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World File Search System社论
社论：升级的冶金级硅
这个特别版的边境旨在审查太阳能电池中升级的冶金级硅（UMG-SI，UMG）的使用。让我们从有关术语的一些评论开始，然后回顾历史。硅是氧气后地球上最丰富的元素，在大自然中从未发现过本地的母亲（Si 0），而是与氧气（或某些情况下，在某些情况下，溶液）（sio 2）（Sio 2）和硅酸盐（例如Na 2 Sio 4，Casio 4，Casio 4，Casio 4，Mgsio 4，Mgs 4，al 2（sio）和Al 2（sio）和Al 2（sio 4+）（si 4+）（si 4+）（溶液），以及Si 2 F 6）硅和富含硅富合金，例如铁硅和硅烷基，是由二氧化硅（石英和石英岩）的碳热还原产生的。硅的纯度为98％ - 99％，可以通过该总体反应在带淹没电极的电弧线场景中获得：
社论：对话式人工智能
2023 年初，对话式人工智能出现了颠覆性的发展：ChatGPT。大型语言模型技术突然可供数百万用户使用。底层 GPT-3.5 语言模型拥有 1750 亿个参数，经过 3000 亿个单词的训练，并根据人类反馈进行了微调，显示出流畅性、风格迁移和思维链推理等突发行为。此外，其数千个标记的上下文窗口支持一种对话训练形式：通过提示进行实时监督（尽管不稳定）训练。从对话的角度来看，ChatGPT 具有跨会话的对话记忆，使其能够从对话中获取先前的交互。2023 年 3 月，GPT-4 取代了 GPT-3.5，具有更大的上下文窗口，据报道在处理事实问题方面具有更高的准确性，并将图像分析与基于语言模型的交流互动联系起来。鉴于这些重大进展，人们可能倾向于认为对话式人工智能已经成熟。然而，仍存在大量未解决的问题和研究问题。关键的争论围绕着大型语言模型的社会影响和 NLP 的未来、训练机制的环境影响以及大规模采用、偏见的影响和预防以及训练数据可能存在的版权侵权。对话式人工智能领域的核心研究主题在很大程度上与底层技术（包括大型语言模型）正交。本前沿研究主题涉及许多这样的主题：人类对对话代理的感知以及对话代理表现出的社交线索对人类的影响、信息呈现在混合对话系统中的作用、除了原始文本观察数据之外使用精心注释的数据，以及人机之间交流模式的出现。Blomsma 等人的论文。解决了人类对话者对具身对话代理所表现出的性格特征的感知。这些作者通过比较人与人之间和人与人工智能之间的互动，表明动态社交反馈线索（尤其是点头）与人类感知的性格特征相关。随着对话式人工智能变得越来越多模式化和嵌入式，这些发现将对行业具有实际意义，并可能有助于人类与人工智能之间更自然的互动模式。Wieland 等人的论文与这些结果相关——这些作者研究了聊天机器人通过头脑风暴产生想法的适用性，同时考虑到聊天机器人呈现的静态社交线索（姓名、身份、图片）。他们发现，与聊天机器人进行头脑风暴可以让参与者产生越来越多样化的想法
社论：人工智能驱动的方法论和...
地震灾害迄今已造成巨大的人员伤亡和经济损失，威胁着人类社会经济发展。目前，人工智能（AI）是学术研究和工程实践的前沿和核心问题之一。人工智能是指开发具有类似人类智能的机器和软件的计算机科学分支。近年来，人工智能技术发展迅速，已广泛应用于多个工程学科。在不同的人工智能技术中，机器学习（ML）、模式识别（PR）和深度学习（DL）最近引起了广泛关注，并正在成为一类新的强大的智能方法，用于地震和结构工程，并被证明是有效的，正如最近的研究表明的那样。未来，随着计算能力的提高和数据的积累，人工智能驱动技术的可行性和必要性预计将快速增长。“人工智能驱动的地震与结构工程方法与应用”研究主题旨在收集人工智能与各个科学领域相结合的前沿研究成果，例如地震地面运动研究、结构和城市规模的地震风险、结构工程中的计算方法、结构系统识别和损伤检测、地震作用下的结构控制、结构健康监测等。出于这些动机，经过详细的同行评审过程，本研究主题选出了四篇论文并发表。这些论文可以分为两类。其中三篇采用卷积神经网络（CNN）获取时间序列数据的高维特征，建立时间序列输入与震动后果/类型之间的映射规则。另一篇论文使用人工智能作为替代模型来降低基于物理的建模的计算成本。有趣的是，这两个类别涵盖了人工智能在相关学科中最广泛的应用领域。
社论：化学中的人工智能
1) e-Sweet：基于机器学习的甜味剂及其相对甜度预测平台（Zheng 等人）。这项研究的作者设计并提供了一个名为“e-Sweet”的免费机器学习软件平台，可以预测不同分子的相对甜度。他们使用包含许多不同化合物（甜味剂和非甜味剂）结构的数据库来训练一系列机器学习模型（例如支持向量机、随机森林或深度神经网络），这些模型用相对甜度值标记每个测试分子。他们的愿望是利用他们的智能平台的力量，使食品科学家能够发现和开发具有增强甜度的新分子。2）深度神经网络分类器用于虚拟筛选（S）-腺苷-L-蛋氨酸（SAM）依赖性甲基转移酶家族抑制剂（Li等人）。在本研究中，研究小组开发了一个基于深度学习的神经网络模型，根据活性化合物和非活性化合物抑制SAM依赖性甲基转移酶的能力对其进行分类。这些靶标是具有相关表观遗传作用的酶，具有药理学意义，因为它们参与了多种遗传疾病以及癌症的发病机制。为了训练他们的模型，分析了12个独特的靶标（甲基转移酶），使用多达1,740种不同的配体（潜在抑制剂）作为要分类的样本，与之前的研究相比，统计性能有所提高。3）神经网络是预测不饱和聚酯树脂粘度的有效工具（Molina 等人）。在这里，设计和优化了一个神经网络模型，以确定用于合成复合材料的不饱和聚酯树脂的粘度等物理化学性质。粘度与这些材料的性能直接相关，这导致了为该行业开发的精确智能数学算法的内在价值。
