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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
Khazanah自2004年以来为政府贡献RM19B股息
Khazanah Nasional Bhd宣布2024年的股息为10亿令吉，自2004年以来，其累计分区捐款向政府捐款至191亿令吉。。Khazanah Nasional Bhd宣布2024年的股息为10亿令吉，自2004年以来，其累计分区捐款向政府捐款至191亿令吉。去年的净资产价值（NAV）飙升至188亿令吉（22.17％），至10036亿令吉，而2023年为848亿令吉。这代表了近年来最重要的单年NAV之一，强调了主权财富基金的强大投资组合绩效，审慎的财务战略和一致的长期增长。Khazanah的NAV已从2004年的330亿令吉增长，反映出年增长率（CAGR）为5.9％。 主权财富基金还从2024年的运营中获得了51亿令吉的利润，并得到了稳定的股息收入，单位化策略和全球公共股票的公允价值收益的支持。 同时，其可实现的资产价值（RAV）增加了163亿令吉（12.07％），至1513亿令吉，高于2023年的1350亿令吉。。 这包括现金和现金等效物，其他流动资产，流动负债和债券资产。 Khazanah的资产负债表仍然具有弹性，债务比率为3.2倍，表现为长期财务稳定。 大多数（93％）的港口作品集都致力于投资，而其余的则由发展资产，Dana Impak和特殊情况。 投资组合的RAV从2023年的126亿令吉上升至2024年的1409亿令吉。。Khazanah的NAV已从2004年的330亿令吉增长，反映出年增长率（CAGR）为5.9％。主权财富基金还从2024年的运营中获得了51亿令吉的利润，并得到了稳定的股息收入，单位化策略和全球公共股票的公允价值收益的支持。同时，其可实现的资产价值（RAV）增加了163亿令吉（12.07％），至1513亿令吉，高于2023年的1350亿令吉。这包括现金和现金等效物，其他流动资产，流动负债和债券资产。Khazanah的资产负债表仍然具有弹性，债务比率为3.2倍，表现为长期财务稳定。 大多数（93％）的港口作品集都致力于投资，而其余的则由发展资产，Dana Impak和特殊情况。 投资组合的RAV从2023年的126亿令吉上升至2024年的1409亿令吉。。Khazanah的资产负债表仍然具有弹性，债务比率为3.2倍，表现为长期财务稳定。大多数（93％）的港口作品集都致力于投资，而其余的则由发展资产，Dana Impak和特殊情况。投资组合的RAV从2023年的126亿令吉上升至2024年的1409亿令吉。
未来以未来为重点的铁路货运和乡村公园
Segro是工业和物流庄园的领先开发商，所有者和经理，为著名企业提供服务，这些业务为当地社区提供工作，商品和服务，例如Ocado，Royal Mail，伦敦救护车服务和火星。我们是一位长期投资者，以与当地社区建立和维持良好的关系而自豪 - 这是该公司结构持续一个多世纪的持续承诺。我们还致力于提出考虑环境和本地生物多样性，提供培训和工作机会的新开发计划，并支持当地的善意和慈善机构。我们对这些价值观的承诺将继续（从站点的成立到超越完成），在Segro Park Radlett及其更广泛的社区。我们期待与当地社区紧密合作，以确保我们的发展对当地及其居民产生积极贡献。
捕捉我们的未来为什么碳捕获对澳大利亚的能源过渡至关重要
•挪威：挪威还领导着欧洲首个跨管辖范围捕获倡议的发展，称为Longship，这将是一种新的枢纽型模型。挪威政府贡献了该项目成本的66％。Longship下的第一个商业项目是Northern Lights项目，该项目计划于2025年开始存储碳。•丹麦：丹麦政府和丹麦商会是Green的共同资金，这是一种促进可再生能源和碳捕获的智商。政府有三个补贴池计划，基于项目的时间长度而不是使用的方法。政府还通过提供资金和建立监管沙箱来长期确定性来支持实验性碳捕获项目，例如Amager Waste Center。•瑞典：作为《瑞典循环经济法》的一部分，在产品制造中存储和利用二氧化碳为制造商带来了重大税收减免。瑞典还于2023年6月开设了国家CCS国家中心，并专注于碳捕获和储存的研究机会。•冰岛：冰岛的Orca项目[案例研究1]是世界上最大的DAC工厂，它由地热能提供支持。支持者已经开始在第二个设施上工作猛mm象，预计每年将捕获多达36,000吨二氧化碳。
