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![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
将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。
教科书采用基于大脑的学习模型，辅以科学方法，培养批判性思维技能 Amin Harahap 1* , Rohani 2 , Alm
摘要 学生批判性思维能力低下是本研究的主要问题。此外，在学习中，发现所使用的教科书不够多样化，没有指导学生发展他们的思维能力。最能发挥思维能力的学习模式是基于脑的学习（BBL），而阶段性明确、能纳入教科书的学习方法是科学的方法。本研究的目的是开发一本采用BBL模型的教科书，并辅以科学的方法来培养学生的批判性思维技能。所使用的开发模型是 ADDIE 模型，其中包括分析、设计、开发、实施和评估阶段。研究工具包括验证表、问卷和测试。研究数据包括从专家验证获得的产品验证数据、从学生反应问卷结果获得的产品反应数据以及从测试获得的学生批判性思维技能。使用定量和定性描述技术分析获得的数据。进行的数据分析显示，效度平均百分比分数 (PRS) 的实现结果为 84.74（有效），实现 PRS 的实用性为 80.59（实用），实现 PRS 的有效性为 89.31（有效）。进行的数据分析表明，开发的产品符合有效、实用和有效的标准，适合用作教科书。基于这些成果，开发基于脑学习模型的教科书产品是可行的，并且有利于培养学生的批判性数学思维能力。摘要 学生批判性思维能力低下是本研究的主要问题。此外，在学习中发现，所使用的教科书缺乏多样性，没有指导学生发展他们的思维能力。最能发挥思维能力的学习模式是基于脑的学习（BBL），而阶段明确、能纳入教科书的学习方法是科学的方法。本研究的目的是开发一本采用 BBL 模型的教科书，并辅以科学方法来教授学生的批判性思维技能。所使用的开发模型是ADDIE模型，其中包括分析、设计、开发、实施、评估等阶段。研究工具包括验证表、问卷和测试。研究数据包括从专家验证获得的产品验证数据、从学生回应问卷结果获得的产品响应数据以及从测试获得的学生批判性思维能力。使用定量和定性描述技术分析获得的数据。进行的数据分析表明，有效性平均百分比得分 (PRS) 为 84.74（有效标准），实用性达到 PRS 80.59（实用性标准），有效性达到 PRS 89.31（有效标准）。数据分析表明，开发的产品符合有效性、实用性和有效性的标准，适合作为教材使用。基于这些成果，开发基于大脑学习模型的教材产品是可行的，并且适合用于教授学生的数学批判性思维技能。
计算和科学方法的交易| vo。 5，No. 1，2025 ISSN：2998-8780 https：//pspress.org/index.php/tcsm Pinnacle Science Press Ti
摘要：本文提出了针对非线性金融市场的时间序列嵌套增强学习风险控制算法，旨在解决复杂的动态市场环境中传统方法的缺点。通过引入时间序列嵌套结构，该算法可以共同对短期波动和长期趋势进行建模，并准确捕获市场的多级动态特征。同时，结合了多目标优化机制，达到最大收益和最小化风险之间的平衡，从而显着提高了风险管理的适用性和策略的灵活性。实验结果表明，本文中的算法在收入优化，风险控制和动态适应性方面表现良好，尤其是在高挥发性市场和趋势逆转场景中，表现出强大的鲁棒性和适应性。对回报和风险权衡曲线的进一步分析验证了多目标优化策略的有效性，并为不同的市场状况和投资者需求提供了科学风险管理解决方案。这项研究为复杂金融市场的动态风险控制提供了一个新的技术框架，并为未来的跨市场和多资产投资组合研究奠定了理论基础。
不仅仅是言语：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通
这是以下文章的同行评审版本：®Irović，M.，Dimitriadis，N.，Janić，M.，Alevizou，P。，＆Dimitriadis，N。J.（2022）。不仅仅是单词：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通。消费者行为杂志，该期刊以最终形式发表在https://doi.org/10.1002/cb.2125上。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。
全球实施科学方法改善了产妇心脏，肺，血液和睡眠健康结果
概述：该小组将聚焦于当前由NIH资助的研究人员通过社区参与的实施科学来推动孕产妇健康。关键计划包括孕产妇健康社区实施计划（MH-CIP）以及对每个人社区实施计划（Revion-CIP）实施孕产妇健康和怀孕成果。这些计划使社区有能力从事实施研究，以降低孕产妇的发病率和死亡率。
团队科学方法在全球范围内阐明单基因帕金森氏病
