XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System行政效率
欧洲公共部门采用人工智能、区块链和其他新兴技术
图 1。虚拟世界的连续体 图 2。PSTW 数据库自上次发布以来的演变 图 3。按技术类型划分的 PSTW 组成 图 4。按案件开始日期分布 图 5。按申请行政级别分布的案件 图 6。按技术划分的跨行政级别案件 图 7。按行政级别和电子政务互动分布的案件 图 8。按行政级别和发展状况分布的案件 图 9。案例的公共价值评估图 10。按技术类型进行的公共价值评估图 11。改善公共服务的公共评估子类别图 12。提高行政效率的公共评估子类别图 13。开放政府能力的公共评估价值图 14。按发展状态划分的 AI 案例分布图 15。按电子政务服务类型和行政级别划分的案例分布图 16。按流程类型和行政级别划分的 AI 案例分布。图 17。跨服务类型和政府职能的案例分布图 18。按应用类型和政府职能划分的 AI 案例分布。图 19.根据技术子域划分的 AI 案例分布。图 20.根据发展状态划分的生成性 AI 案例分布 图 21.生成性 AI 案例及其负责组织的地理分布 图 22.根据发展状态划分的基于区块链的案例分布。图 23.根据管理级别划分的基于区块链的案例分布。图 24.根据电子政务互动类型和行政级别划分的基于区块链的案例。图 25.根据互动类型和政府职能划分的基于区块链的案例。图 26.按应用类型和政府职能划分的基于区块链的案例。图 27.按跨境行业特征划分的人工智能和区块链案例分布 图 28.按跨境行业特征划分的人工智能和区块链案例分布 图 29.其他新兴技术案例在政府职能中的分布。图 30.按服务类型和管理级别划分的新兴技术案例。
人工智能的法律和伦理观点
从开发自动化机器人制造到解决美国国债问题，人工智能的分析能力可能非常强大。我们正在向人工智能社会过渡，就像 20 世纪初的工业革命一样。希望通过本文，您能更好地了解国内和国际的人工智能。使用人工智能技术的例子有很多。有几个是按顺序排列的。考虑一下石油行业。为了让石油公司找到石油，地质学家使用人工智能从世界各地收集有关最佳石油储备位置的数据。然后使用人工智能计算公司最有效的石油开采方案。因此，公司的运营效率非常好。能源公司受益，并可能能够将节省的成本转嫁给消费者。另一个很好的例子是人工智能用于研究无法治愈的疾病的治疗方法。人工智能可用于收集数据、分析信息和推荐疗法。这些重要的医学突破可能会改变医学领域的格局。人工智能嵌入软件开发、无人驾驶汽车以及人力资源和法律实践等领域。人工智能在政府中用于交通调查、行政效率和犯罪现场调查等领域。许多国家将面部识别用于安全目的，以及政府会议和数据分析的最佳安排。在银行业，人工智能用于投资和评估。在教育领域，人工智能用于开发课程并向教育工作者提供有关课程有效性的反馈。人工智能用于营销预测和成本会计效率分析。人工智能将使我们生活的许多方面变得更好。然而，人工智能的广泛使用将产生法院尚未确定的法律责任问题以及正在制定的监管问题。此外，人工智能还对管理产生影响。许多人认为人工智能热潮将消除工作岗位并对社会经济版图产生不成比例的影响。如果人们流离失所或被解雇，人工智能将影响美国劳动者的钱包。仓储和许多其他重复性工作将被淘汰。另一个即将发生的变化是人工智能和人类可能意见不一。例如，众所周知，人工智能是错误的。在法律界，人工智能在案例引用和实际现有案例分析方面一直大错特错。在医学领域，人工智能确实存在一些缺陷，医生对医疗意见存在分歧
利用人工智能改变高等教育
