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
Covid-19爆发使所有人感到惊讶。大流行在镇定和死亡方面一直是毁灭性的,并使经济停顿了(见Phan&Narayan,2020年)。大流行导致了无与伦比的政策反应 - 锁定,社会疏远和刺激套餐 - 揭开了全球(Iyke,2020b)。围绕这些政策回应的确定性是巨大的,因为政策制定者和其他经济因素不是反应是暂时的还是永久的,干预措施在多大程度上影响投资和消费活动,经济将需要多长时间的经济康复等等(请参阅Altig等,2020)。图1的面板A显示,除日本和印度以外,亚洲国家的EPU索引在Covid-19-demic期间经历了极端的向上波动。为了透视事物,图1的B小组表明,全球经济政策从来没有像目前那样确定,甚至甚至2007 - 2009年的全球金融危机也能够引起这种不太艰难的水平。我们发现大流行在中国和韩国向上引起的EPU的强烈经验支持,但在其他国家中则不太如此。对于日本和印度,我们发现Covid-19对EPU没有影响,这反映了图1中这些国家的EPU的中等模式。我们表明,我们的估计值在Covid-19 Pan DemIC的规格和度量方面都是可靠的。
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心,2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心,3 伦敦大学学院呼吸科,4 医学物理和生物医学工程系,5 计算机科学系,伦敦大学学院,Gower Street,伦敦 WC1E 6BT,英国 6 Bioxydyn Limited,Pencroft Way,曼彻斯特,M15 6SZ,英国 通信:yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行,发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能(AI)迅速改变的世界。近年来,这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病,对健康和经济造成破坏,或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出,包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大,这种情况可能会持续下去,但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是,迄今为止,AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求,并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为,基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要,在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看,对 COVID-19 的反应,或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发,以更有效地应对。
为口腔 - 芯片模型创建基本结构涉及设计一个微流体芯片,该微流体芯片复制必需的组件并创建模拟口腔复杂性的微环境。微流体芯片可以由各种材料制成,包括玻璃,硅和聚合物。微流体芯片的标准制造技术包括软光刻,光刻图和注射成型。这些方法可以在芯片上创建复杂的微观结构和通道。微流体芯片应复制口腔的关键成分,包括代表各种口腔组织的细胞培养室,例如上皮细胞,成纤维细胞和唾液腺细胞,这些细胞包含在细胞外基质中。细胞外基质可以结合水凝胶或其他材料,以提供结构支撑和细胞附着和生长的基板。结合灌注系统可模拟血液,使营养素,氧气和药物的递送2,3。
自然生态系统转化为人类修饰的景观(HML)是陆地生态系统中生物多样性丧失的主要驱动力,尤其是大型捕食者的丧失。他们的灭亡会大大改变食物网,有时会释放出较小的食肉动物,例如野马科的成员。尽管如此,即使是小食肉动物也必须适应人类对候对食物的可用性的影响,从而改变其资源使用。在这种情况下,在农业栖息地种植的农作物会深刻影响社区集会。在这里,我们对2017年7月至2018年8月之间收集的75个日本鼬鼠(Mustela Itatsi)Scats进行了饮食分析,以确定其季节性饮食习惯,该景观由日本东部西部帕迪田(Rice Paddy Fields)占据主导地位。从春季到秋天,日本鼬鼠主要消耗(半)水生和限制动物分类群,特别是侵入性小龙虾(Procambarus clarkii),昆虫(例如,鞘翅目和odonata)以及成年的阿努拉(Anurans)以及所有这些都是易于使用的宠物。在冬季,japanese鼬鼠主要消耗了果实(例如,无花果,五库里卡),由于干燥的稻田和灌溉沟渠中动物猎物缺乏动物猎物的稀缺,因此在SCAT的组合含量相对减少。尽管节俭在芥末饮食中是不寻常的,但我们的发现表明,日本的奶奶酪能够自适应营养可塑性,使它们能够在稻田栖息地中生存在非典型的资源条件下。为了加强在日本保护Mustela Itatsi的广泛努力,我们建议稻米单一培养物的多样化,并鼓励冬季洪水增加水生和半养生动物猎物的可用性。
MPOX(Monkeypox)是一种高度传染性的病毒疾病,可以通过亲密接触从动物到人类或人类传播,MPOX是由Monkeypox病毒(MPXV)引起的,Monkeypox病毒(MPXV)是一种包裹着属于Orthopoxviruse po toxviriride poere consemente consement和subfamirice consement和subfamirice consement and subfame的双链DNA。MPOX案件以前仅在西非和中非报告,但是最近的非流行国家(包括沙特阿拉伯(SA))也报告了确认的MPOX案件。在2022年7月14日报告了SA中的第一个实验室限制的人类MPOX病例,此后WHO在SA中报告了许多确认的MPOX病例。在访问欧盟国家历史的个体中,观察到了SA中的这些确认的MPOX案例。sa不仅有可能由于前往此类国家而有进口MPOX案件的风险,而且还有其他各种风险因素,包括与非洲大陆的地理位置接近,外来动物的贸易以及大规模的游客风险。因此,SA的政府卫生当局应继续与各种国际卫生组织合作,包括谁在SA的大多数入口处进行预防,管理或监控潜在的健康风险,包括高速公路,海港和机场,通过确保遵守卫生方案,疫苗接种和健康筛查。没有针对MPOX的批准治疗,但是发现多种用于天花治疗的批准的抗病毒剂可用于MPOX治疗,并且在MPOX爆发的管理中,例如三氟尿液,Brincidofofovir,Tecovirimat和Cidofovir。There are a range of diagnostic tests are currently available that can be used in SA to con fi rm Mpox infections, including real-time PCR, loop-mediated isothermal ampli fi cation, serological testing, clustered regularly interspaced short palindromic repeat-CRISPR-associated protein (CRISPR-Cas)-based systems, whole-genome sequencing, electron microscopy, and virus isolation和文化。本综述的目的是提供有关病毒学,发病机理,流行病学的宝贵见解,
自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来,全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就,但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而,疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系;无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试,还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性,从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上,COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象,带来了新的伦理困境,需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功,并恢复社会对临床医学的信任。在本文中,我们讨论了两个主要的伦理困境:(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此,我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法:(1) 继续进行安慰剂对照试验,(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签,(3) 仅对高风险优先组进行揭盲,(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计,(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验,以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住,COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上,围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究,并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
全国可持续图书馆数字化转型会议于2024年1月29日至30日在蒂鲁瓦鲁尔泰米尔纳德邦中央图书馆举行,由蒂鲁瓦鲁尔的泰米尔纳德邦中央图书馆举行,由加尔各答的Raja Rammohun Roy图书馆基金会赞助。并由DTE支持(赞助)。ER和IPR,DRDO,德里 - 110054。就职典礼由Padma Shree和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram提供。在有关可持续性和数字化转型的演讲中,他包括了包括泰米尔语诗歌在内的各种文学作品。Padma Shrie和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram博士与Cutn的Hon'ble副校长M. Krishnan教授一起发布了首届会议期间的第一本纪念品副本。此外,加尔各答的Jadavpur大学图书馆与信息科学系的Udayan Bhattacharya教授也接受了同样的接受。
