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人工智能在发音教学中的探索
摘要：本文探讨了人工智能 (AI) 在发音教育中的整合，阐明了其变革性影响、局限性和未来方向。它研究了人工智能如何通过语音识别和自适应学习算法等技术提供个性化和可访问的学习路径，从而显著提高发音技能。该研究强调了人工智能的实时反馈能力及其通过增强现实和虚拟现实创造沉浸式学习体验的作用，从而彻底改变了传统的语言学习方法。在解决道德问题方面，本文深入探讨了数据隐私和确保人工智能系统公正的挑战。它承认人工智能的局限性，例如缺乏情商和可能减少人际互动，强调需要采取平衡的方法，将技术创新与人情味在教育中不可替代的价值结合起来。通过提出前瞻性的观点，该研究提倡进一步探索将人工智能工具与传统教学方法相结合的混合模型，旨在优化语言学习成果。这项研究为在发音教育中负责任地有效使用人工智能提供了见解，强调了道德考虑的重要性和以人为本的教育实践的持续必要性，为教育技术的更广泛讨论做出了贡献。
人工智能对生产经营新...
Chohan d 摘要 目前，新产品的开发和成功已成为组织成功的重要因素，也是需要高人工智能和非人工智能的突出问题。因此，本研究的目的是研究人工智能（如技术基础设施质量、管理能力和个人专业知识）以及非人工智能（如情商和灵商、信息处理能力和响应能力）对中国制造组织新产品成功的影响。本研究的目标还包括考察新产品创新性在人工智能和非人工智能与新产品成功之间的关系中的中介作用。数据是通过从中国制造公司研发部门的问卷调查收集的，并使用 PLS-SEM 进行分析。结果表明，人工智能和非人工智能与组织的新产品成功呈正相关。研究结果还表明，新产品创新性在中国制造业组织的人工智能和非人工智能与新产品成功之间的联系中起着正向中介作用。这些研究结果为制定法规的机构提供了指导方针，即他们应该制定法规来促进组织中人工智能和非人工智能的发展，因为人工智能在组织的成功中发挥了至关重要的作用。关键词：人工智能、非人工智能、新产品成功、新产品创新性、市场分析、运营、生产 1.介绍
演讲会 下午 12:00
Sonia BOUZIDI “通过深度学习和图像识别增强可持续时尚决策支持。” Sonia BOUZIDI “通过深度学习和图像识别增强可持续时尚决策支持。” Siwar SLIMI “开发情商模型以优化车辆驾驶。” Sirine AMMAR “用于个人服务、智能移动和高级家庭自动化的智能脑机接口方法。” Rahma MAALEJ “从不同的脑活动获取方式自动识别癫痫发作。” Basma JALLOULI “用于老年人心理运动功能的认知评估的多模式方法。” Ibtissem BOUSHILA “探索脑部 MRI 在青少年肌阵挛性癫痫诊断中的应用。” Tayssir BOUSHILA “通过 MRI 图像研究与测量颈髓萎缩：Devic 视神经脊髓炎病例。” Aicha NOUISSER “基于从面部表情、声音甚至身体活动中识别情绪的多模态识别系统。” Dalila OTHMEN “在线阿拉伯语手写识别。” Chawki BARHOUMI “使用深度学习和多模态数据进行情绪识别。” Hend KAROUI “使用深度学习识别心脏病。” Nabil BENHAMED “糖尿病视网膜病变疾病检测的先进技术。” Mahmoud LIMAM “用于文档图像处理的生成深度学习模型。”
Calgary课后社交情感学习课程引用于2023年10月31日更新
Equitas-国际人权教育中心。（2008年4月24日）。扮演公平的儿童人权教育工具包。2012年10月12日从Equitas检索：http：// www。equitas。org/What-We-Do/儿童 - 和Youth/Youth/Play-It-fair-Canada/Play-it-Fair-工具包/家庭与社区支持服务。（n.d。）。2012年11月1日从卡尔加里市检索：http：//www.calgary.ca/csps/cns/documents/fcss/fcss/fcss_briefl_positivechild.pdf Goleman，D。（1995）。情商。