社论：个性化教育软件的人工智能技术
自适应教育超媒体系统是技术先进的应用程序，旨在为学习者提供即时和量身定制的指导或反馈。它们在教育领域的广泛使用正在彻底改变人类的生活，尤其是在 COVID-19 大流行期间。虽然安全、可扩展且功能丰富的学习技术应用程序需求量很大，但与定制内容交互的需求却日益增长 (Papakostas et al., 2021) 。除了自适应学习者界面外，用户还在寻找能够提供高度个性化用户体验的智能学习技术系统。人工智能 (AI) 可以应对这些挑战，并在教育中实施创新的数字技术和工具。这些系统使用智能技术，即机器学习、深度学习、神经网络、强化学习、模糊逻辑、认知图和遗传算法等，提供适应人类需求和兴趣的创新功能 (Chen et al., 2021) 。人工智能使教育软件更加以用户为中心，有助于执行复杂任务和处理海量数据，最大限度地缩短执行时间，并优化整个系统的功能。自适应教育超媒体系统的研究面临诸多挑战，其中许多挑战与计算表示动态物理学习环境并将其应用于现实世界的辅导问题有关。鉴于此，本研究主题强调个性化教育软件：所使用的方法以及在其开发中启用、支持和促进 AI 技术的跨学科研究。它旨在重组和促进该领域的高质量研究，为教育领域 AI 的挑战和新进展创建一个论坛，
社论：人工智能用于教育
当“人工智能教育”研究课题于 2021 年 6 月启动时，人工智能的进步将对教育领域产生的影响还完全无法预测。然而，人工智能和教育这两个领域的研究之间长期而密切的关系是众所周知的。事实上，由于理解人们如何学习与智能的概念密切相关，或者鉴于知识表示一直是人工智能中最突出的研究主题之一，人工智能和教育知识领域之间的自然联系早在“人工智能”一词被创造出来之前就已经出现了（图灵，1950 年）。人工智能领域的学者一直将教育领域视为他们最喜欢的应用领域之一。从逻辑理论家的实现（Newell 和 Simon，1956 年）到 20 世纪 90 年代认知架构的出现（Laird 等人，1987 年；Newell，1990 年），人工智能领域的许多创新都在教育领域得到了直接应用，实现了支持学习过程的专家系统和智能导师系统等工具（Anderson 等人，1985 年；Bidarra 等人，2020 年）。以深度学习领域的最新创新为标志的人工智能新复兴近年来勾勒出了一个前景，预计教育领域也会受到强烈影响。然而，2022 年 11 月 ChatGPT 的市场引入所造成的混乱恰逢该研究课题征文的最后部分。因此，这个时间点切断了本研究主题中提出的许多研究的所有最新研究，尤其是与生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 相关的研究。尽管如此，我们过去两年一直在监督的主题使我们能够密切关注这一快速变化，收集了提出和分析与教育人工智能相关的各种主题的贡献。Mallik 和 Gangopadhyay 以及 Gentile 等人最近对该主题的两篇贡献概述了这一趋势。
社论高等教育中的人工智能……
21 世纪，基于人工智能 (AI) 的技术已将其存在扩展到多个领域，使其用户、设备和应用程序多样化，从而改变了人们日常生活的各个方面 (Russell and Norvig，2016)。 “人工智能时代”的一个显著特点是智力工作的自动化程度日益提高（Vartiainen 和 Tedre，2023 年）。尽管自 20 世纪 50 年代以来，计算机自动化就一直影响着劳动力市场，影响着医疗保健、物流、金融、娱乐或环境等领域（Tedre 等人，2021 年），但当前一代生成式人工智能系统 (GAI) 尤其在培训、技能和知识发展等领域取得了进展（Lim 等人，2023 年）。
勘误表 4 规则社论 - ClassNK
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社论人工智能、ChatGPT 和组织......
Connectedpapers 和 ChatGPT 等人工智能在科学领域的应用不断进步，这让我们开始反思技术工具如何成为教育和学术背景下的中介和参与者。在组织理论领域，尽管对人工智能融入学术实践的理解存在不同观点，但我们强调了日常学术生活中的两个挑战。第一个挑战是面对人工智能强加给我们的数字殖民主义，因为它们是通过复制“全球北方”国家编程的语言模型来构成的。第二个挑战涉及它在行政学术写作自动化过程中的展开。我们认为有必要反思人工智能的使用如何当代地复制我们在科学领域的地位，即科学数据提取主义，行政学术写作教学的局限性是复制霸权语言模型的“辅助编程”，以及解开的可能性，以抵消行政文章写作自动化的这种动态。