EIT 创新社区 九个创新社区,每个社区都专注于一项独特的社会挑战,帮助在创新潜力巨大的地区找到解决全球重大问题的解决方案。它们加强了企业(包括中小企业)、高等教育机构和研究机构之间的合作。它们还建立了充满活力的泛欧洲伙伴关系,并创造了有利于创造性思维过程和创新的环境。谁可以申请?企业、企业家、公共当局、研究人员、学生和大学。
与重视一致性的常规任务不同,创造力和创新的目标是创造多样化的想法。本文深入探讨了人们对使用人工智能 (AI) 来提高创意生成过程的生产力和质量的日益增长的兴趣。虽然之前的研究发现人工智能创意的平均质量相当高,但之前的研究也指出,基于人工智能的头脑风暴无法创造足够分散的想法,这限制了新颖性和整体最佳创意的质量。我们的研究调查了增加人工智能生成创意分散性的方法。使用 GPT-4,我们探索了不同的提示方法对余弦相似度、独特创意的数量以及创意空间耗尽速度的影响。我们在为大学生开发新产品的领域开展了这项工作,价格低于 50 美元。在此背景下,我们发现 (1) GPT-4 使用各种合理提示生成的想法池的多样性不如人类受试者群体生成的想法 (2) 人工智能生成的想法的多样性可以通过提示工程显着提高 (3) 思路链 (CoT) 提示导致我们评估的所有提示中想法的多样性最高,并且能够接近人类受试者群体所取得的成就。它还能够生成我们研究的任何提示中最多的独特想法。
当一个国家需要为其空军购买一架新的军事训练飞机时,必须考虑许多因素。这需要很好地掌握相互冲突的因素,这可以从多标准决策 (MCDM) 领域中受益。然而,评估过程中涉及的一些标准通常不精确或模糊,使用具有模糊数字特征的语言术语可能是明智的。因此,本研究的目的是从模糊 MCDM 方法组合中提取最佳方法,以解决西班牙空军感兴趣的实际决策问题,具体来说,是根据一组不同性质的标准选择最佳军用高级训练飞机。这个决策问题一方面涉及定量或技术标准(战斗上限、作战速度、起飞速度等),另一方面涉及定性标准(机动性、人体工程学等),这些标准基于第 23 战斗机和攻击训练联队的一组飞行教练的经验,通过问卷调查收集。采用层次分析法 (AHP) 确定标准权重,采用参考理想方法 (RIM) 及其模糊版本 (FRIM) 根据上述飞行教练定义的参考理想方案评估替代方案。结果,意大利阿莱尼亚马基 M-346 主飞机被选为最佳选择。© 2020 Elsevier B.V. 保留所有权利
AVID 策略 以下是 AVID 鼓励教师在课堂中采用的教学策略列表。这些策略可适用于任何科目。它们还支持 AVID 教学计划的方法: WICR(写作、探究、协作、阅读) 旋转木马头脑风暴 快速收集想法,将主题写成标题在图表纸上。学生分成小组,用不同颜色的记号笔顺时针移动以集思广益。所有小组都写完每张图表后,他们应该在画廊里走一走,看看新添加的想法。这是正式论文的良好前奏。 概念图 允许将新概念与先前知识联系起来。应向学生提供相关概念的列表,并要求他们之间建立联系。学生也可以创建自己的列表。 顾问 设计用于在一堂课内讨论多个主题。学生根据特定主题分成几组,互相充当顾问。可以指示他们在该节课结束时简要汇报。康奈尔笔记 使用康奈尔笔记,学生可以在右侧宽页边距中详细记录课堂讲座和课文,并在左侧窄页边距中阐明关于这些笔记的想法或问题。这有助于学生培养长期记忆力和更深入地理解所学材料。 辩证日记 辩证日记让学生可以在准备或与同伴、小组或全班讨论时记录自己的想法。以下是学生可以与课堂笔记、文本或视频互动的活动列表。在进行每项活动时,学生应将纸张分成两半,并将笔记放在右侧。然后,应指导他们以以下一种或多种方式在左侧回应这些笔记 创建图形组织器以直观地表示主要思想。 写一个句子摘要来概括主要思想。 解释某一特定信息的重要性。 根据事实对时间段、事件等的暗示作出推断。 创建一个类比来显示关系之间的相似性。 提出“如果……会怎样”的陈述,推测如果某件事没有发生或以不同的方式发生,会发生什么。 与最近或过去可能发生的类似事件建立联系。 将标题、标题或副标题转化为问题。 为每个部分创建新的标题、标题和副标题。 为某个想法、事件或人物写一个明喻或隐喻。
•可再生塑料•安全和循环生物基产品•自然材料•循环水技术项目的想法仍处于早期阶段,这有一个优势,即可以根据希望加入财团的合作伙伴的研究需求进行调整。如果您想提供更多信息,或者您想表达有兴趣加入任何项目财团,请在2024年5月底之前与相关计划经理联系。投资机构的项目提案的提交截止日期为2024年9月1日。在本文档末尾可以找到财团项目的主要术语,条件和时间表。Wageningen食品和生物基础研究与我们的客户和合作伙伴一起,WFBR创造了经济可行且可持续的解决方案,从而为迅速增长的世界人口提供了健康,美味,可持续生产的食品和高质量的材料,化学药品和燃料,由生物量制成。作为合同研究组织,WFBR为非政府组织,政府和工业伙伴进行了应用和竞争性研究。这项工作是在双边项目和科学赠款中进行的,以及诸如TopSector Agri&Food Consortia之类的公私合作伙伴关系。
