤器（CBF）是一类用于处理近似查询成员资格（AMQ）的概率数据结构（PDS）。学习的Bloom Filter（LBF）是最近提出的PDS类，可以使用学习模型来衡量经典的Bloom滤波器，同时保留Bloom Filter的单方面错误保证。Bloom过滤器已用于在敏感的设置中使用，并且需要在有API或有能访问Bloom过滤器内部状态的对手的情况下访问Bloom滤波器的对手。先前的工作已经调查了分类过滤器的隐私，从而在各种隐私定义下提供了攻击和防御措施。在这项工作中，我们为Bloom过滤器制定了一个更强的基于差异的隐私模型。我们提出了满足（ε，0） - 差异隐私的经典和学识渊博的绽放过滤器的构造。这也是第一份分析并解决任何严格模型下学习的Bloom过滤器的隐私的工作，这是一个开放的问题。
国际多脑巴塞罗那大会健康、病理和人工大脑
神经技术 TED 演讲 主席：Petia Radeva，西班牙布法罗大学 UBneuro 人工智能小组 11:30 - 12:00 特邀演讲者。Diana Mihalache，美国谷歌信任与安全小组，“人类审阅者体验：内容审核背景下的健康” 12:00 - 12:15 Luis Montesano，西班牙 Bit Brain，“将神经技术带回家进行神经康复” 12:15 - 12:30 Ignasi Capellà，西班牙布鲁姆克斯，“沉浸式技术：一种有效的神经康复工具？” 12:30 - 12:45 Carolina Aguilar，西班牙-瑞士 INBRAIN Neuroelectronics，“神经技术……下一步是什么？” 12:45 - 13:00 Ana Maiques，西班牙 Neuroelectrics，“大脑的数字副本是否有助于为患有脑部疾病的患者提供个性化治疗？未来已来：Neurotwin” 13:00 - 13:15 Andreu Oliver，Tobii，英国，“从研究到日常实践的转变以及公司如何帮助完成这一过程” 13:15 - 13:45 讨论：技术如何提高我们对大脑的认识
2030年的可持续海洋经济：
• 海洋气候信托创始人兼首席创意官布拉德·阿克 • SkyTruth 总裁约翰·阿莫斯 • 全球风能理事会首席执行官本·巴克韦尔 • 国际航运商会副秘书长西蒙·贝内特 • 国际能源署执行董事法提赫·比罗尔 • 大自然保护协会加勒比地区执行董事罗伯特·布鲁姆博 • 全球海事论坛董事总经理约翰娜·克里斯滕森 • 艾伦·麦克阿瑟基金会新塑料经济倡议负责人桑德·德弗鲁伊特 • BioMarine 创始人兼主要合伙人皮埃尔·埃尔维斯 • Eco-union 联合创始人兼总裁杰瑞米·福斯 • 联合国全球契约可持续海洋商业行动平台负责人埃里克·吉尔茨基 • Context Labs 首席执行官丹·哈普尔 • 皮尤慈善信托基金会国际渔业项目总监彼得·霍恩
医学假设
放射医学和应用科学系，加利福尼亚州加州大学加利福尼亚州加利福尼亚州，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，肯尼斯·布鲁姆（Kenneth Blum）行为与神经遗传学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀市，美国体育，运动中心78701 78701 Institute of Psychology, ELTE E ¨ otv ¨ os Lor ´ and University, Budapest, Hungary f Department of Psychiatry, University of Vermont School of Medicine, Burlington, VY, USA g Department of Psychiatry, Wright University, Boonshoff School of Medicine, Dayton, OH, USA h Centre for Genomics and Applied Gene Technology, Institute of Integrative Omics and Applied Biotechnology, Nonakuri, Purba印度西孟加拉邦的Medinipur，美国加利福尼亚州棕榈泉基金会，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州河滨大学医学院，美国加利福尼亚州河畔河滨医学院，美国加利福尼亚州棕榈泉棕榈泉临床神经调节研究部美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学医学院精神病学，美国o家庭医学系，美国宾夕法尼亚州费城杰斐逊健康部，美国P PeakLogic，＆个性化电磁theragnostic Research，PeakLogic，Del Mar，CA，CA，美国加利福尼亚州
