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2021 年澳大利亚人工智能出口调查。...
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子领域。它指的是一种无需明确编程就能从经验和反馈中学习的计算机系统。ML 用于根据数据做出预测和结论。机器通过根据观察到的数据更新其内部模型来学习，目的是对未来数据进行更准确的预测。机器还可以设计为适应复杂变化的环境，并根据收到的数据调整其响应。
新南威尔士州的公寓资金（SOAR）
连接（注意太阳能访问可以使用此分配最高6.6 kW）•可以连接通用的照明和电源（最高20kW太阳能）混合使用非常常见，非常常见的是在住宅建筑物中包含商业租赁以进行Solshare。可以将建筑物分为多个子构建，屋顶类型，仪表板位置等，在将太阳能安装程序带到现场之前，可以提供有关适合性的指导。
新闻媒体中的人工智能
摘要：近年来，新闻媒体在新闻产品和服务的创作、制作和分发方面受到了技术驱动方法的巨大冲击。人工智能 (AI) 已经从科幻小说领域中脱颖而出，成为一种非常真实的工具，可以帮助社会解决许多问题，包括新闻行业面临的挑战。计算的普遍性已经显而易见，并展示了使用人工智能可以实现的不同方法。我们根据人工智能的七个子领域分析了新闻行业对人工智能的采用：(i) 机器学习；(ii) 计算机视觉 (CV)；(iii) 语音识别；(iv) 自然语言处理 (NLP)；(v) 规划、调度和优化；(vi) 专家系统；(vii) 机器人技术。我们的研究结果表明，新闻媒体中有三个子领域得到了进一步发展：机器学习、计算机视觉以及规划、调度和优化。其他领域尚未在新闻领域得到充分部署。大多数人工智能新闻项目都依赖于谷歌等科技公司的资金。这将人工智能的潜力限制在新闻行业的少数参与者身上。我们通过提供这些子领域在新闻业如何发展的例子得出结论，并提出了未来研究的议程。
可见干涉测量法的光子芯片
摘要。视频时间基础旨在确定与给定自然语言查询最相关的未修剪视频中的视频片段。现有的视频时间本地化模型依靠特定的数据集进行培训，数据收集成本很高，但在跨数据库和分发（OOD）设置下表现出较差的概括能力。在本文中，我们提出了一种降雨，以利用预先训练的大型模型的能力，从而利用了EDEO T EMPORAL G圆形（TFVTG）方法。天真的基准是在视频中列举建议，并使用预先训练的视觉语言模型（VLM）根据视觉语言对齐来选择最佳建议。然而，大多数Exting VLM都经过图像文本对或修剪的视频剪辑对训练，这使得（1）抓住关系并区分同一视频中多个事件的时间边界； （2）在视频中理解并敏感事件的动态过渡（从一个事件到另一个事件的过渡）。要解决这些问题，首先，我们建议利用大型语言模型（LLMS）分析查询文本中包含的多个子事件，并分析这些事件之间的时间顺序和关系。其次，我们将一个子事件分为动态过渡和静态状态部分，并使用VLMS提出动态和静态评分功能，以更好地评估事件和描述之间的相关性。代码可在https://github.com/minghangz/tfvtg上找到。最后，对于LLMS提供的每个子事件描述，我们使用VLMS定位与描述最相关的TOP-K提案，并利用LLMS提供的子事件的OR-DER和关系来过滤和集成这些建议。我们的方法在Charades-STA和ActivityNet字幕数据集上的零照片视频基础上实现了最佳性能，而无需进行任何培训，并在跨数据库和OOD设置中展示了更好的通用功能。
阿拉斯加教育和早期学习部：学生个人阅读改进计划（IRIP）模板2022年12月
仅在使用上面第1节所示的扫盲筛选器的最低水平上确定学生的读数缺陷，才能完成。用Dibels®8版（单个子测验，而不是综合分数）或第20个国家百分位数在部门批准的替代扫盲筛选器中被确定为MCLASS的密集支持。（指示支持课堂干预的课后干预的指示重点区域。）教学领域重点：特定技能重点：每周的天数：
按照第 0084/2024 号通函，对中学教育指导或额外及特殊教育需求的评估工具/测试清单
PPAD-E 是一种英语读写能力诊断和筛选评估工具。它由 NEPS 与 ERC 合作开发，包含五个子测试：单词阅读、拼写、阅读理解、阅读速度、写作样本。结果提供规范和诊断信息，可用于多种目的。提供在线评分和报告工具。爱尔兰语等效工具（Measúnú agus Diagnóisic Litearthachta don Iar-bhunscoil - Gaeilge，或 MDLI-G）目前正在开发中
MSCI索引ESG指标计算方法
接触基于全球行业分类标准（GICS®）的3个子工业的公司，遵循两步的方法：1。基于碳密集型活动的初始列表属于附件I的05至09、19和20号法规（EC）（EC）第1893/2006年第1893/2006号； 2。然后将清单被过滤以排除子行业，其中80％的MSCI ACWI IMI宇宙公司使用MSCI ESG研究的低碳过渡框架属于解决方案或中性类别。