纽约：矮脚鸡书。安大略省政府。（2012年6月）。步进石头。2012年10月8日从安大略省检索：儿童和青年服务部：http：//www.children.gov.gov.ca/htdocs/htdocs/english/documents/topics/youthopportunities/youthopportunities/youthopportunities/steppping stones/stepppingstones/stepppingstones.pdf granger，r.A.，Yohalem，N。，＆Reisner，E。（2007年4月）。提高课后课程质量。2012年9月28日，从ivewell检索：http：//www.mail.givewell.com/fi1es/cause4/cape4/east%20harlem%20tutorial%200rganization/lmpr oving_after_after oving_after-school_program_program_progragram_quality.pdf Henderson，N。N.和Milstein，M.M.M.（2003）。学校的弹性：使学生和教育者的更新版本实现。千橡市，加利福尼亚：Corwin Press Inc。；一家圣人出版公司。
利用人工智能的能力培养反思能力
俄罗斯高等职业教育的特点是与国家经济领域变化的步伐不一致。根据经济合作与发展组织（OECD）的研究，当前的趋势要求一个人终身学习[12]。俄罗斯教育体系传统上更加重视并努力培养硬技能。然而，现代现实已将重点从硬技能转移到软技能，这应该需要对未来专家的培训过程进行广泛的重组。请注意，在这个转变过程中，利用成功形成硬技能的积累经验是合乎逻辑的。现代科学研究并没有明确揭示表示专家超专业能力的概念内容，特别是：“软技能”、“通用能力”、“元学科技能”。例如，在牛津词典中，“软技能”或软技能被定义为一个人的综合个人品质，决定了与他人进行有效和谐互动的可能性[3]。国内研究人员AI Ivonina、OL Chulanova 和 Yu.M. Davletshina 对软技能进行了综合定义，指出“这是员工在人际交往、时间管理、说服、谈判、领导、情商等方面的知识、技能和激励特征的综合体，具有社会和劳动特征，具备成功工作所必需的能力，能够满足职位的要求和组织的战略目标，这是一种潜在素质的特征，使我们能够描述几乎所有
利用人工智能 (AI) 加强翻译研究
这项理论研究探讨了翻译研究与人工智能（AI）之间的共生关系，强调了这两个领域之间合作的重要性。该研究探讨了将人工智能融入翻译应用程序的潜力，以提高翻译效率、克服语言障碍并扩大信息获取渠道。从这个角度来看，该研究探讨了一些重要的伦理问题，例如人类专业知识在翻译研究中人工智能整合中的作用、翻译的准确性和文化适宜性以及人工智能对劳动力的影响。该研究强调了将人工智能相关主题纳入翻译研究（或口译和翻译）课程的重要性，提倡促进学者和人工智能开发人员之间的合作研究项目，并认为人工智能比其本身更复杂。 IQ（智商）和 EQ（它提请人们注意缩小个人能力（情商水平/商数）之间的差距。翻译研究与人工智能 (AI) 之间的合作可以提供技术上准确且文化敏感的翻译，从而实现满足个人和企业需求的高质量翻译。这种协作可以提高人工智能在翻译活动中的质量和有效性，从而产生更可靠、更合适的翻译。因此，本研究强调了翻译研究与人工智能合作的重要性，并提请关注提高翻译服务质量和鼓励文化敏感性翻译传播等问题。
首席军士长杰里迈亚·W·“开膛手”·罗斯
1999 年 完成信号情报分析课程，德克萨斯州古德费罗空军基地 2003 年 完成空军士官课程，日本冲绳嘉手纳空军基地 2005 年 获得空军社区学院通信应用技术理学副学士学位 2007 年 获得马里兰大学心理学理学学士学位 2008 年 阿拉巴马州麦克斯韦空军基地空军士官学校 2009 年 完成马里兰州乔治米德堡国家安全局空军士官密码学进阶课程 2010 年 完成空军高级士官联合专业军事教育信号课程 2012 年 完成阿拉巴马州麦克斯韦空军基地空军高级士官课程 2015 年 获得俄克拉荷马大学情商教学理学硕士学位 2017 年 完成空军高级士官联合专业军事教育二级信号课程完成高级士官法律事务课程，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，2019 年；完成葛底斯堡地图研究课程，宾夕法尼亚州葛底斯堡，2021 年；完成战略领导力课程，科罗拉多州科罗拉多斯普林斯。 2023 年 空军战略领导力课程结业，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 2024 年 国防大学基石课程结业，华盛顿特区
