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点云模型改善了机器人学习者的视觉鲁棒性
摘要 - 视觉控制策略在视觉条件（如照明或摄像机位置）与训练过程中所见的情况有所不同时可能会遇到重大的性能降解 - 通常甚至在较小的差异方面表现出急剧下降的能力。在这项工作中，我们研究了基于RGB-D和基于点云的视觉控制策略的这些类型的视觉变化的鲁棒性。要对基于模型和基于模型的强化学习者进行这些实验，我们引入了一种新颖的Point Cloud World Model（PCWM）和基于点云的控制策略。我们的实验表明，明确编码点云的策略比其RGB-D对应物更强大。此外，我们发现我们提出的PCWM在训练过程中的样本效率方面显着优于先前的工作。在一起，这些结果表明，通过点云进行有关3D场景的推理可以提高性能，减少学习时间并增加机器人学习者的鲁棒性。项目网页：https：//pvskand.github.io/projects/pcwm
面向所有学习者的人工智能：面向非传统学生的人工智能教育
• 麦肯锡公司预测，到 2030 年，美国将有超过 1200 万人因人工智能而发生职业转变。其中大多数预计将发生在收入较低的五分之一人群中，例如呼叫中心代表、客户服务人员和许多制造业岗位。几乎所有职业都需要与人工智能交互并使用人工智能。*
如何申请纽约：学习者许可证、驾驶执照、非驾驶员身份证
更高级别的执照或增加执照等级：• 要升级到 E 级执照，您必须支付额外的执照费用。• 要获得 A、B 或 C 级执照，您必须通过一般知识 CDL 笔试，并且可能被要求通过 CDL 认可笔试。A 级和 B 级执照还需要学习者许可证和技能测试。您必须证明合法身份和纽约州居住证明。• 在申请标准商业驾驶执照时，您可以提交就业授权卡（I-688B 或 I-766）作为合法身份证明。• 如果您申请农场认可（F 或 G）或拖车认可（W），您将获得 C 级执照。• 在申请标准商业驾驶执照时，您可以提交纽约州照片文件续签邀请（MV-2）作为居住证明。
几乎没有学习者在AI生成的图像检测中概括
在深入了解这些局限性之后，我们基于几乎没有学习的学习来实现独特的方案，以使它们过度进行并设计一个综合模型，以验证解决方案的功效。我们首先指出当前的AI生成的图像检测是域的概括任务。先前的研究致力于找到对所有生成图像有效的复合指标。但是，他们忽略了来自不同领域的数据之间的显着区别。我们观察到，在许多现实世界中，实际上可以获得看不见的图像。基于这一事实，通过使用来自看不见的域中的相对几个样本，可以将复杂的任务转换为一个稍微简单的一个称为少量分类的任务。因此，我们可以从这些样品中提取丰富的域信息，并使用它来跨越看不见的数据进行概括。
Look-ask-Pick（LAP）策略对苦苦挣扎的6年级学习者的影响
分数是数学课程的组成部分。大多数学生在基础教育过程中都能熟练地熟悉这些概念，并且通常能够在达到中学年龄时执行基本分数操作。但是，大量学生需要额外的帮助，以免在课程中越来越落后。在这项研究中，我们扩展了简单策略的使用（Look，Ask，Chick; Test＆Ellis，2005年），该策略具有帮助了解问题并与分数合作的学生赶上同学的潜力。我们在四个挣扎的六年级学生中应用了多基线设计。收到指令后，所有参与者对分数的表现都显着提高；此外，他们认为该策略非常有用。研究的局限性，研究的未来方向以及对教师在干预措施的教学实用性方面的影响。
支持双语学习者的有效策略（无论教师讲什么语言）
鉴于加州早期学习课堂中儿童语言背景的多样性，以及许多教师可能不会讲课堂上儿童的所有（甚至任何）母语，教师需要采取一些策略，这些策略不需要他们讲 DLL 的语言，就能有效地支持 DLL 及其发展。这些策略可以包括课堂上特定的环境支持和材料，以促进家庭和学校之间的文化和语言连续性，并帮助年轻的 DLL 感到安全和舒适（Castro 等人，2011 年）。例如，提供母语书籍和环境印刷品（如标签），以及代表 DLL 不同背景的学习和游戏材料（例如娃娃和食物），表明儿童的语言和文化背景在课堂上受到重视（Espinosa 和 Crandell，2020 年）。研究还发现，使用母语书籍可以促进 DLL 的语言发展，至少在有意识的母语教学的陪伴下是如此（例如，Simon-Cereijido 和 Gutierrez-Clellen，2014 年；Pollard-Durodola 等人，2016 年；Méndez 等人，2015 年）。
UCT GP Update 2024 对于D/聋或听力障碍的学习者
会议注册团队链接第一天https://events.teams.microsoft.com/event/778A56D55555-1E42-4A18-92C9-3BBC8822D360@9245435-564E-
UCT GP Update 2024对于D/聋或听力障碍的学习者
本简短的指南旨在与D/聋哑或听力障碍的学习者一起工作和互动。它回应了这些从业者需要更多地了解辅助技术（AT）的需求，使他们能够确定对技术的需求，并协助选择适当的设备。提供了有关如何使用技术来支持整个课程的教学的准则。本简短的指南采用了一种实用的，基于技能的方法，并与基础教育部的政策框架和学习计划保持一致。
研究在线学习者中人工智能介导的社交匹配的设计空间
摘要 近年来，在线教育的需求不断增长。然而，在线学习者经常会遭遇社交孤立，这会对他们的学习体验和学习结果产生负面影响。在本章中，我们研究社交匹配系统的设计空间，以帮助促进在线学习者之间的社交联系。具体来说，我们试图回答三个核心设计问题：（1）应该收集哪些数据？（2）如何设计技术来支持学生之间的互动？（3）学生对人工智能介导的社交匹配的伦理问题有何担忧？我们首先通过现有文献探讨人工智能介导的社交互动的可行性、设计和关注点。然后，我们介绍我们正在进行的关于在在线学习环境中设计和使用人工智能对话代理作为社交匹配系统的工作。最后，我们概述了在线学习中以人为本的社交匹配系统设计研究的未来方向。