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提升印度的人工智能技能：干预和计划......
在过去二十年中，印度的 IT 行业为国家做出了重大贡献，在 2023 财年占 GDP 的 7% 以上 48。在熟练劳动力、创业精神和政府支持政策的推动下，印度技术行业取得了全球卓越成就，成为印度巨大增长和发展的驱动力。IT-BPM 行业是印度出口扩张叙事中的重要催化剂，占该国服务出口总额的约 50% 以上，总额约为 2000 亿美元 48,51。此外，印度的软件产品行业在 2024 财年达到约 152 亿美元 36,48，其收入（出口）到 2030 年可能达到 1000 亿美元，7,8 这得益于深度技术在 AI/GenAI、区块链和 AR/VR 等产品中的更高渗透率。7
缩小差距：人工智能时代的技能提升和再培训
此外，学习和发展资源的不平等可能会加剧劳动力人口结构挑战，而这种挑战可能会持续几代人。尽管今年的报告表明，时间和金钱不足等障碍正在消失，但学习人工智能技能的动机和收益仍然不均衡。关于工作场所人工智能培训的早期数据表明，随着人工智能变得越来越普遍，工人的说与做的差距（即说技能发展必不可少，但却被阻止付诸实践）可能会随着性别而扩大。当雇主将人工智能培训限制在选定的工人群体时，他们会加剧这种不平等，过于重视 DIY 探索，而对有意识的风险管理重视不够。如果雇主没有对提高员工的这项技术技能进行适当的控制和负责，他们可能会面临潜在的威胁。
AR6预算提升促进了英国海上风能
必须注意，“预算”一词可能会误解。这不是政府将向海上风开发商支付的钱，而是一个数字，用于限制可以在拍卖中获得的能力的数量，并维持竞争。预算是通过计算价格开发商竞标和政府预测未来电价的参考价格（并且需要反映可再生能源的捕获价格）来“耗尽”的。实际上，CFD的成本取决于实际的电价，并且由消费者支付。但是，我们可以看到持续的高批发价格，在这种情况下，开发人员将偿还低碳合同公司（最终是消费者）。以这种方式，CFD充当对冲，可以保护消费者。
推荐引用 推荐引用 Baydoun, S.、Samarakoon, T. 和 Solomon, D. (2024 年 7 月 10 日)。提升图书馆研究指南中的 AI 素养：实践和道德考量。在 2024 年 6 月 11 日至 13 日举行的图书馆生成 AI (GAIL) 虚拟会议上发表。https://doi.org/10.17605/OSF.IO/VDUTH
❏ 算法透明度是指用于搜索、处理和传递信息的算法的目的、结构和底层操作的开放性 ❏ 选择/训练偏差：一种错误类型，其中数据集中的某些元素比其他元素具有更大的权重和/或代表性 ❏ 人工智能系统在通常存在偏差的数据上进行训练
启动 Level Up 项目，提升欧洲中小企业管理人员和员工的数字化转型技能
该联盟已确定了网络安全、数据素养、数据分析、人工智能 (AI)、微电子/微控制器、物联网 (IoT)、3D 打印和 3D 建模、云和编程等关键能力领域，以设计针对中小企业和求职者的行业导向培训课程。Level Up 项目将提供 100 多个高质量、以行业为重点的综合培训课程，满足中小企业的特定需求。在项目整个生命周期内，来自 3,000 家中小企业的约 15,000 名参与者将可以参加这些课程。
利用人工智能提升数字素养研讨会
摘要 本次活动旨在让UISU Siantar私立职业学校的教师掌握利用人工智能（AI）提高学习效率的知识和技能。本次活动为期两天，包括各种课程，包括基本的AI理论、AI在学习中的应用以及在课堂上直接实践AI。本次活动侧重于举办AI研讨会，以提高职业学校教师的数字素养，尤其是在UISU Siantar私立职业学校。该项目的推动因素是技术的快速发展以及通过整合先进技术来提高教育质量的需求，以及让职业学校教师掌握利用AI进行课程设计、学生评估和课堂管理等各个学习方面的知识和技能。该团队通过Zoom应用程序以面对面和虚拟两种方式举办了活动研讨会。对参与者进行了前测和后测，以衡量研讨会的有效性。前测平均分数为60分，后测平均分数提高到71.9分。分析结果显示，教师的理解水平显著提高。这一提高表明，研讨会成功提高了职业学校教师的数字素养，使他们能够更好地将人工智能技术融入学校的学习过程。关键词：利用人工智能、数字素养、教师、学习过程、教育技术。
评估随机森林，决策树，支持向量回归的性能和流量预测的梯度提升
这项研究利用一系列机器学习算法来预测Ikpoba河的小时流量。数据收集依赖于沿河沿线安装的水透度系统，收集每小时测量量高度，环境温度和大气压。将量规高度转换为流量数据，从Ikpoba河等级曲线中提取了涵盖2015年至2020年期间的历史量规和流量数据，并使用曲线拟合技术对水流和量规高度之间的精确关系进行了分析。使用各种拟合度措施，例如调整后的R平方值，估计标准误差和确定系数，用于识别最佳拟合关系。随后使用土壤和水评估工具对估计的流量数据进行了验证，并结合了研究区域的数字高程模型，以及其他输入参数，例如土壤，坡度，每日最大降水量和每日最高温度。使用Microsoft Excel中生成的回归图进行了验证结果。从机器学习结果中，随机森林算法在预测流量方面的其他方法优于其他方法，均为0.02的均值误差和确定系数为0.98。相反，决策树在预测单个数据点方面表现出了较高的准确性，最低的根平方误差为0.02。