Prasanna Begamudra Rangavittal 独立研究员，美国德克萨斯州塞利纳 电子邮件：brprasan28.cloud[at]gmail.com 摘要：COVID-19 大流行带来的挑战显著改变了教育格局，加速了人工智能 (AI) 与高等教育的融合。本文探讨了人工智能技术在提高高等教育学习成果和教学方法方面的变革潜力。它研究了人工智能在个性化学习体验、增强教师能力和提高行政效率方面的作用。通过对近期文献的详细分析，该研究强调了人工智能为自适应学习系统、自动评估工具和数据驱动的决策过程带来的机遇，同时解决了诸如道德考虑、数据隐私和基础设施调整需要等挑战。研究结果强调了人工智能在解决眼前的教育中断和塑造更高效、反应更快的教育体系方面的关键作用。关键词：人工智能、高等教育、自适应学习、教育技术、数据隐私 缩写 • AI - 人工智能 • HE - 高等教育 • COVID - 19 - 2019 冠状病毒病 • IT - 信息技术 • MOOC - 大规模开放在线课程 • GDPR - 通用数据保护条例 1. 简介 人工智能 (AI) 已成为包括教育在内的各个领域的关键技术。在高等教育 (HE) 中，AI 的影响是深远的，它重塑了教学方法、学生互动和行政运作。COVID-19 大流行特别凸显了 AI 在通过在线平台和虚拟教室维持教育连续性和质量方面的重要性。本文深入探讨了 AI 在高等教育中的多方面作用，探索了它如何提高学习成果、简化管理任务并提供个性化的学习体验。通过分析最近的研究和实证数据，引言为更深入地探索 AI 在面对持续挑战及其他挑战时改变高等教育的潜力奠定了基础。 2. 文献综述 关于高等教育人工智能的文献非常广泛，而且还在不断增长。重点关注领域包括实施人工智能驱动的个性化教育工具 [1]、人工智能在疫情期间通过虚拟培训计划支持教师的作用 [2]，以及人工智能对学生参与度和满意度的影响 [3] [4] [5]。研究还探讨了人工智能对机构战略和政策的更广泛影响，强调需要谨慎整合人工智能以支持教育的可持续发展 [6] [8]。本综述综合了这些研究的结果，以提供
目录
I. 概述 2020 年 5 月，认证交易级别报告 (CTLR) 是针对 CDFI 认证申请人以及那些不是当前财务援助 (FA) 接受者因此未向 CDFI 基金提交完整交易级别报告 (TLR) (OMB 控制编号 1559-0027) 的认证 CDFI 的一项拟议要求。为了提高行政效率，CTLR 数据收集已根据年度认证和数据收集报告 (ACR) OMB 控制编号 1559-0046 提交公众意见。CTLR 旨在支持修订后的认证申请（参见相关的 OMB 1559-0028）和 ACR。CTLR 将使用 CDFI 基金的奖励管理和信息系统 (AMIS) 提交。截至 2022 年 10 月，为响应公众意见，CDFI 基金已取消单独的 CTLR。 CDFI 认证申请人和非受助人的认证 CDFI 将向 CDFI 基金提交完整 TLR 的子集，简称 TLR。数据字段子集以 CTLR 中提出的 11 个数据字段为蓝本，并添加了符合现有 TLR 验证和进行目标市场 (TM) 活动评估所需的其他 TLR 数据字段。简称 TLR 提供了一种方法来评估认证 CDFI 服务合格投资领域和目标人群的程度。对于目前是活跃 FA 受助人的认证 CDFI，基金正在对 TLR 进行一些非实质性更改，以便更好地衡量 TM 活动，并调整最初作为 CTLR 一部分提出的新表格。首先，TLR 的消费者贷款报告 (CLR) 现在将要求实体报告单个其他目标人群 (OTP) 类别的数量和金额，而不是当前的整体 OTP 类别。信用社和银行将继续报告汇总到人口普查区级别的消费者贷款。其次，TLR 现在将包括最初为 CTLR 提出的金融服务表和贷款购买表。它们的使用资格要求相同。第三，几个现有数据字段将在其下拉列表中包含其他答案选项 1 根据《文书工作减少法案》（PRA）的修订版，除非信息收集显示有效的管理和预算办公室 (OMB) 批准号，否则任何人都无需回应信息收集。此表格的批准号为 1559-0046。估计此信息收集的公共报告负担平均为每次回应 10 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至社区发展金融机构基金，地址为 1500 Pennsylvania Ave, NW, Washington, DC 20220。