XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System研讨会
2025 ACMT @ NACCT-练习研讨会-RFP
●标题：反映研讨会的整体主题和愿景。●目标：1-3学习目标，这些目标简洁地强调了参与者将获得哪些教育福利。●讲座说明：3-5句子的演讲描述，解释了为什么主题引人入胜且对与会者有价值。●发言人：您可以提出潜在的演讲者或小组成员，但请在提交建议之前不要做出任何承诺。最终选择演讲者和对会议的修改是由ACMT教育委员会酌情决定的。
研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
导航和解决基础模型的数据问题（DPFM），ICLR 2024研讨会
本研讨会旨在将开拓者和从业人员汇集到研究问题上的研究问题，以讨论其新的范式并寻找路线图，从而促进对新兴研究问题的理解，从而引起广泛的兴趣并以方向向前发展交流见解。我们努力在这个基本主题背后建立一个社区，并提供平台，共享想法，探索共识并创造协作机会。值得一提的是，基础模型的当前数据实践在很大程度上是不透明的1。本研讨会的一个使命是在预处理阶段本身就开源数据工作进行社区努力。随后的努力包括创建数据集，基准（例如MLCommons和Dataperf）以及专门的场所（例如DMLR）来促进基础模型数据问题的研究，并最终促进FMS在社交技术方面的广泛部署，从而为大体而提供受益的型社会技术。
PAN -OS最佳实践研讨会-Palo Alto
●高级威胁预防与Palo Alto基于云的威胁分析基础架构集成在一起，例如先进的URL过滤●现在，ML模型在实时造成效果上进行深入学习●首次ML模型专注于命令和控制（C2）策略，例如Cobalt Strike of Cobalt Strike of Cobalt Strike。停止了这些新策略的96％。对常规TP策略的改善48％●Pan-OS Nova（11.0）添加了ML模型，以专注于注射攻击。90％的攻击停止了未解决的系统，并在0天注射攻击方面提高了60％。●必须训练ML模型。帕洛阿尔托（Palo Alto）拥有最大的威胁分析，这要归功于野火和庞大的客户群。将来，通过更多的威胁模型，将改善云安全基础架构。
关于研讨会
NITK SURATHKAL 自 1960 年成立以来，卡纳塔克邦国立技术学院 (NITK)，Surathkal 已经成为一所提供优质技术教育和支持研发活动的顶尖机构。印度政府根据 2007 年 NIT 法案第 29 号授予 NITK 国家重要机构地位，并一直被评为印度十大技术机构之一。目前，NITK 提供 9 个学士学位、28 个硕士学位和博士学位课程。该学院位于芒格洛尔市以北 22 公里处，沿着 66 号坎亚库马里-孟买国家公路，占地 300 英亩，周围森林密布，东面是风景如画的西高止山脉，西面是阳光普照的阿拉伯海沙滩。NITK 致力于提高人力资源的能力和潜力，目标是将他们培养成各自领域的领导者。我们的愿景是追求卓越，在技术教育方面具有全球竞争力，并专注于知识的吸收、生成和传播。 为期一年的活动展示了 NITK 在其各个活动领域的辉煌贡献，并预测了未来几年的新举措。 NITK 中央研究中心
网络研讨会的概念注释（3）.docx
利用人工智能来进行气候弹性引入和基本原理气候变化是全球最紧迫的挑战之一，影响了全球生态系统，经济和社区。非洲尽管气候变化率低（GHGS），但由于气候变化的影响而受到严重打击（AFDB，2019年。这归因于对气候敏感部门的过度依赖，以及这些国家缺乏必要的机构，技术和财务能力来减少排放和抵抗气候变化的韧性（Doku等，2021a，2021a，2021b; Mekonnen et; Mekonnen等，2021; 2021; Phiri＆Doku，2024）。随着气候变化的影响加剧，对创新，数据驱动的解决方案的需求变得更加紧迫。