福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国22临床研究系，迈克尔J. 福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国23个神经遗传学实验室，美国国家卫生研究院国家卫生研究院，美国马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国22临床研究系，迈克尔J.福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国23个神经遗传学实验室，美国国家卫生研究院国家卫生研究院，美国马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州
生物科学方法-Biosci Publisher
摘要这项研究的目的是系统地检查甘蔗种植中疾病检测和管理方面的最新技术创新。它试图确定数字成像，分子诊断和基因工程方面的关键进步，这些进步显着改善了对甘蔗疾病的检测，监测和控制，旨在提高整体作物健康和生产力。本研究确定了几种至关重要的技术，这些技术已重塑了甘蔗种植中的疾病管理策略。它突出了机器学习算法和遥感技术在早期检测和诊断植物疾病方面的有效性。分子诊断的发展允许快速，精确的病原体鉴定。此外，基因工程有助于创造耐疾病的甘蔗品种，从而减少了对化学处理的依赖。这些技术的整合导致疾病的监测和管理改善，从而导致更健康的作物和增加的产量。机器学习，遥感，分子诊断和基因工程的融合代表了管理甘蔗疾病的变革转变。这些技术不仅增强了更有效地检测和管理疾病的能力，而且还通过减少化学使用和提高作物弹性来促进可持续的农业实践。这些技术的持续创新和整合具有进一步提高甘蔗农业生产率和可持续性的希望。关键词甘蔗种植；疾病检测；机器学习；遥感;分子诊断；基因工程；可持续农业
使用参与性系统科学方法开发的糖尿病的老年人连续葡萄糖监测整合过程的概念模型
信用撰稿人贡献声明坎布雷史密斯：概念化，数据策展，正式分析，调查，方法论，验证，可视化，写作 - 原始草稿。当归Cristello Sarteau：概念化，正式分析，调查，方法论，验证，写作 - 评论和编辑。xiaorui QU：数据策划，方法论，项目管理，写作 - 审核和编辑。紫罗兰色NOE：数据策划，方法论，项目管理，写作 - 审核和编辑。Laura A. Young：概念化，验证，可视化，写作 - 评论和编辑。 Kristen Hassmiller Lich：概念化，调查，方法论，验证，可视化，写作 - 评论和编辑。 Anna R. Kahkoska：概念化，数据策展，正式分析，资金获取，调查，方法论，监督，验证，验证，可视化，写作 - 原始草案。Laura A.Young：概念化，验证，可视化，写作 - 评论和编辑。Kristen Hassmiller Lich：概念化，调查，方法论，验证，可视化，写作 - 评论和编辑。Anna R. Kahkoska：概念化，数据策展，正式分析，资金获取，调查，方法论，监督，验证，验证，可视化，写作 - 原始草案。
使用机器学习分类技术的专业预测的科学方法
snehlata barde * MATS信息技术学校，马特斯大学拉普尔，恰蒂斯加尔邦，印度492004，印度电子邮件：drsnehlata@matsuniversity.ac.ac.in orcid ID：印度恰蒂斯加尔邦（Chhattisgarh）大学拉普尔大学（Raipur University Raipur） ero.brijesh@gmail.com orcid ID：https：//orcid.org/0000-0003-2663-4043收到：2022年6月8日；修订：2022年7月11日；接受：2023年3月17日；发表：2023年8月8日摘要：占星术是一种非常古老和传统的预测方法，它不断增加人们的兴趣。当今的地球仪，占星术预测没有共同的准则或原则。而不是为占星术预测设定通用原则和标准，而是专注于为个人提供高质量的服务，但不能保证准确性。机器学习是通过学习计算机对许多应用程序进行分析和预测的最佳结果。预测和分类使任何学习者都可以在大型，嘈杂且复杂的数据集上工作。本文的主要动机是引入一种科学方法，该方法减少了传统方法的缺点，并指示了预测的普遍规则，并通过三种分类技术，幼稚的贝叶斯，Logistic-R和J48证明了占星术的有效性。3）MCC，ROC和PRC区域值。这是监督学习的一部分，它以交叉验证为10,12，计算术语14倍1）正确分类的实例（CCI），错误分类的实例（ECI），平均绝对错误（MAE），均方根误差（RMSE）和相对绝对错误（RAE）。2）真正的正速率，误报率，精度和F量值值。4）要计算三级标签教授，商人和医生的平均体重，以真正的正率，假阳性速率，精度，F-Measion，PRC和ROC面积，5）最后，我们计算了每个分类技术的准确性，并比较了提供更好结果的每个分类技术的准确性。为此，我们收集了属于不同专业的100人的出生日期，出生地点和出生时间。40个教授的数据，30位商人数据以及30位医生数据的数据，在软件的帮助下准备一个人的星座。进行分析，我们以.CSV格式创建数据表，并将此数据表应用于WEKA工具中，以检查各种参数和每个分类器的精度百分比。索引术语：机器学习，幼稚的贝叶斯，逻辑-R，J48，星座，占星术，WEKA。