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人工智能探索在线课程大纲
课程描述人工智能探索及其在学校的实际应用通过演示、实际使用示例、实施工具和资源以及互动活动向您介绍人工智能 (AI) 领域及其在 K-12 环境中的应用。本课程重点介绍人工智能技术的各个方面，这些技术有可能促进和利用学习，并解决学校和社区中的实际问题。作为教育工作者，您还将学习向学生揭示人工智能技术如何融入我们生活的许多不同方面。您将积极参与课程内容，参与在线活动并完成动手作业以应用您的学习。在整个课程中，您将获得可供借鉴的策略，因为您将开发一个基于项目的单元，学生可以在其中应用人工智能来解决问题。
探索在财务文本中回答的多语言和生成大语言模型的有效性
本文研究了Fincausal 2025共享任务中使用大型语言模型（LLMS）进行财务因果关系检测，这是对生成和多语言问题答案（QA）任务的努力。我们的研究采用了生成性和歧视方法，利用GPT-4O用于生成质量质量质量和基本基础式的，XLM-ROBERTA-LARGE和XLM-ROBERTA-BASE，用于跨英语和西班牙数据集的多语言质量检查。数据集由财务披露组成，问题反映了因果关系，并与直接从文本得出的提取答案配对。使用序列答案相似性（SAS）和精确匹配（EM）指标进行评估。虽然XLM-Roberta-large模型取得了最佳总体表现，但在English中排名第五（SAS：0.9598，EM：0.7615），西班牙语中排名第四（SAS：0.9756，EM：0.8084），在11个团队中，我们的结果也很高，在11个团队中，也可以强大的结果。值得注意的是，GPT-4O在几乎没有的设置中取得了令人鼓舞的结果，SAS得分接近了微调判别模型的分数，表明尽管缺乏特定于任务特定的微调，但生成性的AP可以提供竞争性能。此比较强调了一般LLM作为强大的多功能替代方案的潜力，用于复杂的质量质量质量质量因果关系检测。
Ayanwale，Musa Adekunle； Ntshangase，Sibusiso D.；阿德拉娜，先知保罗；议长昆勒·瓦希德 (Kunle Waheed)； Adam，Umar A.和Stella Oluwakemi（2024）。驾驭未来：探索在职教师对人工智能融入南非学校的准备情况。计算机与教育：人工智能，7，文章编号: 100330.
本研究为现有关于如何将人工智能 (AI) 融入全球学校系统的研究做出了贡献。本研究探讨了在职教师对将人工智能融入学校的准备情况。我们在南非学校系统的背景下进行了这项研究，受试者是科学、社会科学、数学和语言等不同专业的教师。借鉴扩展的技术接受和使用统一理论 (UTAUT2)，我们通过技术整合、社会影响、人工智能伦理、态度、TPACK、感知自我效能、人工智能专业发展和人工智能准备八个变量收集了教师的观点。为了分析本研究涉及的 430 名教师的数据，我们使用了结构方程模型分析方法和 SmartPLS 软件版本 4.1.0.0。我们的结果表明，技术整合、社会影响、态度和感知自我效能会影响教师对人工智能的准备。然而，TPACK 和道德并不影响教师为将人工智能融入学校所做的准备。本研究进一步基于变量的中介和调节分析提出了有趣的见解。我们讨论我们的发现并强调它们对实践和政策的影响。
探索在树和积雪层尺度上森林降雪的潜力
摘要。北方和亚高山森林每年多个月的季节性降雪；但是，由于温度和森林干扰，这些环境中的降雪状况正在迅速变化。准确预测森林雪动力学，与生态水文，生物地球化学，冰冻圈和气候科学有关，需要基于过程的模型。虽然已经提出了跟踪单个雪层微观结构的雪态研究，但到目前为止，只有在几个雪透水模型中才存在解决树冠代表的树规范过程。迄今为止，缺乏在仪表尺度上实现图层和微观结构的森林降雪模拟的框架。为了填补这一研究差距，这项研究介绍了森林雪建模框架FSMCRO，该框架结合了两种脱落的，最先进的模型组件：来自柔性雪模型（FSM2）的冠层代表和crocus snowpack代表crocus snepack sysemble model sys-sys-tem（coccroc）。我们将FSMCRO应用于北方和亚高山位点的不连续森林，以展示树规范的雪过程如何影响层尺度的雪堆特性。在对比位置的模拟显示整个冬季地层上有明显的不同。这些原因是由于镜片不足与间隙位置的不同流行过程以及由于空间可变的雪堆能量平衡而导致的雪变质性变异性。eN-Semble模拟使我们能够评估模拟地层学的鲁棒性和不确定性。在空间上明确的模拟揭示了
探索在超级年龄社会中衰老的老年人的人工智能技术和生活质量
