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World File Search System千篇一律
众议院 - 国会记录
CTE 支持行业寻求填补高需求、高技能和高薪工作和职业领域的职位。我对 CTE 的欣赏始于很小的时候。我父亲退役后参加了 CTE 计划，并因此找到了一份工具和模具制造的工作。最后，他决定自己创业，并取得了相当大的成功。作为两党众议院职业和技术教育核心小组的联合主席和教育与劳动力委员会的高级成员，我一直支持并将继续支持为所有年龄段的学习者提供职业准备技能的 CTE 计划。从农业到艺术，从营销到制造业，CTE 计划致力于开发美国最宝贵的资源：人才。千篇一律的教育方法并不是让学生为就业做好准备的有效方法。当我们只推广被认为是传统的大学体验时，我们对学生的伤害很大。 CTE 已成为许多高成就学生追求行业认证和动手技能的途径，他们可以在高中毕业后、在技能型教育课程或大学里使用这些技能。议长先生，CTE 月承认了技能型教育的好处以及 CTE 学生对美国劳动力的宝贵贡献。国会在通过加强职业和技术教育法案时认识到了 CTE 的重要性
引用本文：Kate Dawes、Ashley Carlino、Maayken van den Berg 和 Maggie Killington (2020): 家庭成员之间的不和对孩子的生活产生影响
摘要 目的：调查家庭获得性脑损伤对儿童和成年家庭成员的影响，包括他们对所提供支持的看法、差距和未来干预的建议。研究设计：使用现象学方法的定性探索性研究。方法：从南澳大利亚脑损伤康复服务中心（SABIRS）和南澳大利亚阿德莱德的外部社区脑损伤机构的 12 个家庭中招募了 26 名参与者。16 名 5-18 岁的儿童参加了 10 次半结构化访谈。10 名成年人参加了六次访谈。在转录和成员检查之后，对所有经过开放、轴向和选择性编码的访谈的汇总数据进行主题分析。主要结果：分析揭示了四个主要主题：（1）帮助父母帮助孩子，（2）通过赋予孩子有意义的角色来改善家庭功能，（3）工作人员：不要让孩子“蒙在鼓里”，（4）对儿童的支持不是千篇一律的。结论：儿童和成人报告称，家庭获得性脑损伤后，急性脑损伤服务提供的支持存在显著差距。儿童和成人需要接受除患者之外的干预。为了填补已发现的差距，参与者建议临床工作人员投入更多，包括使用技术；具体来说，开发适合年龄的应用程序、教育视频和互动游戏。
视觉人类显著人工智能
人类的视觉是人类最强大的外部感官，对大多数人来说，这是我们吸收信息以理解和获取知识的主要方式。人类的可视化是人类区别于其他物种的一部分；也是人类智能与现在和未来的人工智能系统的区别之一。有效的可视化和视觉互动对于人类的所有活动都至关重要；其好处众所周知。然而，典型的视觉呈现往往是为大众观众设计的，是一种千篇一律的方法。然而，有充分的证据证实，人类的视觉处理有许多独特的方面。本次演讲支持 d'Auriol 提出的可视化个人主义，作为未来可视化设计的范式转变，其中人类可视化个性被建模并融合大众观众以及个性化可视化设计。除了在视觉互动中的实际应用显而易见之外，更严重的问题出现了：鉴于视觉能力的差异，人工智能系统如何与人类共存？本次演讲的第二部分详细阐述了人工智能系统需要意识到人类物种定义能力的差异和面貌：在本工作中具体指将可视化个体主义模型纳入人工智能系统的基本设计中。演讲的这一部分集中于提出概念和逻辑论据，以支持视觉人类突出的人工智能的研发。虽然提出了基于 d'Auriol 的工程洞察服务模型 (2016, 2021) 的理论公式，但这种理论本身并没有在本次演讲中得到强调。
OMICS方法在重度抑郁症中开放了新的视野：从生物标志物到精确医学