数学科学和人工智能（AI）被证明是制定和部署气候弹性策略的重要工具（Ferrari，2024）。这些领域支持模型，预测和决策系统的设计，这些系统对于理解，预测和减轻气候风险至关重要。数学建模和人工智能（AI）的作用在加强气候信息系统和弹性计划的预测方面变得越来越重要（Amiri等，2024）。M-AI在其数据分析，预测和决策支持功能上建立了重要的作用，在开发预警系统中发挥着关键作用，使社区警告即将发生的灾难。需要在非洲早期职业研究人员和政策制定者的早期职业研究人员和决策者中建立能力。M-AI专业知识可以显着增强非洲的通过分析来自卫星，气象站和其他来源的大量数据集，AI驱动的系统可以检测模式并确定极端天气事件的早期迹象，包括可能经历温度和降水模式变化的区域。这些关键信息允许及时有效的响应，从而使整个部门的计划工作受益，特别是对于农民和其他高度容易受到气候变化的影响（Jain等，2023; Weaver等，2022），但是，主要挑战会阻碍进步：缺乏适当的技能，无法在环境中进行AI/数学来进行跨越范围的计划和解释整个计划和研究整个计划。这一差距主要源于两个因素：在非洲与非洲与AI相关的科学，技术，工程和数学（STEM）受试者（STEM）主题的培训机会有限，AI领域内的性别差异持续存在，反映在学术界的女性数量少，而AI劳动力则反映了。整个大陆的政府和利益相关者在采用适当和包容的报告框架以实现气候行动时面临挑战。
2025 年教育课程、研讨会和圆桌会议指南
a. 对于教育课程，重点是清晰且结构良好的教学概述，概述已建立的方法和最新应用。课程必须具有教学性，并明确课程参与者的教育期望和目标。我们还要求观众参与教育课程，以便它们更具实践性和互动性（例如测验、讨论）。教育委员会成员对提交的提案进行评分，这些分数用于协助选择过程。b. 对于专题讨论会，涵盖讨论神经成像科学和应用主要主题的演讲，这些主题可能引起大多数 OHBM 成员的兴趣。演讲的新颖性和普遍的科学兴趣是最重要的因素。计划委员会成员对提交的提案进行评分，这些分数用于协助选择过程。c. 寻求使用其他格式（例如圆桌讨论或讨论和正式演讲的混合）的申请应在其申请中提供详细信息。d. 来自成员、SIGS 或委员会的非科学专题讨论会申请必须以圆桌会议的形式提交其提案以供评估。评估申请的依据不是科学依据，而是其对社区的潜在利益和整体质量。
国家铁路计划网络研讨会 - 加利福尼亚人的电力铁路
●东北走廊外面的最高乘车铁路走廊●由于沿海侵蚀，在2022年至2023年之间，在2022年至2023年之间关闭了一年以上的关闭●涉及走廊管理涉及的12方当事方●仍然没有承诺在奥兰治县（Orange County）的内陆路线 - Caltrans -Caltrans进行超级研究●SB 1098 Caltrans的监督者增加了Caltrans。SB 1098特遣队的角色和状态是什么？
![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
2025 WY/Co-TWS会议研讨会描述
描述：本研讨会的主要目的是向参与者介绍开源计算机视觉模型用于分析相机陷阱图像的应用。该研讨会旨在提供动手经验，以获取免费的云计算资源来部署和解释这些模型，以增强野生动植物监测和研究。虽然相机陷阱可以进行全面的野生动植物监测，但尽管此任务的耗时，许多研究人员仍会手动查看相机陷阱图像。存在几种开源模型来自动化这些任务，但是很难实施这些模型并验证其性能。Western Ecosystems，Inc。（West）的机器学习团队擅长开发和部署来自相机陷阱图像，无人机镜头和声学数据的动物和栖息地检测的计算机视觉模型。我们期待有机会分享我们的专业知识，并通过使用尖端的计算机视觉技术来帮助推进野生动植物监测的领域。一些编程经验将有所帮助。参与者应尽可能带上笔记本电脑。