该文件计划于 2024 年 11 月 19 日在《联邦公报》上公布,并可在 https://federalregister.gov/d/2024-26883 和 https://govinfo.gov 上查阅。
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
LUIS 商标只能以提供的变体形式使用,不得复制或修改。为了正确使用 LUIS 商标,必须避免以下几点:› 品牌不得扭曲或压缩。› 品牌不得倾斜。› 文字/图形标记的颜色是固定的,不得重新着色。› 文字/图形标记组合的元素不得更改。› 除深蓝色企业颜色外,品牌不得放置在其他颜色的背景上。
compasse代表了与黑暗和放射奎特天空的保护,外太空的安全和可持续使用以及相关问题的利益,并使AAS成员成为保护美国天文学的有效拥护者。compasse.aas.org
最重要的是在T细胞表面上的CD28共刺激分子和在抗原呈递细胞上的CD80分子的组合(10)。在T细胞激活的双重信号传导系统中,CD28激活的不存在导致过度激活诱导的细胞死亡(AICD)。然而,在CD80与CD28结合后,可以避免T细胞的AICD,从而导致T细胞的耐用抗肿瘤活性(11)。此外,CD80和CD28的组合还可以增强T细胞的细胞因子(例如IL-2)的分泌。此外,它可以增强CD4+ T细胞的增殖以及CD4+和CD8+ T细胞的细胞毒性活性(4)。最近的研究表明,共刺激分子CD28对T细胞的活性不足会导致T细胞的抗肿瘤活性降低(12)。然而,随着CD28激活信号的增加,T细胞的抗肿瘤活性得到了增强(13,14)。因此,通过CD80在T细胞表面的CD28分子激活可能会提高T细胞对实体瘤的杀伤效率,从而提供一种新的免疫疗法方法。
当政府图纸、规格或其他数据用于与政府明确相关的采购无关的任何目的时,美国政府不承担任何责任或义务。政府可能已经制定或以任何方式提供上述图纸、规格或其他数据,但不应被视为
2016年,约瑟夫·阿什巴赫(Josef Aschbacher)被任命为ESA最大的局长地球观察计划主任,并且被任命为ESRIN的ESA地球观察中心ESRIN负责人。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。 在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。
探索扩展的系统ƒ端的最终便利性,AS系统经过精心设计,可以为园丁提供一系列轻巧,平衡,可操纵和灵活的工具,使复杂的花园工作毫不费力。所有作为电池都可以在每个工具上互换。
摘要。分析建筑模型的可用面积、建筑安全性或能源分析需要空间和相关对象的功能分类数据。自动化空间功能分类有助于减少输入模型准备工作量和错误。现有的空间功能分类器使用空间特征向量或空间连通性图作为输入。深度学习 (DL) 图像分割方法在空间功能分类中的应用尚未被研究。作为解决这一差距的第一步,我们提出了一个数据集 SFS-A68,它由 68 个公寓楼空间布局的数字 3D 模型生成的输入和地面真实图像组成。该数据集适用于开发用于空间功能分割的 DL 模型。我们使用该数据集训练和评估基于迁移学习和从头开始训练的实验空间功能分割网络。测试结果证实了 DL 图像分割对空间功能分类的适用性。