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社论 已经投入还是绝对热衷？人工智能、学术出版和信息素养
好吧，好吧，我承认……我们可能是时候发表一篇关于人工智能 (AI) 的社论了，对吧？统计数据显示，我们发表的关于这个主题的论文可靠地排在我们最受欢迎的文章中，而且在图书馆学的几乎所有其他方面，越来越难以避开这个主题。话虽如此，而且有点令人惊讶的是，考虑到炒作，与人工智能和信息素养 (IL) 相关的出版物相当稀少。除了 JIL 董事会成员 Noora Hirvonen (2024；Hirvonen 等人，2023) 从可供性的视角探索人工智能，以及 Karolina Andersdotter (2023) 研究如何使用学习圈来帮助图书馆工作人员参与该主题的工作外，似乎研究尚未赶上我所看到的关于该主题的专栏文章、会议提交和 LibGuides 的数量。最近，我的同事 Darren Flynn 推荐了 Annie Pho 和 Wynn Tranfield (2024) 关于批判性人工智能素养的论文，该论文对工具对图书馆工作人员“劳动、教学和专业实践”的影响进行了有用的分析，特别关注了延续关系性的需求（和挑战）。然而，除了这些文章之外，仍然有足够的空间来考虑人工智能如何限制和实现 IL 实践的实施，或者它如何为信息景观的构建创造条件。有一件事我见过的报道更少，但它引发了更多有趣的考虑，那就是人工智能对 JIL 等期刊的影响。无论你对人工智能及其未来有何看法（目前，它似乎有点“惊慌失措”），都有明显的实际影响，学术期刊需要尽早处理。当然，编辑委员会的主要担忧之一是人工智能在作者评定中的应用——下一段将对此进行详细介绍——但一个可能不太常见的担忧是人工智能在学术交流过程的审阅阶段的应用（Battacharya，2024 年）。人工智能用于同行评审的风险在于将评审重点放在结构性问题而非分析性问题上，这也引发了人们对“所有权、剽窃和隐私标准”的担忧，因为审稿人会将未发表的材料上传到高度不透明的私营公司手中（Heidt，2024 年）。更不用说与数据抓取相关的问题了，这是
ISMA 新闻 - 瑞士协会 6mJI
赛季开始了，充满希望。没有海岸或沙滩的小瑞士，是国际帆船界关注的焦点。即使成功是由一支多国队伍取得的，美洲杯的胜利也重新唤起了——而且不仅仅是在我们国家——帆船运动的重要性。欧洲媒体从来没有像这个冬天一样对航海运动如此热衷。我们 6mJI 水手们举止谦虚，没有“呼啦圈”，而且大多是业余爱好者——但我们仍然可以感到一点自豪。总体来说，美国Class规格公式并不比公制系列复杂太多，体现了传统与现代的兼容。我们在自己的系列中也强烈地感受到了这一点。
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我叫莉亚·诺布尔（Leah Noble），我是林登伍德大学（Lindenwood University）的崛起大四学生。我主修公共卫生和舞蹈的舞蹈，这两个我都非常热衷！我对公共卫生和衰老的兴趣源于我在各个年龄段的舞者中所见过的运动与认知之间的相互作用。去年在荷兰出国留学时，我深入研究了年龄歧视和能力主义的话题及其与公共卫生的交集。既然我又一次在美国，我很高兴能够从事一个将我的新好奇心和技术技能结合在一起的项目。
评估推动加拿大氢经济发展所需的劳动力
Pat Hufnagel-Smith 是 Creative Links International Inc. 的合伙人。Pat 拥有超过 20 年的咨询经验，擅长处理与能源开发相关的社会因素。她擅长洞察加拿大劳动力市场的动态、新兴趋势和职业以及劳动力需求。Pat 最热衷的两个领域是：技术熟练且经验丰富的工人在行业之间的有效过渡，以及帮助客户利用劳动力市场情报制定基于证据的战略，确保社区分享能源开发带来的长期利益和价值。除了拥有社会学文学士学位和成人教育与辅导证书外，Pat 还拥有项目管理硕士证书。
Ph.D.计划 - 谢勒商学院 - 佐治亚理工学院教学大纲-Scheller商学院
教学大纲注：这是一个暂定的教学大纲，直到学期开始时都会发生变化。课程概述商业实验室是一门动手，体验式课程，通过设计思维，客户发现，快速原型，枢纽和实验设计来教授基于证据的企业家精神的原则。学生将应用他们在Scheller的多个课程中学到的工具来提出，设计和部署创新的业务模型，以解决他们热衷的问题。该课程针对的所有Scheller College Adjords，与他们的注意力无关。本课程所涵盖的方法和概念与所有旨在发展成为业务领导者所需的企业家信心的学生有关。在本课程结束时学习成果，学生应该能够
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South Fulton Solar 致力于成为社区的忠诚成员，并努力赢得邻居的信任。我们与社区的互动远远超出了创造就业机会、经济投资和提供清洁、可再生能源的范围。我们努力与民间领袖、业主和社区成员建立持久的合作伙伴关系。我们以在整个项目生命周期中保持沟通透明和对公众反馈高度响应而自豪。我们还相信参与意味着回馈。我们了解我们的邻居，并长期支持社区热衷的当地事业。无论是通过员工志愿者机会还是公司层面的赞助，我们一直在寻找积极的方式来积极参与社区并成为良好的公司邻居。
课程教学大纲：CS7643深度学习-OMSCS
在本课程中，学生将学习基本原则，基本的数学和深度学习的实施细节。这包括用于优化这些高度参数化模型的概念和方法（梯度下降和反向传播以及更普遍的计算图），组成它们的模块（线性，卷积和汇总层，激活功能等。）和常见的神经网络体系结构（卷积神经网络，经常性神经网络等）。将展示从计算机视觉到自然语言处理和决策（强化学习）的应用。通过深入的编程作业，学生将学习如何实施这些基本的构建块，以及如何使用流行的深度学习库Pytorch将它们整合在一起。在最后一个项目中，学生将通过以他们热衷的问题探索这些概念来应用他们所学到的知识。