联合起来为USV创建通信系统
Sea-Kit International Ltd技术技术总监Peter Walker说：“ Sea-Kit的团队打算将我们经过验证的USV设计与强大的通信系统耦合，即使在最恶劣的海上条件下运作。在离岸能源领域工作的每个人都在追求更大的效率。我们希望通过创新来破坏当前的市场产品，从而使USV控制USV，并从船上的设备中可靠地检索传感器数据，同时还降低了成本和碳足迹。与埃塞克斯大学（University of Essex）的伙伴关系融入了他们庞大的网络科学和AI知识库，我们期待与那里的团队合作。”
生理学年度评论一项平衡法：从过去学习以建立以未来为中心的阿片类药物策略
阿片类药物的有害副作用，例如呼吸道抑郁，承受性，依赖性和滥用潜力，限制了阿片类药物在整个临床病史中的治疗效用。但是，以前没有尝试开发有效的疼痛药物，从而实质上可以改善这些作用，而当前的阿片类药物流行证实，它们比以往任何时候都对疼痛管理领域更大。最近对新阿片类药物开发的尝试通过最大程度地减少了在MU阿片类受体中的调节蛋白抑制蛋白3的参与来减少这些副作用，但这种方法引起了重大争议。在这里，我们讨论了开发更安全的阿片类药物及其相关历史背景所做的持续努力。我们提出了一个新的模型，该模型对先前假定的结果进行了调解，以解释MU-阿片受体中不同的信号传导轮廓如何有助于阿片类药物的耐受性和依赖性。我们的目标是让此框架告知寻找新一代较低责任阿片类镇痛药的新一代。
社会未来为太空和航空规划提供信息
技术是社会的基础，这是不言而喻的 [ref. 2]。在过去的几十年里，人类发明、开发和部署了种类繁多且不断增加的革命性和颠覆性技术。有人提出 [ref. 3]，我们是技术人，目前的状况就像“狂野西部”。这些技术正在改变人类社会，并日益改变人类自身，它们被归入信息技术 (IT)、生物、纳米、量子和能量学等大类，其中互联网是迄今为止对人类社会影响最大的典型 [ref. 4]。这些技术革命始于 20 世纪 50 年代固态电子学的发展，随后是 20 世纪 60 年代的生物革命，包括 DNA 和基因组学。纳米革命始于 20 世纪 90 年代自形成纳米管，量子技术和能量学则持续到 21 世纪。这些技术都具有潜在的重大有利和不利影响。世界已经经历过这样的情况，化石燃料为工业时代提供了动力，但却导致了日益恶劣的气候变化。
以儿童为中心的包容性 AI：利用设计未来为芬兰和印度儿童设计包容性 AI
应用程序传播现有的社会、性别和种族偏见，因此必须考虑为儿童设计和开发以儿童为中心的人工智能应用程序。此外，儿童应该有机会和技能批判性地反思当前的应用程序，并设想和设计更好的符合道德的人工智能/机器学习应用程序，特别是那些具有包容性和公平性的应用程序。在我们的工作中，我们专注于以儿童为中心的人工智能和包容性。在我们与印度和芬兰学校的研究中，儿童采用双管齐下的包容性方法并采用设计未来，批判性地考虑了面向所有人的未来技术设计。在本文中，我们介绍了这项工作的三个案例：一项针对新德里一所学校的学生的研究和两项针对奥卢学校学生的研究。我们的工作展示了如何为包容性而设计——通过为所有人设计，以及如何包容性地设计——通过邀请儿童
GAO-23-106375，无障碍版本，战术飞机投资：国防部需要额外的投资组合分析来为未来的预算决策提供信息
飞机平台。美国政府问责署长期以来一直在报告国防部投资组合管理实践需要改进的地方，例如集体分析项目的相互依赖性和风险。投资组合管理最佳实践表明，综合投资组合分析应包括潜在的权衡和风险等。虽然国防部已采取措施改进投资组合管理实践并进行了一些综合投资组合分析，但尚未对其固定翼战术飞机平台投资组合进行此类分析。此外，国防部指导意见并不要求向国会报告这些分析所依据的信息。如果不分析战术飞机平台投资组合并要求向外部报告基础信息，国防部和国会在做出重大投资决策时仍将获得有限的信息。