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人工智能
尽管研究界已经对人工智能 (AI) 进行了几十年的研究，但随着 ChatGPT 和 DALL-E 等系统的广泛普及，教育领域的人工智能最近引发了许多公众争论。现有文献提供了大量关于设计、部署和评估人工智能驱动的教育系统的研究。然而，与人工智能在社会中日益增长的影响力相关的挑战要求我们重新审视人工智能教育的研究基础，以便为政策决策提供信息并指导未来的研究。《计算机与教育：人工智能》特刊带来了 11 篇论文，探讨了在人工智能时代赋予学习者权力的主题。这些论文的贡献大致可以分为七个主要主题：人工智能与人类的交集，着眼于协调空间；评估，探讨人工智能在教育评估中的使用所带来的挑战和机遇；人工智能的可解释性是教育界人类理解和信任人工智能的关键需求；学习设计，为设计人工智能驱动的系统和教育机会提供原则；概念人工智能与学习探索了发展新学习理论的必要性及其与现有教育理论基础的联系；准确的预测及其在未来教育中的作用；以及人工智能在课堂和教育系统中的应用。这些研究的结果强调了随着人工智能广泛渗透到教育领域而出现的紧迫的研究和政策挑战和机遇。它们还强调了未来研究的必要性，这些研究需要解决人工智能在教育中的使用中的道德、偏见和疏远问题；与数据源和所有权相关的挑战，这是当今人工智能生成的主要动力和推动因素；在教育中使用和受人工智能影响的利益相关者的人工智能素养和能力；确定使用人工智能的有效学习和教学实践；并制定政策以提高教育系统对人工智能驱动的快速变化的响应能力。
自上期通讯以来，情况发生了很大变化。7 月 1 日，我接任材料科学与工程系 (MSE) 系主任，
2023 年秋季学期，我们将迎来 312 名学生，其中包括 143 名渴望学习的本科生和 169 名渴望探索的研究生。我们目前有 24 名创新型教职员工和一名讲师，他们都是该领域的领军学者，还有一支由 7 名敬业的员工组成的团队，他们致力于部门的使命。该部门致力于营造一个安全、关爱、尊重和人道的环境，支持社区的每一位成员成长和发展。我们将继续努力实现学生、教师和员工的多元化。在这个学年，我很高兴看到我们的教师规模和学生人数的潜在增长，以及一些与部门需求和校园及学院优先事项相一致的新举措。我很抱歉这份超长的通讯，因为我们有太多好消息要分享！我期待着收到您的来信，并在我们开始一个令人兴奋的新学年时与您合作！吴俊桥教授，主席 我们的学生和博士后学者 奖项和表彰 • Blumentkranz 夏季奖学金 – Michelle J. Jeong、Ethan Dunsworth • 腐蚀奖 – Mackenzie Farnell、Bella Crouch、Benjamin Lam • 部门引文奖 – Ayush Gupta • Elaine Shen 奖 – Aishwarya Jayadeep、Ayush Gupta、Daniel Hawthorne • 桂静奖 – Shu Wang、Tarun Allaparti、Haowen Hu、Peichen Zhong、Yu-Jen Chiu • MSE 研究生公平与包容基金 – Enze Chen、Mark Ma • Ross Tucker 奖 – Maria Folgueras • Vedensky 奖 – Nathan Szymanski • Gareth Thomas 奖 – Emma Vargo • 杰出 GSI 奖 – David Cook、Zehao He • MRS 银奖 – KyuJung Jun、Tina Chen、Jimin Kim • 福布斯 30 岁以下 30 强 – Jiachen Li • DoE CSGF 奖学金– Luis Rangel DaCosta • DOD NDSEG 研究员 – Daniel Evans、Madelyn Payne
加州大学总统优先事项计划.pdf
