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3 Munira Z. Gunja、Evan D. Gumas 和 Reginald D. Williams II，《从全球视角看美国医疗保健，2022 年：支出加速，结果恶化》，T HE OMMONWEALTH F UND（2023 年 1 月 31 日），https://www.commonwealthfund.org/publications/issue-briefs/2023/jan/us-health-care-global-perspective-2022；Katie Adams，《调查显示，成本上涨迫使 39% 的美国人放弃配给药物》，B ECKER'SH OSPITAL R EV。（2021 年 3 月 22 日），https://www.beckershospitalreview.com/pharmacy/rising-costs-force-39-of-americans-to-skip- ration-meds-survey-says.html； Dan Witters，《美国估计有 1800 万人无力支付所需药物费用》，GALLUP（2021 年 9 月 21 日），https://news.gallup.com/poll/354833/estimated-million-pay-needed-drugs.aspx；Ken Alltucker，《超过 130 万美国人因成本原因定量配给救命的胰岛素。这让医生“非常担忧”，《今日美国》（2022 年 10 月 17 日），https://www.usatoday.com/story/news/health/2022/10/17/high-cost-insulin-prompts-1-3- million-americans-ration-drug/10498626002/。4 非竞争条款规则，88 Fed. Reg. 3482 (2023 年 1 月 19 日)。5 美国财政部，《劳动力市场竞争状况》（2022 年），https://home.treasury.gov/system/files/136/State-of-Labor-Market-Competition-2022.pdf。
可汗 - 贝犬 - 杀人式宣传 - tapestry-capri。 ...
1参见，例如，美国诉美国糖业公司，73 F.4th 197，206（3d Cir。2023）（“地方法院没有考虑到实地而不是依靠HMT分析来犯错。”）； McWane，Inc。诉FTC，783 F.3d 814，829（11th Cir。2015）（拒绝“专家对产品市场的分析是不够的，因为它不涉及计量经济学的分析”；解释说：“在卡塞洛（Caselaw）中似乎没有支持这种技术分析总是需要这种技术分析的说法”，并且“法院通常依靠合理的经济证据来定义与原始的经济相关的市场”（CASITION SEDINE BRACKENTS”（ FTC诉Meta Platforms Inc.，654 F. Supp。3d 892，912（n.d。cal。2023）（“无需使用任何特定方法来定义相关市场”，“法院已确定相关的反托拉斯市场使用，例如，只有棕色鞋子因素或棕色鞋子因素和HMT的组合。”（引号省略了））； FTC诉Staples，Inc.，190 F. Supp。3d 100，118（D.D.C.2016）（“法院通常依靠棕色鞋子来定义相关产品市场。”）。 2例如，法院承认，即使两种产品在功能上是可及格的，消费者仍然可能不会将它们视为可以互换的，并解释说：“ [o] ne可以在交易者乔的手提袋中携带钱包，电话或个人物品，就像在Hermèsirkin中一样有效，但在Hermèsirkin中也不是商业现实，”这些袋子不像那些袋子那样替代。 ftc诉Tapestry，Inc.，2024 WL 4647809，at *10（S.D.N.Y. 2024年11月1日）。 3 ID。2016）（“法院通常依靠棕色鞋子来定义相关产品市场。”）。2例如，法院承认，即使两种产品在功能上是可及格的，消费者仍然可能不会将它们视为可以互换的，并解释说：“ [o] ne可以在交易者乔的手提袋中携带钱包，电话或个人物品，就像在Hermèsirkin中一样有效，但在Hermèsirkin中也不是商业现实，”这些袋子不像那些袋子那样替代。ftc诉Tapestry，Inc.，2024 WL 4647809，at *10（S.D.N.Y.2024年11月1日）。3 ID。3 ID。在 *20（“在听证会期间，一些被告的高管和证人试图通过建议是奥术，主要用于与投资者交谈，以淡化“可访问奢侈品”一词的重要性。法院没有发现这一证词可信。被告雇用和/或召集的一些证人声称，即使在Tapestry和Capri中，“可访问的奢侈品”一词根本没有理解的意义。法院发现
数学计划二年级数学作业 1
说明：如果可以进行数字访问，可以使用以下链接来提供额外的教学体验。 AAAMath：www.aaamath.com 数学游乐场：www.mathplayground.com 可汗学院：https://www.khanacademy.org/about/blog/post/611770255064350720/remote-learning-with-khan- academy-during-school BrainPop：https://www.google.com/url?q=https://www.google.com/url?q%3Dhttps://educators.brainpop.com/202 0/02/19/free-brainpop-access-for-schools-affected-by-the-corona-virus/?utm_source%253Dorganic%2526utm_medium%253Dsocial%2526utm_campaign%253Dcoron avirus%2526utm_content%253Dfree-访问%26sa%3DD%26ust%3D1584027992023000%26usg%3DAFQjCNGBQdPRymVl4vxrqUOWX Z7pg_IF9w&sa=D&ust=1584134492415000&usg=AFQjCNF8mQrHaA7fWKdOs9YUbDX_An9-wA Mathwire：http://mathwire.com/index.html
