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
(2)算术逻辑单元(A.L.U): - 该单元执行所有基本的算术操作,例如加法,减法,乘法,除法,以及逻辑操作,例如数字的比较等。ALU负责在处理操作过程中实际执行指令。存储在内存单元中的数据和指令在需要时转移到ALU中进行处理,并在处理结束时转移回存储器。处理完成后,将最终结果存储在发送到输出单元之前的内存中。alu还组成了许多称为寄存器的小型存储位置。此寄存器的容量很小,并且包含接下来要执行的数据和说明。
代表微生物学和免疫学系欢迎参加我们的年度本科研究研讨会。我们欢迎参加UBC和其他机构的学生分享他们在微生物学和免疫学各个方面的研究经验。与过去几年一样,演讲将展示才华横溢的学生进行的高质量科学。所有学生都受益于传达工作和欣赏同事在科学领域的努力的实践。对于某些人来说,这些早期的形成性研究经验将是长期在科学领域长期生产职业的早期步骤。
Mist AI 应用程序可在 Play Store 和 App Store 下载。此应用程序与以下设备兼容:● 操作系统版本 10 或更高版本的 iPhone、iPod 和 iPad。● 操作系统版本 6.0 或更高版本的 Android 手机和平板电脑。要下载该应用程序,请导航到设备上的 App store 或 Play store,然后搜索“MistAI”。下载并安装后,单击打开或 MistAI 图标即可开始使用移动应用程序。
关于Orcha Orcha是世界领先的健康应用程序评估和分销组织。我们帮助政府以及卫生和社会护理组织,选择和提供健康应用程序,这些应用程序将在改善结果方面产生最大的影响。我们的工具可帮助健康和护理专业人员推荐和监视对健康和护理应用程序的使用。被证明可以增加对条件的接受和自我管理。对好应用充满热情,我们提供了一系列服务,以帮助应用程序开发人员创建更好的应用程序,一旦伟大,就会被重要的人发现。这种监测新应用程序,评估和社区采用的突破性方法已获得奖项。我们对NHS Digital进行了评论,而NHS England正在加速我们在NHS的服务的吸收,将Orcha放置在其国家创新加速器计划中。有关更多信息,请访问Orcha.co.uk
摘要。网络安全的进步对于一个国家的经济和国家安全至关重要。随着数据传输和存储的指数增加,迫切需要新的威胁检测和缓解技术。网络安全已成为绝对的必要性,每天每天都有越来越多的传输网络,导致数据存储在服务器上的数据的指数增长。为了阻止将来的复杂攻击,有必要定期更新威胁检测和数据保存技术。生成对抗网络(GAN)是一类无监督的机器学习模型,可以生成合成数据。gan在基于AI的网络安全系统中变得重要,例如入侵检测,隐肌,密码学和异常检测。本文对将gans应用于网络安全的研究进行了全面综述,包括对这些研究中使用的流行网络安全数据集和甘恩模型架构的分析。
在本文中,我们提出了 Skip-Plan,一种用于教学视频中程序规划的压缩动作空间学习方法。当前的程序规划方法都遵循每个时间步的状态-动作对预测并相邻地生成动作。虽然它符合人类的直觉,但这种方法始终难以应对高维状态监督和动作序列的错误积累。在这项工作中,我们将程序规划问题抽象为数学链模型。通过跳过动作链中不确定的节点和边,我们以两种方式将长而复杂的序列函数转换为短而可靠的序列函数。首先,我们跳过所有中间状态监督,只关注动作预测。其次,我们通过跳过不可靠的中间动作将相对较长的链分解为多个短的子链。通过这种方式,我们的模型在压缩动作空间中探索动作序列内各种可靠的子关系。大量实验表明,Skip-Plan 在程序规划的 CrossTask 和 COIN 基准测试中实现了最先进的性能。
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