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IV INPE关于天体物理学的高级课程 技术注释号41/2024-CGICI/DPNI/SVSA/MS 卫生部 用于改善普通豆的遗传改善的生物技术工具 投票号69/2024/sei/direo3/anvisa -Portal Gov.br pertuzumab和曲妥珠单抗新辅助治疗中皮下固定剂量的结合 XX-REALTORY-DA-REDE-INTERGRADA-BANCOS-of-Perfis ...- Gov.br 德克萨斯2012 教育部（MEC）高等教育人员改善（CAPES）评估委员会（DAV）19.farm@capes.gov.br 报告Vigitel Brasil 2023（2706367）我知道25351.911221 ... 初步报告 - 血友病患者和血液凝血因子VIII> VIII因子VIII PowerPoint演示 技术会议与展览 - 门户gov.br 意见SEI No. 3997/2024/MF摘要：CP ANVISA No. 1,282 ... 人类细胞和组织的良好实践指南用于治疗用途 扇区和项目资格参数列表 技术注释14（0046213575）I SEI 25000.031534/2024-94 ... 最终语句特定实例号02/20181 ... FDD-空缺出版-Gov.br 卫生部-Portal Gov.br 航空中的人工智能-Portal Gov.br
与实验研究的许多其他领域一样，射电天文学与现代技术同时发展，有时会从中借来，有时会推到新的杠杆。这种伙伴关系可以清楚地看到接收者，低温和最先进的电子产品。在过去的20 - 30年中，电子组件价格价格的自由轨道轨迹，尤其是低噪声放大器（LNA），使得建立非常敏感的接收器，以允许在Karl Jansky在1930年代收集到Galaxy的一流数据时，可以对物理可观察到的物理可观察结果进行测量。另一方面，多光束接收器和大面积设施已经在改变当前数据采集率和预期灵敏度的范式，不仅对天体物理学的影响（更多的数据，更多的数据，更多的来源，更深入的红移，在较少观察的时间内），而且在操作的效率上也有效。SKA，Lofar，Alma，Evla和Hauca等是面对新世纪开创性科学挑战的最先进技术。
世纪，以富裕和营养食品的养育人群喂养不断增长的人群。除了主要农作物 - 大米，小麦和玉米 - 很重要
世纪，以富裕和营养食品的养育人群喂养不断增长的人群。除了主要农作物 - 大米，小麦和玉米 - 探索具有更多营养价值的孤儿/天然作物很重要（Chaturvedi等，2022； Chaturvedi等，2023）。生物应激源，包括真菌，细菌，线虫，昆虫和病毒；以及由于气候变化而加剧了土壤中的干旱，热，冷，盐度，流量和养分含量等非生物限制条件（Ghatak等，2017; Chaturvedi等，2021）。开发和利用多种弹性作物对于在所有环境限制下确保粮食安全至关重要。在环境限制下增加高产农作物，这是由于选择中的角色的遗传力较低而令人生畏。确定更多的重要特征可以赋予各种压力的宽容，这是科学家和育种者的主要目标（Roychowdhury等，2020）。因此，我们的研究主题“表征和改善了弹性作物发展的特征”，包括14种手稿，可为作物遗传资源，定量特质基因座（QTL）映射（基因组全基因组关联研究（GWAS），单倍型分析，多摩学分析，多摩学分析，基因发现，表达发现，高级遗传学特征化工具）提供新的见解。植物疾病每年在主要农作物中造成约30％的收益率损失（Gangurde等人）。在当前的气候情况下，许多疾病正在出现，在未来几十年中，农作物的可持续性恶化了（Chakraborty等，2014）。）。gwas已被用来有效发现与多种作物抗病的抗性相关的QTL（Gangurde等人Gangurde等。在过去的二十年中汇编并强调了成功的GWAS研究。他们的研究主要集中于提高通过
![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
SREB 教育人工智能委员会概况
SREB 教育人工智能委员会将评估研究、行业数据和专家建议，以确定教育如何在整个地区成功采用和整合人工智能并引领全国。基于这一关键评估，委员会将制定以下建议：• 有关在 K-12 和高等教育中使用人工智能的政策；• 在教学中使用人工智能，以提高学生、教育工作者和劳动力的人工智能素养；• 在教育到劳动力系统中发展技能和无缝途径，以满足行业和国家的需求。
中学教育人工智能应用指南
