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标题 开发基于人工智能的学习系统，让 L2 学习者真实而无处不在地学习英语 作者 Fenglin Jia、Daner Sun、Qing Ma 和 Chee-Kit Looi 版权所有 © 2022 作者和 MDPI 这是以下文章的发布版本：Jia, F.、Sun, D.、Ma, Q. 和 Looi, CK (2022)。开发基于人工智能的 L2 学习系统
摘要：受人工智能 (AI) 技术在教育领域的快速发展和应用以及 COVID-19 大流行期间语言学习者的需求的推动，开发了一种人工智能英语语言学习 (AIELL) 系统，该系统具有真实和无处不在的学习功能，可用于习得英语作为第二语言 (L2) 的词汇和语法。本研究的目的是介绍用于设计、开发、评估和验证 AIELL 系统的开发过程和方法，并提炼出在真实情境中学习英语的关键设计特征。测试共有 20 名参与者，研究中有 3 名受访者。采用混合研究方法来分析数据，包括演示测试、可用性测试和访谈。收集和分析的定量和定性数据证实了设计的有效性和可用性，并有助于确定需要进一步改进所需功能的领域。本研究为在移动学习原则的指导下将人工智能融入促进语言教学和学习提供了参考。
无处不在的 XR 的未来前景
我们的未来是否会走向通过计算机介导的现实来增强人类体验？沉浸式技术是独一无二的，存在于世界和我们的感官之间，让用户可以穿越完全虚拟的环境（即遥远的地方或幻想世界）或用虚拟物体增强现实世界，以及介于两者之间的任何虚拟与现实的混合。本文探讨了无处不在的沉浸式技术的哲学和社会影响，设想了一个相对不远的未来，主流技术已被取代，以及一个反乌托邦的遥远未来，个人可能会选择放弃现实，转而选择虚拟世界。通过创建设计小说作为思想实验，我们探索了 XR 未来可能面临的开放挑战，研究了今天的明天技术。
迈向无处不在的脑电图，耳内脑电图与前额脑电图的相关性
摘要：近年来，可穿戴式脑电图 (EEG) 在临床和研究之外的广阔应用前景推动下越来越受欢迎。连续脑电图的普遍应用需要不显眼的外形，以便终端用户轻松接受。在此过程中，可穿戴式脑电图系统已从整个头皮转移到前额，最近又转移到耳朵。本研究的目的是证明新兴的耳部脑电图提供与现有的前额脑电图相似的阻抗和信号特性。在阻抗分析后，使用装有三个定制电极和一个前额电极 (Fpx) 的通用耳机从十名健康受试者获取了睁眼和闭眼阿尔法范式的脑电图数据。入耳式电极阻抗的受试者间变异性在 10 Hz 时为 20 k Ω 至 25 k Ω。信号质量相当，入耳式电极的 SNR 为 6，前额电极的 SNR 为 8。所有入耳式电极在睁眼状态下的 Alpha 衰减都很明显，并且遵循前额电极功率谱密度图的结构，入耳位置 ELE（左耳上）和 ERE（右耳上）与前额位置 Fp1 和 Fp2 之间的 Pearson 相关系数分别为 0.92。结果表明，就阻抗、信号特性和信息内容而言，入耳式 EEG 是已建立的前额 EEG 的非侵入式替代方案。
让5G连接无处不在：答案在太空吗？
远程 5G 专用网络连接到互联网或企业的核心功能。可以部署通过卫星集中编程和监控的边缘计算，以便通过相同的连接路径发送关键数据。或者，可以集中控制一系列边缘处理和决策功能，以促进低延迟的关键任务操作。想象一下沙漠中部的一个军事基地，它拥有复杂的周边防御。它的私人 5G 网络从闭路电视摄像机获取高质量视频，并在发现有人接近围栏时使用边缘处理在本地运行图像识别软件。但基地中没有人有资格授予访客访问权限，因此图像会通过卫星发送回总部进行身份验证。这同样适用于任何远程关键国家
适用于 RA MCU 的无处不在的 AI TLS 解决方案简介
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适用于 RA MCU 的无处不在的 AI 网络框架解决方案简介
基于 TCP/IP 堆栈的中间件，用于使用 RA MCU 在您的嵌入式应用程序上启用通信功能。无处不在的网络框架不限制硬件资源要求，例如 MCU ROM/RAM 大小。此外，它还能够集成到您当前的软件架构中，带有 RTOS（例如 uITRON、Amazon FreeRTOS）或不带 RTOS（裸机外壳）。
无处不在——联邦技术愿景 2021