主要的抑郁症（MDD）是一种复发性情绪情绪障碍，代表了全球残疾的第三大主要原因。在MDD中，几个因素可以同时促进其发展，这使其诊断变得复杂。 根据实际准则，抗抑郁药是中度至重度重大抑郁发作的第一线治疗方法。 传统的治疗策略通常遵循一种千篇一律的方法，从而为许多未能经历反应或康复并发展所谓的“耐药性抑郁症”的患者产生了次优的预后。 患者的高生物学和临床间变异性以及缺乏强大的生物标志物阻碍了特定治疗靶标的发现，这导致了高治疗衰竭率。 在此框架中，精密医学是一种针对个人特征的医疗干预措施的范式，将有助于为每个患者分配最适当，最有效的治疗，同时最大程度地减少其副作用。 尤其是，多词研究可以通过研究表观遗传学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，肠道微生物组学和免疫学的研究来揭示遗传易感性和暴露于环境因素之间的复杂相互作用。 比当前的心理药理学方法将多酚信息流到分子途径中的整合可能会产生更好的结果，后者靶向主要与单胺系统相关的奇异分子因子，无视我们生物体的复杂网络。在MDD中，几个因素可以同时促进其发展，这使其诊断变得复杂。根据实际准则，抗抑郁药是中度至重度重大抑郁发作的第一线治疗方法。传统的治疗策略通常遵循一种千篇一律的方法，从而为许多未能经历反应或康复并发展所谓的“耐药性抑郁症”的患者产生了次优的预后。患者的高生物学和临床间变异性以及缺乏强大的生物标志物阻碍了特定治疗靶标的发现，这导致了高治疗衰竭率。在此框架中，精密医学是一种针对个人特征的医疗干预措施的范式，将有助于为每个患者分配最适当，最有效的治疗，同时最大程度地减少其副作用。尤其是，多词研究可以通过研究表观遗传学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，肠道微生物组学和免疫学的研究来揭示遗传易感性和暴露于环境因素之间的复杂相互作用。比当前的心理药理学方法将多酚信息流到分子途径中的整合可能会产生更好的结果，后者靶向主要与单胺系统相关的奇异分子因子，无视我们生物体的复杂网络。系统生物医学的概念涉及用不同技术生成的巨大数据集的整合和分析，从而创建了“患者纤维纹”，该数据定义了每个患者的基本生物学机制。本综述以精密医学为中心，探讨了多摩尼亚方法作为单个患者级别预测的临床预测工具的整合。它调查了将现有技术用于诊断，分层，预后和治疗响应生物标志物的发现与人工智能的方法如何改善MDD的评估和治疗。
在学习医疗系统中实现个性化健康
引言医学是一个领域，其中个人的健康可能取决于基于不完美的信息和不完整数据做出决策。尽管存在临床实践指南，以帮助医生护理特定疾病的患者，但这些准则是基于系统评价和专家意见的总体建议。因此，很难确定这些实践指南与特定个体的相关性。此外，长期以来，人们一直没有两名患者完全一样。实际上，威廉·奥斯勒爵士（经常被称为“现代医疗之父”）说：“可变性是生命法则，而且由于没有两个面孔是相同的，[…]没有两个人会反应，并且在我们称为疾病的异常情况下表现出色”。1为了改善患者的预后并降低不必要的医疗保健成本，必须采用个性化和预防性医疗保健方法；必须开发决策支持工具来帮助临床决策，并吸引患者作为个人护理的积极参与者。通过整合改进的统计框架和加工软件的开发，可以构建支持个性化健康的工具。学习健康系统中的个性化健康有可能彻底改变整个医学领域。当然，药物不是一种千篇一律的方法，必须考虑对同一干预的异质反应。2尽管有些区分这些术语以区分因此，在个性化的领域中产生了倡议；个性化，准确性，预测，预防性，个性化和参与性（P4）；或分层的医学/健康，以实现针对个人患者的数据驱动的医疗决策。
了解人工智能在自适应学习系统中的作用
SACT-I，拉贾纳伦德拉拉尔汗女子学院（自治学院），印度西孟加拉邦，教育部 摘要 人工智能（AI）驱动的自适应学习系统（ALS）提供满足每个学生需求的个性化学习体验，标志着教育领域的革命性发展。本研究探讨了AI与自适应学习之间的互惠互利关系，强调两者如何彻底改变传统的教育方法。ALS通过根据学习者的反应动态修改教学材料、节奏和资源来满足学生的不同学习需求。这种方法摆脱了传统教育的千篇一律的方法。人工智能（AI）驱动的计算机通过分析海量数据来改进ALS，允许实时调整和针对学生的反馈。AI还使可扩展性和可访问性成为可能，使基于云和在线的系统能够覆盖更多的学生群体。为了保证人工智能驱动的 ALS 的道德和公正使用，必须解决算法偏见、数据保护和教师专业发展要求等问题。该研究涵盖了人工智能和自适应学习的理论基础，研究了它们的实现，并讨论了将两者结合起来的优势和困难。在方法论上，研究论文、期刊和学术出版物中的二手数据被用于文献分析技术。未来，人工智能 (AI) 和机器学习的发展将继续影响教育方法，呼吁支持教师和学生之间的动态以及道德和法律框架。总而言之，将人工智能纳入自适应学习系统有可能创造更成功、更受欢迎、更以学生为中心的学习环境，以满足每个学习者的个人需求。
人类公平信念的跨文化检查...