生成式人工智能对教学的影响
• 人工智能，美国教育部，2023 年 5 月 • 如何成为人工智能专家，纽约时报 5 部分系列，2023 年 3 月 1 • 人工智能词汇表：神经网络和其他术语解释，纽约时报，2023 年 3 月 • 人工智能会毁灭人类吗，Fresh Air，2023 年 6 月 15 日 • 当人工智能成为您的私人导师时，与可汗学院的 Sal Khan 一起，我如何构建它，2023 年 7 月 27 日 • ChatGPT 和高等教育中的人工智能：快速入门指南，2023 年 • 当今未来的教学和评估：高等教育和人工智能，2023 年 7 月 14 日 • 您应该在您的教学大纲中添加人工智能政策吗？，高等教育纪事报，2023 年 7 月 31 日
推荐引用推荐引用可汗，穆罕默德·阿里夫（Muhammad Arif）；帕特尔（Ronik Ketankumar）； Pamidimukkala，Apurva； Kermanshachi，Sharareh； Rosenberger，JA
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AI和学习分析的革命
个性化教育通过人工智能和数据分析的整合而彻底改变了革命，从而创造了适合个人学生需求的自适应学习体验。这些技术利用复杂的学习分析引擎，AI决策模型，自适应内容输送系统和实时反馈机制来处理大量的学习者数据。本文涵盖了各种AI方法 - 包括用于学生建模的机器学习，用于内容分析的自然语言处理以及用于途径优化的强化学习 - 同时应对数据互操作性，算法透明度以及平衡自动化等技术挑战。诸如可汗学院的精通学习系统和卡内基学习的认知导师等成功实施的案例研究表现出具体的好处，而多模式学习分析，边缘计算和知识表示的新兴技术有望进一步提高教育效率。
市长萨迪克·汗（Sadiq Khan）将市长代表团带到
曾担任伦敦市长和C40城市的联合主席，可汗市长将加入一个领导人的代表团，他们表现出致力于应对气候危机的承诺，包括波士顿市长米歇尔·吴（Michelle Wu）；巴黎市长，nne hidalgo；罗马市长罗伯托·贾蒂埃里（Roberto Gualtieri）；雅典市长哈里斯·杜卡斯（Haris Doukas）；圣地亚哥州长，克劳迪奥·奥雷戈（Claudio Orrego）；米兰市长，朱塞佩·萨拉（Giuseppe Sala）；横滨市市长，Takeharu Yamanaka和Ricardo Nunes的圣保罗市长。代表团将强调城市为推动气候行动而采取的工作。khan将展示积极的环境愿景对城市经济和解决不平等有真正的好处，并在投票箱中获得回报。C40市长将强调需要在城市和国家政府之间进行更大的合作，并更加专注于他们可以计划实现国家目标的作用。
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利用人工智能发展...
doi no：10.36713/epra19806摘要人工智能（AI）在教育技术中的整合具有变革性的潜力，尤其是对于残疾学生而言。本研究探讨了针对满足残疾学习者独特需求的AI驱动的自适应学习系统的开发和评估。采用实验方法，研究表明了AI如何增强可访问性，参与度和学习成果。的发现表明，AI系统在个性化教育经验方面大大优于传统方法，这表明了包容性教育的有希望的指示。关键字：AI，自适应学习，残疾，教育技术，包容性介绍教育技术的发展改变了学习环境，实现了个性化的教学和改善的访问。但是，传统系统通常无法满足残疾学生的各种需求，这些学生需要量身定制的方法来克服身体，感觉和认知障碍。人工智能（AI）具有实时数据分析和动态适应性的能力，提供了一种新颖的解决方案。残疾学生面临诸如获得资源的机会有限，住宿不足以及在传统学习环境中缺乏包容性等挑战。由AI提供支持的自适应学习系统可以动态调整教学材料，步伐和交付方法，以满足每个学习者的独特需求。这种能力不仅可以增强学习成果，还可以培养更具包容性和公平的教育经验。本研究调查了AI驱动的自适应学习技术在教育中弥合可访问性差距的潜力。通过利用机器学习算法和用户反馈循环，这些系统可以提供个性化的学习途径，从而确保包容性。主要目标是评估AI在解决残疾学生面临的挑战和培养公平教育方面的挑战。文献评论2.1自适应学习技术自适应学习系统根据学习者的表现和偏好调整内容交付。这些系统使用算法来分析数据，例如测试分数，交互模式以及在创建个性化学习体验的任务上花费的时间。当前的平台，例如可汗学院和Coursera，采用基本算法来量身定制体验。但是，由于对可访问性需求的考虑不足，他们对残疾用户的功效仍然有限。研究表明，尽管这些平台可以增强参与度和性能，但它们缺乏关键特征，例如视觉上或听力受损的辅助技术。有效的自适应系统必须集成强大的可访问性工具，以确保所有学生都能从其潜力中受益。2.2 AI在教育AI中的AI应用程序范围从智能辅导系统到预测分析。 智能辅导系统使用AI模拟一对一的交互，提供个性化的反馈和建议。 预测分析可以识别出高风险的学生，从而实现早期干预。2.2 AI在教育AI中的AI应用程序范围从智能辅导系统到预测分析。智能辅导系统使用AI模拟一对一的交互，提供个性化的反馈和建议。预测分析可以识别出高风险的学生，从而实现早期干预。