电子邮件：theeraphab@g.swu.ac.th，ORCID ID：https://orcid.org/0009-0007-2434-3760 收到日期 2024 年 6 月 12 日 修订日期 2024 年 6 月 30 日 接受日期 2024 年 7 月 26 日 摘要 背景和目的：教育管理是培养 21 世纪学生素质和技能的重要过程，以应对数字时代的变化。教育中的数字技术提高了教师、学生和教育机构的管理效率。人工智能 (AI) 是另一种可以通过改进学校的教学过程和各种管理任务来提高教育质量的技术。本研究旨在1）研究曼谷2中等教育服务区办公室下人工智能（AI）在教育中的应用，2）分析并提出曼谷2中等教育服务区办公室下人工智能（AI）在教育中应用的指南。方法：研究人员采用深入访谈的方式，采访了6位关键消息来源，包括1）人工智能专家，2）教育监督员，3）学校管理人员，4）教师。研究人员采用目的抽样。研究人员对消息来源进行访谈，直至数据饱和，没有新的问题或信息出现。结果：研究结果表明；（1）人工智能（AI）在教育中的应用包括1）人工智能在教育中的潜力，包括促进和提高工作效率、改进教学过程、促进学习和发展学生的潜力； 2）人工智能在教育中的应用可分为两个领域：1）人工智能在教学中的应用，包括设计学习活动、组织学习活动、创建学习媒体、测量和评估、分析个体学习者和特殊的人工智能教室；2）在学校管理中的应用，包括在学校考勤系统、学生护理系统、劳动力规划、质量保证系统、文件管理系统和预算管理中应用人工智能。 （2）人工智能在教育中的应用指南包括1）为人工智能在教育中的应用做准备，包括政策制定准备、人员准备、数据准备和技术准备；2）人工智能在教育中应用的考虑因素，包括应用人工智能的预算、应用人工智能的道德规范、隐私和数据
社论：第二届教育人工智能系统国际研讨会 - AIxEDU
摘要 第二届教育人工智能系统国际研讨会 (AIxEDU) 将于 2024 年与意大利人工智能协会 (AIxIA) 第 23 届国际会议同时举行，后者于 2024 年 11 月 25 日至 28 日在意大利博尔扎诺举行。本次研讨会汇集了人工智能和教育专家，探讨将人工智能应用于教育环境的最新创新和最佳实践。与会者讨论人工智能技术的最新趋势、研究计划和新兴发展，旨在增强教学方法、支持个性化学习和应对紧迫的教育挑战。研讨会强调采用多学科方法来了解人工智能系统如何促进包容性、改善学习成果和赋予教育者权力，同时解决道德问题并确保公平接受教育，符合全球可持续发展目标。
孟加拉国的教育人工智能
(i) 在接受调查的 1,253 名教师中，绝大多数表示对在教学实践中采用人工智能 (AI) 工具有浓厚兴趣，并认识到人工智能在提高教育成果方面的潜力。 (ii) 许多教师表示，他们愿意将人工智能用于制定评估问题、备课和准备教材等任务。他们承认人工智能有潜力提高这些活动的效率，甚至激发创造力。 (iii) 尽管教师对人工智能持开放态度，但他们对将其用于需要人际互动的任务持谨慎态度，例如与家长沟通和与学生互动。他们认识到教育中的这些个人、人性化元素是他们的基本职责之一。 (iv) 人工智能培训明显增强了教师的信心，并对人工智能产生了更积极的看法。接受过培训的教师表现出更愿意将人工智能融入教学中，这表明持续的能力建设和支持对于成功采用人工智能非常重要。 (v) 调查还确定了将人工智能引入学校的几个关键挑战，包括基础设施有限（例如，不可靠的互联网连接和电源）、培训不足以及对学生在线安全的担忧。 (vi) 教师们推荐了一些解决方案，包括需要全面的培训计划、投资足够的基础设施、以当地语言（孟加拉语）开发人工智能工具，以及确保人工智能工具与孟加拉国的文化相关。
俄亥俄州教育人工智能联盟：人工智能战略
随着俄亥俄州继续在人工智能和新兴技术领域保持领先地位，俄亥俄州的教育工作者必须具备让学生为快速发展的劳动力市场做好准备的能力。随着人工智能在课堂上的日益普及，教育的性质正在发生变化。教师的角色将发生变化，使他们能够更多地专注于直接指导、指导和培养创造力，而人工智能则负责许多行政任务。学生将受益于更加个性化的学习体验和所需的支持。通过培养人工智能素养、促进负责任的人工智能使用和关注基本技能，俄亥俄州的教育系统可以确保学生在未来几年做好领导和创新的准备。这一战略不仅是当下的路线图，也是俄亥俄州在人工智能世界中未来的愿景。
“教育数字化转型、教育人工智能”
科学研讨会负责人：卡尔彭科 M.P.、鲁萨科夫 A.A.、学院院长、计算机科学与教育信息化学院院长、技术科学博士、教育科学博士教授、皮斯门斯基 G.I. 教授、计算机科学学院首席科学秘书、历史科学博士、退伍军人科学博士、教授、俄罗斯联邦高等教育荣誉工作者