JMU AI 任务组春季更新:JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域:作者身份和新知识的产生;人工智能和学生体验;高等教育和社会中的新背景和意义;以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议(2024 年 2 月初步报告),提交给访客委员会(2024 年 4 月幻灯片),并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向,概述如下。第 1 组:作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组,讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论,我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议:焦点小组记录中的关键要点
1 本文中表达的观点为作者本人观点,不代表 GRIPS 联盟或作者所属的其他组织的观点。 2 全球贸易分析项目 (GTAP) 7 模型(基于 2024 年 4 月发布的 GTAP 11c 数据库),使用 Horridge、Jerie、Mustakinov 和 Schiffmann (2018) 中提到的 GEMPACK 软件求解,GEMPACK 手册,ISBN 978-1-921654-34-3,结合了资本积累和内生劳动力供应的动态效应。劳动力供应相对于实际工资率的弹性设定为 0.4,这可以解释美国公共部门使用的弹性。GDP 和人口的基线数据从 GTAP 11c 数据库中的 2017 年数据更新为基于 2024 年 4 月国际货币基金组织 (IMF) 的《世界经济展望 (WEO) 数据库》的 2023 年数据。 3 高达 60% 的关税上调幅度将根据基准关税而有所不同,但额外 60% 的关税的预计影响不会受到这些变化的影响。
取决于对特别自愿信托基金的供款,以促进当事方参与会议程序的参与,秘书处将有能力资助两名代表参加会议的参与,包括SBI 5,包括每个合格的国家党,即公约的发展中国家当事各方,特别是发达国家和小岛发展中国家,以及过渡经济体的当事方。符合征求此类援助的公约的合格各方,请要求通过官方信件告知秘书处的名称和指定代表的联系信息,以获得财政支持,以表明两名代表之间的资金优先级,但尽快,但不晚于2024年8月1日。应收到额外的资金,秘书处可以考虑为符合条件的国家政党的第三名代表提供资金。
Gabriele Chelini, 1,2,3,15 Hadi Mirzapourdelavar, 4,15 Peter Durning, 1 David Baidoe-Ansah, 4 Manveen K. Sethi, 5 Sinead M. O'Donovan, 6 Torsten Klengel, 2,7,8 Luigi Balasco, 3 Cristina Berciu, 1 Anne Boyer-Boiteau, 1 Robert McCullumsmith, 6 Kerry J. Ressler, 2,9,10 Joseph Zaia, 5,11 Yuri Bozzi, 3,12,16 Alexander Dityatev, 4,13,14,16 and Sabina Berretta 1,2,9,16,17, * 1 Translational Neuroscience Laboratory, McLean Hospital, Belmont, MA 02478, USA 2 Department of Psychiatry,哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州02215,美国3思维/脑科学中心,特伦托大学,罗韦雷托大学38068意大利特伦托4分子神经塑性小组,德国神经退行性疾病中心,玛格德堡39120萨克萨尼 - 阿纳尔特的Magdeburg 39120 saxony-anhalt for Bilesy and Boiloligy and Specterriesity sepsectrial sepsectrial sepsectrialsion,波士顿大学医学院,马萨诸塞州波士顿,美国02118,美国6认知失调研究实验室,托莱多大学,托莱多,俄亥俄州托莱多,俄亥俄州43606,美国7转化分子基因组学实验室,麦克莱恩医院,马萨诸塞州贝尔蒙特,马萨诸塞州02478美国,马萨诸塞州波士顿,美国102215,美国10恐惧实验室神经生物学,麦克莱恩医院,马萨诸塞州贝尔蒙特,马萨诸塞州02478,美国11生物信息学计划,波士顿大学,波士顿,马萨诸塞州,马萨诸塞州02215,美国12 CNR神经科学学院PISA PISA,PISA,56124 PISA,56124 PISA,56124 PISA,ITALY 13 MADICLY FIRECRING 3.911德国萨克森 - 安哈尔特(Saxony-Anhalt)14行为脑科学中心,奥托·冯·格里克大学(Otto von Guericke University),玛格德堡(Magdeburg)39106德国萨克森 - 安哈尔特(Saxony-Anhalt),德国15这些作者同样贡献了16个高级作者17高级作者17铅接触 *信函 *s.berretta@mclearemclean.harvard.harvard.harvard.harvard.ulhttps:/ed.uh httpps://do./goi.erg/10.10.10.10.10.16.16.16.16.16.16.16.166