摘要在本章中，我们将三个不同的思想链整合在一起，认为“公平”的概念在各种文化之间差异很大。因此，确保人类互动符合相关的公平标准，需要深入了解部署AI-ai-ai-apecy系统的文化背景。不这样做，不仅会导致AI-ai-ai-ai-ai-a-a-ai-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-necy结果产生不公平的结果，而且还会降低对系统的合法性和信任。第一个链涉及技术行业中所采取的主要方法，以确保支持AI支持的系统是公平的。这种方法是将公平性降低到可以普遍应用的一些数学形式主义，这是一种典型的西方公平概念。第二链涉及公平的替代概念，它们源于东方哲学传统，即儒家美德伦理。了解来自各种文化背景的个人如何看待公平性（尤其是他们对人类与人类互动中公平性的信念）对于理解他们将如何解释人类互动中的公平性至关重要。基于这些哲学和行为差异的基础，正如实证研究所强调的那样，第三链融合了政治学和跨学科研究的见解。这种观点为设计支持AI的系统提供了宝贵的指导，以与上下文相关的公平标准保持一致。在制度决策的背景下研究现有的对公平性的信念为人们从AI生成的决策中的期望提供了宝贵的见解。这些期望通常包括关键要素，例如足够的透明度，明确的问责制以及与系统做出的决定的机制 - 所有这些都是程序公平的重要组成部分。不是采用一种千篇一律的方法来确保AI系统的设计和部署，必须仔细考虑包括社会政治和文化背景在内的操作环境，以确保该系统符合相关的公平标准。
瓦丘卡堡博物馆杂志
多年来，华楚卡堡博物馆收集了大量照片。大多数照片来自美国国家档案馆的美国陆军通信兵团。其他照片则由与华楚卡有关系的家庭捐赠。还有一些照片来自亚利桑那州历史学会和其他历史机构的收藏。大多数通信兵团摄影师都达到了一种独特的艺术超然境界。他们默默无闻。遥远的阳光被困在乳剂中，以黑白现实主义照亮当下。照片给我们带来了一种连艺术家都无法企及的准确性。它们是精彩的纪实性。它们让观众置身于过去。早期的照片没有自发性，拍摄对象扎根于当下，小心翼翼地不让它们永垂不朽。如果说留存的文字告诉我们人们的想法，那么照片则告诉我们他们的样子。思想和外表对于人类的理解来说都是密不可分的。照片就像是定格在时间中的某个历史瞬间，它清晰地讲述了特定时期的生活方式，有时模糊不清，有时清晰明了，它揭示了一幅远非任何文字描述所能比拟的过去画面。照片会告诉我们制服是什么样子的，士兵们是如何乐于随意改变制服规定，试图在千篇一律的制服海洋中彰显自己的身份的。它还会告诉我们，骑兵们也曾试图通过使用同一种颜色的坐骑来实现同样的目的，使他们作为一个单位与众不同。当我们知道一个人的长相时，我们似乎会更了解他。人的脸，带着所有关于性格的线索，带着让我们对熟悉的东西感到舒服的能力，会在印刷品面前抓住我们的注意力。地图也是历史记录的重要组成部分。它们记录了不断变化的景观，生动地展示了人类试图使环境适应其需求的努力。旧建筑倒塌，新建筑取而代之，直到大地像一张重写本一样，层层变化显露出来。地图满足了我们对所居住的世界进行衡量的需要。
增强预测分析，自动化