学校战略计划 2024-2028
意图、理由和重点在 Yarrambat 小学，我们将关注 8 个宏观理念：1. 合作 - 我们将教会孩子们能够独立工作或在任何规模的小组中工作2. 自我调节 - 我们将教会孩子们做出坚定的决定并发展他们的情商3. 创新 - 我们将教会孩子们了解他们的个人技能以及如何使用这些技能来解决问题4. 智慧 - 我们将努力让我们的孩子尽可能聪明，并能够在现实世界中工作5. 熟练的沟通 - 我们将教会孩子们能够与其他人交谈，成为一个积极的倾听者并表达你的观点6. 技术能力 - 孩子们将能够利用技术为你带来优势，但不能依赖它7. 领导力 - 我们将教会孩子们以各种方式领导他人的能力8. 感恩和感激 - 我们将与让孩子珍惜自己拥有的而不是自己没有的 上述几点对我们很重要，因为它们将推动学校在本战略计划期间的关注重点。我们已经为这些概念奠定了基础。2024-2028 战略计划将在未来 4 年内进一步发展这些概念。我们已经有了很强的教学重点和完善的领导力计划。我们希望进一步将学生的声音发展为学生的自主权，通过让学生了解他们的学习方式，了解他们的个人优势，并利用这些知识进一步推动他们自己的学习。这将是本战略计划的初步重点，我们还希望加强教师的知识和实践，以激活全校的学习者自主权和学生的声音。
重新思考人工智能时代的教育：在工业 4.0 中培养持久技能的重要性
本文讨论了将人工智能 (AI) 融入教育以促进可定制、个性化和按需学习途径的迫切需要。同时，虽然人工智能有潜力扩大学习者基础并改善学习成果，但现在比以往任何时候都更需要有目的地将 NACE 能力和持久技能（沟通、批判性思维、创造力、领导力、适应性和情商）的发展融入课程设计中。最近的研究表明，人工智能驱动的学习途径可以更快地实现成果，但这是以牺牲持久技能的发展为代价的。因此，必须优先考虑传统的学生与学生和学生与教师之间的互动。因此，本研究提出了一种平衡的课程设计方法，以确保学习者获得最佳成果，其中将持久技能发展与特定学科技能和死记硬背一起优先考虑。此外，本文强调需要结合人工智能技术促进的即时培训 (JITT) 方法来实现持久技能的实施。本文最后提出了一个问题，即在日益由人工智能驱动的教育体系中如何培养人类技能，并强调了课程设计和传统学习方法在创造一种有凝聚力的学习体验以培养学生持久技能方面的重要性。我们必须认识到，人工智能驱动的教育不能取代人类技能的发展，而传统的互动在培养这些技能方面起着至关重要的作用。
人机交互的新兴前沿
摘要 人与机器人之间的有效交互对于在协作过程中完成共享任务至关重要。机器人可以利用多种通信渠道与人类互动，例如听觉、语音、视觉、触觉和学习。在人与机器人之间的各种交互方式中，我们的重点是三个新兴前沿，它们对人机交互 (HRI) 的未来方向产生重大影响：(i) 受人与人协作启发的人机协作，(ii) 脑机接口，以及 (iii) 情感智能感知。首先，我们探索人机协作的先进技术，涵盖从合规性和基于绩效的方法到协同和基于学习的策略等一系列方法，包括从演示中学习、主动学习和从复杂任务中学习。然后，我们研究脑机接口在增强 HRI 方面的创新用途，重点关注康复、通信、大脑状态和情绪识别中的应用。最后，我们研究机器人中的情商，重点是通过面部表情、肢体动作和眼球追踪将人类情感转化为机器人，实现流畅、自然的互动。详细介绍并讨论了这些新兴领域的最新发展及其对 HRI 的影响。我们重点介绍了该领域的当代趋势和新兴进步。最后，本文强调了在开发具有自适应行为和人机有效互动的系统时采用多模式方法的必要性，从而提供了对最大限度地发挥 HRI 潜力所必需的各种模式的透彻理解。