本讨论文件探讨了人工智能（AI）驱动技术的可能性，以提高全球越来越多的老年人的生活质量，他们选择在社区中的家中衰老。人口衰老是一个紧迫的全球挑战，正如联合国健康衰老十年（2020-2023）所强调的那样。超生社会的出现正在引起新的挑战，即如何满足对护理和支持的需求不断上升，同时也努力寻求平等，可持续性和经济增长。当前的证据表明，技术可以使选择成熟的老年人通过支持健康和保健，社会参与，安全和安全，身体环境，营养和粮食安全，独立性和自治，灵性和有意义的活动。挑战包括当前技术的局限性，与年龄相关的数字边缘化，对于没有能力参与数字化的老年人的公平性，技术设计中的年龄歧视以及利用或戒除使用数字技术的决策的后果。在接下来的十年中的政策可能性包括包括老年人，看护人和倡导者有关人工智能，协作研究和共同设计实践的辩论，以及人类和技术解决方案的共同进化，由监管监督，公平和公平，公平和公平，资金和投资，数字包含，合作，协作，协作，合作和利益的策略促进，促进了人类和技术解决方案。
探索在 Civitai 上使用滥用的生成式 AI 模型
生成式人工智能的兴起正在改变数字图像的格局，并对在线创意社区产生重大影响。这导致了人工智能生成内容 (AIGC) 社交平台的出现，例如 Civitai。这些独特的社交平台允许用户构建和分享自己的生成式人工智能模型，从而增强了更多样化艺术表达的潜力。它们以社交网络的风格设计，还为艺术家提供了展示其作品（从模型生成）、参与讨论和获得反馈的手段，从而培养了社区意识。然而，这种开放性也引发了人们对此类平台滥用的担忧，例如使用模型传播欺骗性的深度伪造或侵犯版权。为了探索这一点，我们对 AIGC 社交平台进行了首次全面的实证研究，重点关注其用于生成滥用内容的情况。作为示例，我们构建了一个涵盖最大的 AIGC 社交平台 Civitai 的综合数据集。基于这个包含 87K 个模型和 2M 张图像的数据集，我们探索内容的特征并讨论审核策略以更好地管理这些平台。
OCO-3 XCO2检索在估计全局TER
https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-1568预印本。讨论开始：2024年6月14日C⃝作者2024。cc by 4.0许可证。
探索在学术图书馆中使用chatgpt的利用
方法论 - 该研究重点介绍了Chatgpt本身的独特观点或观点。该研究的主要目的是探索Chatgpt在学术图书馆环境中对其作用的理解，包括其对挑战，局限性和促进信息访问和用户支持的贡献的看法。这项研究的主要理论是基于技术接受模型（TAM）的，该模型提出，技术的易用性和技术的有用性是用户采用和使用该技术的关键决定因素。
探索在英国复发的碳固换潜力
•重新野生是一种自然恢复的方法，它在恢复退化的生态系统时认识到自然和野生空间的内在价值，从而导致大规模建立自然生态过程，并最终支持生态系统成为自我维持，自我自我自我，自组织和弹性。•英国的环境战略和政策着重于可持续的土地利用和自然恢复，其立场是为农民和脱欧后的农民和土地管理者的补贴支付，以“公共资金为公共物品”。但是，在任何英国任何地区的新农业环境政策发展中都没有明确特征。•当适当地安置时，重新野生可以通过对碳固存和减少排放的贡献来支持英国净零目标的实现，同时也旨在实现更广泛的环境和社会利益。•当前的证据差距意味着国家温室气体消耗计划中未代表整个复位转变。需要对重新野生和更广泛的生态系统服务交付之间的相互作用有更深入的了解。•在英国的温室气体清单中代表了在重新野生过渡中开发的某些栖息地（林地或泥炭地）。使用空间分类和其他调查数据概率地估算了地方当局一级的土地利用变化。•碳通量数据的碳数据数据，例如物种丰富的草原，荒地，灌木丛和散落的森林，以及沿海的海草和盐沼，尚未具有足够的质量，无法包含在库存或其他零零途径中。•可以使用卫星数据，无人机和雷达应用程序填补此证据差距，以更好地阐明和监视净零净作用的作用，一旦直接观察并测量了此角色。•政策制定者和监管机构的挑战是了解基于自然解决方案（例如重新野生）的效力和好处，包括解决生物多样性损失和气候变化，以便为土地所有者提供有效的诱因，以使土地所有者在2050年到2050。
NUREG/CR-7294，“探索在核电站运营中使用人工智能和机器学习的先进计算工具和技术”
本报告介绍了爱达荷国家实验室为核管理委员会 (NRC) 开展的项目，该项目旨在探索用于运营核电站的先进计算工具和技术，例如人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。该报告回顾了核数据源，重点关注可通过先进计算工具和技术应用的运营经验数据。描述了来自不同来源的工厂特定数据和通用（国内和国际）数据。该报告描述了统计数据与 AI/ML 之间的关系，然后介绍了监督和无监督学习中最广泛使用的 AI/ML 算法。该报告回顾了先进计算工具和技术在核工业各个领域的最新应用，例如反应堆系统设计和分析、工厂运行和维护以及核安全和风险分析。该报告介绍了该项目对 AI/ML 技术在提高先进计算能力方面的潜在适用性的见解，先进的工具和技术如何有助于理解安全和风险，以及需要哪些信息才能为决策者提供有意义的见解。