非人性化的客户服务和千篇一律的营销方式已经一去不复返。人工智能 (AI) 正在改变企业与客户互动的方式，使互动在每个平台上都变得个性化和顺畅。这种转变是由人工智能预测客户需求、自动执行日常任务和分析大量数据的能力推动的。人工智能的预测能力可以检查客户数据以预测他们的偏好。想象一下，您会收到针对性广告和产品推荐，这些广告和产品推荐似乎完全符合您的偏好！这种个性化的营销方法可以提高参与度并显著提高销售额。人工智能驱动的 24/7 聊天机器人提供即时客户支持，无需等待。它们处理常见的查询并提供实时帮助，不断提高理解自然语言的能力，并在每次互动中提供越来越准确的帮助。人工智能通过自动执行重复性任务来提高效率，使人类团队可以投入更多时间来培养与客户的关系，包括确定潜在客户、建立有针对性的电子邮件活动以及分析数据以指导业务决策，结果如何？运营效率更高，团队更快乐。企业必须了解客户情绪，而人工智能的整合可以分析客户在各种渠道上的互动，以评估他们的情绪和态度。这一过程被称为“情绪分析”，它使企业能够尽早发现不满情绪，管理在线品牌认知，并收集有价值的见解，以改进产品和完善营销策略。随着人工智能的整合程度越来越高，企业也需要考虑到道德问题，必须优先考虑客户隐私，消除算法中的偏见，并保持人性化以建立真正的关系。人工智能的未来及其可能性是无限的！自然语言处理 (NLP) 的进步将导致聊天机器人的声音和行为与人类相似，而人工智能与虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 的整合可以创造身临其境的个性化体验。总之，人工智能并不是要取代人类；它是为了作为您的客户体验合作伙伴进行协作。
教育中的人工智能：个性化学习和教育技术的回顾
人工智能 (AI) 与教育的融合开启了一个变革时代，重新定义了传统的教学和学习方法。本评论探讨了人工智能在教育中的多方面作用，特别关注个性化学习和教育技术。人工智能与教育之间的协同作用有望满足个性化需求，提高学生参与度并优化学习成果。由人工智能算法支持的个性化学习可根据每个学生的独特需求、偏好和学习进度量身定制教育体验。这种方法超越了千篇一律的模式，营造了更具包容性和有效性的学习环境。本评论深入探讨了人工智能驱动的个性化学习的各种应用，从自适应内容传递和实时反馈到智能辅导系统。它分析了这些技术对学生成绩的影响，强调了缩小教育差距和满足不同学习风格的潜力。由人工智能驱动的教育技术不仅限于课堂，还包括在线平台、虚拟现实和交互式工具。本评论探讨了人工智能在课程开发、内容创建和评估方法中的整合，并深入了解了这些技术如何增强教学和学习体验。此外，本评论还研究了人工智能在自动化管理任务中的作用，使教育工作者能够将注意力转向个性化教学。本评论还仔细研究了在教育领域采用人工智能所面临的挑战和道德考量。本评论讨论了隐私问题、算法偏见和数字鸿沟，强调了负责任地实施人工智能的重要性。本评论强调教育工作者、政策制定者和技术人员需要共同努力，制定道德准则，确保公平分配人工智能增强型教育资源。本评论全面考察了人工智能在教育领域的不断发展，重点关注个性化学习和教育技术。随着人工智能与教育之间的共生关系不断发展，本评论对当前研究和趋势的综合旨在指导未来的发展，促进一种明智和进步的方法，将人工智能融入教育领域。