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期:2023 年 11 月 13 日 接受日期:2024 年 3 月 14 日 发表日期:2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大,因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度,并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法,为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明,ChatGPT 的关键作用在于完善内容,尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效,表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而,教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现,这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质,该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词:人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为:Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿:阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊,2024 年 4 月:73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
拉丁美洲的NBSAP对话将包括有关修订或更新NBSAP的经验和经验的会议,包括国家目标修订或环境,整个政府和整个社会方法,Cartagena和Nagoya协议的整合以及其他相关的多边环境协议的NBSAP和NBSAP和NBSAP的其他计划,以及对NBSAP的开发计划,以及NBS的开发计划。对话还将包括有关(i)能力建设和开发以及(ii)国家生物多样性融资的突破小组中的专门讨论。根据决策15/6的决定,在辅助机构下,在辅助机构下进行自愿国家实施的开放式论坛的经验教训,挑战和机遇将成为一项投入的意见。
2。在同一决定中,双方会议建立了合成生物学的多学科临时技术专家小组,以支持广泛和常规的地平线扫描,监测和评估的过程。在其决定中的B节中列出的参考条款中,要求该小组以:(a)使用现有的工具和方法来启用参与过程,以审查和评估通过地平线扫描过程收集的信息; (b)确定并确定有关合成生物学发展的趋势和问题; (c)根据过程的结果确定能力建设,技术转移和知识共享需求; (d)准备有关其评估结果的报告,以提交有关科学,技术和技术建议的子公司; (e)就当事方会议和/或当事方会议作为协议当事方会议的当事方会议可能需要进一步考虑的特定问题,向子公司提出建议。
1这个焦点小组旨在讨论现有的碳农业认证机制及其方法如何促进可持续性结果并确定最佳实践。焦点小组以碳农业机制,农民协会,土壤科学家和政策专家的参与者为特色。,我们旨在通过提供有关如何在拟议的碳除去认证的法规中实现可持续性目标的建议来支持欧盟专家小组。我们的建议也应适用于更广泛的碳去除认证讨论有关可持续性的讨论。当我们认识方法设计,土壤有机碳的量化,监测,报告和验证(MRV)等相关性时,重要的是要注意,这些问题不在我们对可持续性的讨论范围内。
视觉增强学习(RL)是实现人类智力的有前途的方法。但是,它目前在嘈杂的环境中有效地学习面临挑战。相比之下,人类可以通过应用以前获得的常识来迅速识别到分散注意力的环境中的与任务相关的观察。最近,自然语言处理和计算机视觉中的基础模式取得了巨大的成功,这些模型中的常识可以显着使下游任务培训受益。受这些成就的启发,我们旨在将基础模型的常识不足为视觉RL。我们提出了一种新颖的效果(FTD)框架,使代理可以仅基于与任务相关的对象做出决策。为了实现这一目标,我们引入了一种努力机制,以从基础细分模型返回的对象集中选择与任务相关的对象,仅使用与任务相关的对象进行决策模块的后续培训。此外,我们专门采用了两个通用的自我监督目标来促进这种注意机制的快速学习。基于DeepMind Control Suite和Franka Emika机器人技术的CHALENGING任务的实验结果表明,我们的方法可以快速,准确地在嘈杂的环境中准确指出感兴趣的对象。因此,它对当前的最新算法实现了重大的性能提高。项目页面:https://www.lamda.nju.edu.edu.cn/chenc/ftd.html代码:https://github.com/lamda-rl/ftd