朝着无状态硬件的量子一次性记忆
理论加密的中心宗旨是对实现给定密码原始的最小假设的研究。这样的原始记忆是戈德瓦瑟（Goldwasser），卡莱（Kalai）和罗斯布鲁姆（Rothblum）引入的一次性记忆（OTM）[Crypto 2008]，它是一种经典的功能，该功能是在非交互式2的2-2中遗忘转移中建模的，并且用于一次性的经典和量子程序。已知在经典和量子设置中标准模型中不存在安全OTM。在这里，我们提出了一种使用量子信息的方案，以及较少的假设（即，可重复使用的）硬件令牌，以构建统计上的otms。通过Gutoski和Watrous的基于半决赛的量子游戏框架[STOC 2007]，我们证明了最多制造恶意接收器的安全性。114 n自适应查询（对于n个关键大小），在量子通用合并框架中，但在多项式查询中留下了安全问题。与从量子资金的文献中得出的替代方案相比，我们的方案在技术上很简单，因为它是“准备和估计”类型的。我们还给出了两个不可能的结果，表明我们计划中的某些假设不能放松。
学校搜索负责人 - 圣心学院
密歇根州布鲁姆山山的圣心学院的董事会正在寻求2026年7月1日的新校长。于1851年在底特律成立，圣心学院是密歇根州最古老的独立学校。该学院于1958年移居到布卢姆山丘山的28英亩校园。今天，圣心学院对天主教徒，大学预科教育>女生（婴儿12岁）和许多文化和信仰的男孩（婴儿8级），以符合圣心教育的目标和标准。坐落在该国越多的一个委员会之一中，圣心的28英亩的校园茂密而宁静，没有> cea> cea> cea> cea> cea> ve decuda>。在主楼的入口以及与他们接触并互动的所有其他人的入口处欢迎游客。主题是干净，pris> ne的，尤其是Majes> c和优雅的天主教教堂，这些教堂将建筑物的各种翅膀团结起来，并为改善的空间提供空间，并提供全学院礼仪和祈祷服务。还有一间现代，最先进的，31,000平方英尺的田野房屋。在学院的校园内和设施内部本身具有明显的使命和遗产感。使命生活和呼吸，在学校的生活中无所不在。
人工智能教育轮：卡林顿轮的改编 Rueda de la Pedagogía para la Inteligencia Artificial: adaptación de la
摘要 有效地将人工智能 (AI) 融入教育对于充分利用其在教学过程中的优势至关重要。本文建议将卡林顿的教学法之轮改编为人工智能教学法之轮，旨在为将人工智能融入教育提供教学框架。所采用的研究方法基于系统评价和映射，结合术语共现分析的文献计量研究，以确定科学上支持改编该教学法之轮必要性的相关主题集群。新的教学法之轮针对获得的四个集群（整合人工智能以加强教育、在教学过程中使用教育技术、教学设计和创新以及可持续和道德教育），并呈现同心圆，解释如何逐步将人工智能融入不同的认知水平（布鲁姆分类法）和技术集成（SAMR 模型），这两者都适用于人工智能。教学法之轮包括工具和应用程序的示例以说明实施过程。此外，还包括一个反思性元认知层面，涉及使用人工智能的道德和责任。总之，适应人工智能的轮子是提高教育有效性和效率的可行选择，前提是教育者参与教学过程的规划和执行，以确保其成功。值得一提的是，由于新应用不断涌现，保持轮子更新的重要性。关键词：人工智能；颠覆性技术；卡林顿之轮；布鲁姆分类法；SAMR 模型。总结人工智能 (IA) 有效地融入教育是促进其在学习过程中受益的必要条件。本文提出了卡灵顿教育教学法的调整和 IA 教学法的调整，最终将 IA 与教育结合起来。调查方法采用了修订和映射系统的方法，并结合了对识别集群技术的共同发生的文献计量研究的研究方法，以解决鲁埃达适应所需的科学问题。 La nueva rueda atiende a los cuatro cluster obtenidos (Integración de la IA para mejorar la educación, Uso de tecnologías educativa en el proceso de enseñanza y aprendizaje, Diseño e innovación pedagógica y Educación Sostenible y Ética) y Presenta anillos详细阐述了 IA 的渐进过程，包括不同的认知（Taxonomia de Bloom）和技术集成（Modelo SAMR）以及 IA 的适应、应用和应用。 Además 包括关于 IA 用途的反射-元认知和责任。结论是，根据指导员参与计划和实施的条件，IA 提出了一项可行的选项，以提高教育的效率和效率。需要注意的是，实际应用中的实际情况非常重要，新应用的持续性差异也很重要。