这显然是陆军作战能力发展司令部 (DEVCOM) 于 2021 年初发布“未来工作”概念文件的驱动力之一，该文件鼓励员工在最有效率的地方和时间工作。5 DEVCOM 指挥官副手 John Willison 说：“我们知道，当人们对自己的生活感到满意时，他们的工作效率最高，而对于很多人来说，这是基于位置、家庭和地理位置的。”“所以在招聘启事中，我可以说，‘这是期望：每隔一段时间，你就必须进来和团队一起工作。’不同的职位会有所不同，但现在我们向许多不同的来源开放了吸引和招募人才的能力
回顾无处不在的人工智能微处理器架构的进步——人工智能实施的历史、演变和未来挑战概述
摘要：人工智能 (AI) 已成功进入当代工业领域，如汽车、国防、工业自动化 4.0、医疗技术、农业和许多其他领域，因为它能够在没有持续人工干预的情况下自主行动。然而，这种能力需要处理大量的学习数据来实时提取有用的信息。围绕人工智能的讨论并不新鲜，因为这个术语在过去半个世纪里已经广为人知。20 世纪 60 年代，科学家开始思考让机器更像人类，从而开发出第一台自然语言处理计算机。它奠定了人工智能的基础，但由于处理速度、内存和计算能力的限制，直到 20 世纪 90 年代，只有少数应用程序。自 20 世纪 90 年代以来，计算机架构和内存组织的进步使微处理器能够提供更高的性能。同时，对人工智能的理解和数学表示的改进催生了它的子集，称为机器学习 (ML)。机器学习包括不同的自主学习算法，其中最有前景的算法是基于受大脑启发的技术，被称为人工神经网络 (ANN)。随后，ANN 逐渐发展出更深更大的结构，通常被称为深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)。随着多核处理器的出现，机器学习技术开始被嵌入到各种场景和应用中。最近，不同的微处理器也支持针对人工智能应用的特定应用指令集架构。因此，微处理器功能的不断改进已经达到了可以实现复杂的实时智能应用的阶段，例如计算机视觉、对象识别、语音识别、数据安全、频谱感知等。本文概述了人工智能的发展，以及微处理器不断增强的功能如何推动人工智能在众多应用领域的应用。本文还讨论了微处理器架构的未来趋势以及它们将如何进一步推动人工智能融入我们的日常生活。
人工智能在内窥镜检查中无处不在，不仅用于检测和……
时间就是生命！虽然胃肠内镜检查挽救了许多患者免于癌症相关的死亡，但它在漏诊和内镜检查后癌症方面仍然付出了不可接受的代价[1-4]。社区内镜医师错过了近 80% 的早期 Barrett 相关肿瘤，这难道不是真的吗 [5]？非专家中心漏诊的早期胃癌也可能有类似的估计值。时间也是金钱！我们在内镜预测和内镜检查后确认之间的重复中浪费了多少？在区分腺瘤性和增生性息肉或预测癌前胃病变方面的能力不足会给病理学带来沉重的成本。如果时间就是生命，那么人工智能 (AI) 就是答案！人工智能不是又快又聪明又出色吗？它每秒可以进行数百万次数学运算，分析的帧数超过人眼，其准确度相当于甚至超过我们最优秀的专家。与结肠镜检查相关的人工智能数据显示，腺瘤检出率至少提高了三分之一，每次结肠镜检查的腺瘤检出率增加了 50%，息肉漏诊率也下降了相应的水平 [6]。人工智能还可以省钱！至少在内吞细胞镜检查中，无论内镜医师是谁，使用该技术都显示出非常高的息肉表征准确度 [7,8]。这提高了标准并节省了原本会浪费在病理学上的资金。毫无疑问，结肠镜检查告诉我们，如果时间是个问题，那么人工智能就是最快的答案！
关于研讨会 传感器在我们的生活中无处不在。它们...
关于研讨会 传感器在我们的生活中无处不在。它们改善了我们生活的方方面面，包括健康、智能家居、汽车、工业、农业等。本次研讨会的目的是汇集从事传感器和系统各个方面工作的专家，从传感器的设计、材料、理论、制造开始，到使用传感器接口、软件、算法、数据分析等开发实时应用程序。研讨会不仅提供了一个展示研究所在传感器领域正在进行的活动的平台，还将邀请来自行业和其他学术机构的专家来评估该领域的当前发展和机遇。通过小组讨论，研讨会将尝试了解特定技术的挑战和需求，并利用现有的专业知识提出可能促进社会经济增长的解决方案。召集人：Swaroop Ganguly 教授（印度孟买理工学院电气工程专业）Dipti Gupta 教授（印度孟买理工学院冶金工程与材料科学专业）研讨会以虚拟模式进行，共有 645 名参与者注册。所有会议均有 150 多名参与者参加。