语言或运动活动。如果我们只是观察程序员处理源代码时的情况,我们会看到很多被激活的大脑区域,但我们不知道哪些区域与程序理解行为直接相关。为了确定在程序理解过程中大脑的哪个部分被特别激活,我们应用了一种减法,如图 2 所示:我们让程序员识别代码中的语法错误作为一项基线任务,称为控制条件,它揭示了“浏览”代码与深入理解其语义之间的差异。这种减法是保守的,以便不会发现虚假的激活,这样,与程序理解行为无关的激活就会被尽可能地过滤掉。经过几年的规划和在 fMRI 扫描仪外进行的多次试点测试,我们得出了一个可以在 fMRI 机器内执行的实验设计。我们展示了我们的
程序理解研究经历了兴衰起伏。20 世纪 70 年代初和 80 年代,第一批研究人员是心理学家,他们使用记忆回忆等方法来探究程序员如何在脑海中表示和处理代码。随后,人们提出了各种理论和机制,如编程计划和自下而上的理解,但并未达成明确共识,编程研究的动力也寥寥无几(包括编程方法论、语言设计或教育研究)。十多年过去了,研究并没有取得重大进展,许多人离开了该领域 [25]。21 世纪初,第二波研究人员涌现,他们选择的方法论是“大代码”。研究人员通过代码存储库(如 GitHub)中的编程活动挖掘程序理解的痕迹,并提出统计问题,例如长标识符名称还是短标识符会导致更多缺陷。虽然这些数据已被证明是有价值的,但社区离理解程序员大脑内部运作机制却越来越远,我们的
每个团队在其他项目上工作的重点是,它模拟了一个仅负责部分序列的不同部门的项目的移动。此外,它要求玩家适应以前团队传递给他们的新信息。注释和描述越好,项目将能够在我们在计划和设计过程中建立的结构中工作。这种类型的旋转还需要团队合作才能有效呈现。每个项目都达到了最终团队的最高水平,就需要从其他团队收集信息,以概述该过程的全部范围,以便能够准确介绍和报告。
Laura S. Van Velzen 1,2✉,Maria R. Dauvermann 3,4,5,Lejla Colic 6,7,8,Luca M. Villa 6,9,Hannah S. Savage 2,10,Yara J. Toenders 1,2,Alyssa H. 17,18,Nerisa Banaj 16,Zeynepba柄19,Jochen Bauer 20,Karina Blair 21,Robert James Blair 21,Kat Schach 24,23,Colm G. Connolly 28,Colm G. Connolly 28 R. Cullen 19,Udo Dannlowski 31,Dam Christopher 31,Janice M. Fullerton 33,34,Ali Saffet Gonul 35,Ian H. Gotlib 36,Dominik Grotegerd 31,Tim Hahn 31,Ben J. Harrison 10 ,42,43,Tilo Kircher 22,23,Bonnie Klimes-Dougan 44,Melissa Klug 31,Elisabeth J. Leehr 31,Elizabeth TC Lippard 45,46,48,笑声McAught,笑声McAught,kane 349,Adam Bryant Miller 51.52。 22.23,Amar Ojha 56.57,Bronwyn J. Overs 33,Julia-Katharina Pfarr,223,Fabrio G. Ring 26。 .23,Giana I.60,Diana Terezilla,160 2,Aslihan Uyar-Demir 35,Nic Ja van der Wee 63,64,Steven J. Van der Werff 63,64,65,Robert RJM RJM Vermeiren 66,67,Alexandra 31,Alexandra 31,Alexandra 31,Mon-Mon-Ju Yand Ju 54,54,54,54,54,54,54,54,54.54,54,54,54,yanny,yand thony Ahanshad 11,Hilary P. Blumberg 6,69,70,Anne-Laura Van Harmelen 3,64,71,Enigma自杀思想和行为财团*和Lianne Schmaal 1,2