XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System教学评估
穆罕默德·巴音迪尔
已出版期刊（选定的）：Nature、Nature Materials（4）、JACS、PRL、Physical Review B（6）、Nano Letters（2）、ACS Nano、ACS Energy Letters、ACS Sensor、Advanced Materials（3）、Advanced Functional Materials、Analytical Chemistry（4）、Applied Physics Letters（10）、ACS Applied Materials and Interfaces（7）、Optics Express（4）、Applied Optics（4） 文章数量：+100 篇高影响力期刊文章 专利：8 项（3 项已获得授权） 奖项： -亚历山大·冯·洪堡、弗里德里希·威廉·贝塞尔研究奖 -土耳其科学院青年科学家奖 -土耳其科学技术研究委员会奖 -OSA 新焦点学生奖 资助： ERC 启动（整合）资助（来自土耳其的第一个 ERC 资助） ERC 概念验证 13 项学术和行业资助（>2000 万美元） 教学评估：学生评估分数：4.4/5.0（超过 33 门课程） 学生指导：30 博士/硕士论文(45 次邀请) 引用：~8257，h 指数：47（学者） 重大科学贡献： - 光纤内多材料设备和传感器 - 一种新的自上而下的纳米制造技术 - 基于光纤的数字光子鼻/传感器 - 一种新的光传播机制 目前的研究课题： - 纳米级材料和传感器 - 自上而下的纳米制造工具包 - 生物相容性电活性纳米材料和传感器 - 用于 X 射线传感和成像的纳米材料 - 钙钛矿光子学 - 用于增材制造的纳米结构光纤 - 慢光纳米结构 - 用于光遗传学的多功能光纤探针
教育领域人工智能综述
收稿日期：2021年1月16日/接受日期：2021年3月24日/发表日期：2021年5月10日 人工智能在教育领域的应用综述 黄嘉慧 Salmiza Saleh* 刘宇飞 马来西亚理科大学教育学院 *通讯作者 DOI：https://doi.org/10.36941/ajis-2021-0077 摘要 创新技术的出现对教学和学习的方法产生了影响。近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI在教育中的应用越来越明显。本文首先概述了AI在教育领域的应用，例如自适应学习、教学评估、虚拟教室等。然后分析其对教学和学习的影响，对于提高教师的教学水平和学生的学习质量具有积极的意义。最后提出了未来AI应用在教育中可能面临的挑战，为AI推动教育改革提供参考。关键词：人工智能，教育，教学1.引言当前，随着全球科技的发展，AI技术也得到了突飞猛进的提升。AI技术不断更新，并广泛应用于各个领域（Pannu，2015）。AI日益渗透到学校的教育环境和教学过程，这是一个不争的事实。在发展的过程中，越来越多的人关注到这项技术在教育领域的重要性。人工智能在教育领域得到广泛应用并展现出实质性的应用优势，对教学过程和课堂管理产生了深远影响（Chassignol，Khoroshavin，Klimova，& Bilyatdinova，2018；Roll＆Wylie，2016）。人工智能可以不断优化和改善学习环境，激发学生的积极性、主动性和创造力（Colchester，Hagras，Alghazzawi，& Aldabbagh，2017；Yang＆Bai，2020）。同时，可以显著提高教师的课堂管理水平，确保课堂管理更加合理高效（Tuomi，2018；Wang，2020）。随着现代科技的飞速发展，人工智能技术也在不断进步。相关领域的研究成果使得人工智能进一步应用到教育领域，并呈现出良好的应用效果，助力教学改革。人工智能在教育领域的应用，实现了教育与技术、教学与应用的全面融合
助理教授 – 量子信息
助理教授 – 量子信息多伦多大学文理学院物理系和计算机科学系现招聘量子信息领域的全职终身教授职位。成功候选人将被联合任命为物理系（51%）和计算机科学系（49%）的助理教授。任命将于 2020 年 7 月 1 日或之后不久开始。申请人必须在任命时或之后不久获得物理学、计算机科学或相关领域的博士学位，并且在研究和教学方面均有出色的记录。我们寻求具有量子信息专业知识的候选人，其研究和教学兴趣与两个系的现有优势相得益彰（请参阅 https://www.physics.utoronto.ca/research 和 https://web.cs.toronto.edu/research/areas ）。特别是，我们正在寻找一位熟悉该领域基础物理学和信息论的理论家。成功候选人将负责开展独立、创新、具有国际竞争力且获得外部资助的研究项目；对本科和研究生教学有强烈的责任感；并为丰富两个院系的本科和研究生课程做出贡献。候选人将有助于弥合研究量子计算理论的计算机科学家和数学家与研究量子信息对基础科学的影响并开发利用量子信息的设备和架构的物理学家和工程师之间的差距。计算机科学系在开创计算科学方面有着悠久的历史，物理系是研究冷原子、量子光学和凝聚态物理的世界领先中心，所有这些都是量子信息中发挥核心作用的关键领域。在此基础上，我们计划推出一门适合物理学和计算机科学专业三年级本科生的量子信息课程。成功候选人将与理论和实验量子小组进行互动和合作，贡献计算机科学的观点。候选人必须提供研究卓越性的证据，表明正在开发的研究项目处于国际最高水平，如在排名靠前且与领域相关的学术期刊上发表的文章、在重要会议上发表的演讲、获得的奖项和荣誉、前瞻性的研究声明以及国际知名评审员的有力推荐信。教学卓越性应通过教学档案中描述的教学成就来证明，包括教学理念陈述、申请时提交的在教学相关活动中表现优异的证据，以及有力的推荐信。在教学相关活动中表现优异的证据可能包括担任助教的经验、课程开发经验、教学大纲样本、教学评估、参与举办成功的讲习班或研讨会、学生辅导或与教学创新相关的出版物和/或演讲。