简介 加州大学是一个多面而复杂的组织，以无数种方式对加利福尼亚州和世界产生积极影响。很难想象大学没有通过其教学、研究和服务使命触及的问题或主题，其影响之广证明了数十年来对加州大学卓越性的投资。我们致力于解决这些问题和主题，这一承诺使我们不仅能够为学生提供世界一流的教育，而且始终如一地成为加州进步的引擎。纵观我们的历史，大学的成功不仅取决于持续的卓越，还取决于它识别和应对每一代新人所面临的挑战的能力。数十年的深思熟虑的工作和投资促成了世界上最好的公立大学的建设，该大学以卓越的教学、研究和医疗保健为基础，并致力于培养公共服务和社区参与的文化。但我们必须始终展望下一个挑战。进步需要专注，专注需要优先考虑。秉承着发现和应对当今挑战的承诺，我在过去几个月中制定了一系列校长优先事项，这些优先事项将是我们进入新学年时工作的重点。在过去两年中，我与众多大学公民和利益相关者会面，从学生和教职员工到民选官员和社区领袖。在我们应对疫情压力和现代机构面临的挑战时，我与我们的校董、校长、大学领导、学生和教职员工一起制定战略，并向他们学习。这些无数的面对面和虚拟会议帮助形成了一系列优先事项，以应对我们作为一所大学、一个州和一个国家所面临的时刻。通过评估学术成果和社区的深思熟虑的意见，我确定了并将重点关注一系列具有具体、可衡量目标的机构优先事项，每个目标都以我们的教学、研究和服务使命为基础并通过这些使命体现出来。这些优先事项是：
面向训练具有各种经验的人工智能代理
机器学习 (ML) 是一种使机器能够从经验中学习概念的计算方法。在处理从数据实例、知识、约束到奖励、对手和不断增长的任务范围内的终身相互作用等各种经验时，当代 ML/AI 研究已经产生了大量学习范式（例如，监督、无监督、主动、强化、对抗学习）、模型、优化技术，更不用说无数的近似启发式和调整技巧，以及上述所有技巧的组合。在推动该领域快速发展的同时，这些结果也使得掌握现有的 ML 技术成本高昂，并且使得构建能够从各种类型的经验中学习的 AI 代理变得困难（如果可能的话），从而在 ML/AI 应用程序和产品中可重用、可重复、可靠和可解释。在本论文中，我提出了一种标准化的机器学习数学形式，它提供了一个原则框架，用于理解、统一和概括当前主要的学习算法范式，以及以可组合和机械的方式设计新的算法解决方案系列和用于学习所有经验的应用程序。论文由四个部分组成，我们从理论、方法、应用和操作方面研究和应用标准化的 ML 形式。在第一部分中，我们建立了简单而通用的形式，具体化为目标函数的标准方程，该方程表征学习系统中的经验、发散和不确定性。标准方程为广阔的学习算法设计空间提供了简洁、结构化的公式，并且是合理的，因为我们表明，具有不同损失、约束和经验形式的各种知名算法都属于其范畴。在第二部分中，我们展示了形式主义是一个利用任意可用经验来学习感兴趣模型的自然框架。在此基础上，我们开发了超越对数据实例依赖的新学习机制，并通过整合声明性逻辑规则以及来自相关任务的丰富辅助模型来训练模型（例如深度神经网络）。这些研究还为可控文本生成提供了一组新的应用。在第三部分中，我们展示了统一的形式主义为扩展原本专门的算法来解决新问题开辟了广泛的机会。具体来说，我们展示了一组看似不相关的问题，包括使用模糊知识进行训练、自动数据增强和稳定 GAN 训练，在标准化框架内本质上是同一个问题，对应于联合模型经验共同学习，并且都可以通过简单地重新利用强化学习这一富有成果的研究领域的现有算法来解决。在第四部分中，我们通过开发可组合的 ML 工具包 Texar 进一步操作标准化框架，该工具包允许用户通过组合标准和可重复使用的构建块来快速组装 ML 解决方案来解决他们的问题。
的工作就像天然基因治疗药物4.5S RNA
现在我们可以制作大量基因修饰的小鼠是很好的，但是繁殖空间是有限的，因此我们不可避免地需要存储不太紧急的冷冻精子或冷冻鸡蛋。 但是，对于“假老鼠商店”，几乎将所有这种生殖工程都留给了核心设施，这是一个很高的障碍，很难进入。当时，我决定与Tokurontinus进行离线会议，Tokurontinus一直在交换与社交媒体上的基因组编辑有关的信息。 在享受丰玛的海鲜时，他一直在近期基因组编辑技术的主题中发挥作用，这些天我们每年在库玛大学的卡上举行了一个研讨会，所以为什么不尝试呢？我收到了这个建议。 Tocrontinus是一种开发了一种简单的冻结小鼠精子的方法，据说这非常困难。如果专业人士这样说，那绝对是真的。正如我被告知要快点一样，我立即申请了研讨会，尽管一个年轻的学生一直在与年轻学生一起工作，但指导了该研讨会，并举办了一个彻底，彻底的详尽和密集的课程，有四个夜晚和五天，甚至作为业余时间，我现在可以完成从精液收集到鸡蛋收集到鸡蛋收集到鸡蛋收集，人工植物和自由化和flasterplantplant的一切。 看来这个故事已经从RNA H转变了很大，但实际上，这是我们遇到了一个重要时光的地方。卡研讨会在库曼莫托大学的库曼托大学的库曼托生活资源研究和支持中心举行，当我等待电梯时，我突然看了看地板上的指南，我意识到阿拉基·金米教授的实验室，他在新学术领域的同一小组中几年以前，我突然在上层楼上，所以我突然停下来。尽管突然访问，他的脸上却以惯常的笑容欢迎我，最近他以平常的笑容向他打招呼。