评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院,印尼望加锡伊斯兰州立大学(UIN) 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量,以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷,但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果:1)使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响,而是通过态度间接产生影响。2)讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3)通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难,扰乱了人类生活的各个方面。但是,我们必须明智地处理这个问题。在教育领域,它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是,在这次 COVID-19 爆发之前,学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主,没有利用技术提供的设施。另一方面,应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此,研究人员认为,政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ xe2 \ x9f \ xa9,| \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。但是,如果| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾,因为纯净的状态都不满足。请注意,此论点实际上意味着更强有力的陈述:没有统一的u \ xe2 \ x88 \ x88 u(h)可以满足(1)对独特的,非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 \ xe2 \ x9f \ xa9,| \ xcf \ x88 2 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。非正交性的假设在这里至关重要,例如,对某些正交纯状状态满意(1)。以前的参数似乎并不完全笼统,因为可能存在更多的一般方案来复制量子信息。最通用的操作将是一些量子通道T:B(H)\ Xe2 \ X86 \ X92 B(H \ Xe2 \ X8A \ X97H)满足Tr \ Xe2 \ X8A \ X8A \ X97 ID B(H) \ xe2 \ x97 \ xa6 t = id B(h)。(2)'
视频人工智能系统的成本和收益如何?视频人工智能:初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么?成本是多少?长期收益是什么?在本白皮书中,我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能?主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据,您可以作为一家公司脱颖而出,目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI),您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之,人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上,可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据,以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外,可以轻松检索现有视频片段。因此,您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时,会产生额外的数据。从长远来看,这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时,重要的是要正确评估总购置成本。换句话说,就是总拥有成本 (TCO)。当然,这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术,但为了使软件正常运行,外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型(本地、远程或云)的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要,因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果,确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案,而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地,也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与(公共)云中的软件相结合也是可能的。同样,正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
21 年前,当我以 911 调度员的身份开始我的职业生涯时,我从未想过它会把我带向何方。在职培训实际上就是递上一个耳机和一根电线,然后和培训师“插上电源”。你跟着他们,直到他们觉得你“准备好”独立工作。我们综合中心的培训现在包括数周的课堂培训,还必须完成几项认证。EMD(紧急医疗调度)、EFD(紧急消防调度)、CPR、BCA 等等。不是每个人都能坐下来调度。我们的大多数学员都没有完成培训。你必须在压力下保持冷静,能够同时处理多项任务,聆听多个对话和无线电通讯,并能够理解所说的内容。警官一次只处理一个电话,调度员则处理多个电话。我们每天坐 10-12 个小时,实际上被一根 3 英尺长的电线绑在办公桌上。我们必须安排好上厕所的时间,这样每次离开房间的人不会超过一人。用餐时间也一样,必须安排好,这样才能有足够的人来接听电话和收听广播。如果我们很忙,那么你就必须忍住,否则就会挨饿。我们往往是第一个被需要的人,也是最后一个被想起的人。
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有必要减少国际运输部门的有害排放。板载能源需求可以归类为:推进或辅助服务。辅助服务贡献了很大比例的能源需求,其中包括:压缩机,泵和HVAC(加热,通风和空调)。通常,使用与主推进相同的燃料源来满足此需求(即化石燃料)。这项研究已经分析了使用LNG油轮的数据来开发案例研究,通过安装氢燃料电池来满足辅助需求,是否可以通过满足辅助需求来降低大规模船只的排放。模拟表明,对于压缩氢的10 x 40英尺容器的容量,最佳燃料电池尺寸将为3兆瓦,这可以节省10600 MWH的化石燃料使用,相当于CO 2的2343吨。因此,这可能会使运输能源需求的很大一部分脱碳。尽管有一些显着的技术和商业考虑,例如燃料电池寿命和资本支出要求。结果暗示,如果可以管理辅助负载以避免需求达到高峰,这可能会进一步提高该概念的有效性。c⃝2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
标称的T-BILL产量迅速迅速上升,但美国的主要利率仍低于通货膨胀率,因此投资者对最高30年的财政证券产生了负面的现实利息。虽然实际利率往往是积极的,但他们的零利率低于零。两年的到期利率低于1970年代后期和全球金融危机之后的核心个人消费支出(PCE)通货膨胀量的衡量标准。在2000年代中期,较短的到期证券处于美国通货膨胀的措施或接近措施。使用通货膨胀指数的证券(R-CMT)在2003年提供的现实利率的市场衡量标准直到2008 - 09年全球金融危机之后才是负面的。变更术语保费和通货膨胀期望会影响实际利率随着时间的推移。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式?这对商标法意味着什么?商标法的核心在于如何购买商品和服务,而由于人工智能正在影响购买过程,因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程:(a)消费者可获得的品牌信息和(b)谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”,控制向消费者提供哪些品牌信息,并以纯粹的形式购买品牌产品,在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预,从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”,例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”,这些概念都围绕着人类的弱点。然而,人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗?它会混淆商标吗?人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买,这就是所谓的人工智能黑箱问题吗?人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响,而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下,知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而,即使人工智能应用程序不做出购买决策,它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如,亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品,它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而,人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的,但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪,并发展到现代。然而,在此期间,购买过程并非一成不变,而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化,从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化,实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如,关于人工智能应用程序的责任问题,我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导,例如谷歌法国,它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色,则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任,如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色,并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者,则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化,并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
影响我们的神经化学,即使在此刻,了解对话如何影响我们的关系影响我们解释现实的方式激活大脑的一部分触发信任和创新提高我们的影响力和有效性
摘要设计高度可再生的电力系统涉及许多有争议的决策,例如在哪里定位生成和传输能力。然而,通常使用成本限制能源系统模型的单一结果来告知计划。这将带来更多的替代结果,例如,这可能会避免在任何一个地区的技术能力浓度。为了探索这种替代方案,我们开发了一种生成空间显式的,实际上最佳结果(孢子)的方法。将孢子应用于意大利,我们发现只有光伏和存储技术是到2050年到2050年脱碳的重要组成部分。其他决定,例如定位风能,可以选择可选的功能。大多数替代性配置对成本和需求不确定性不敏感,而应对不利天气,需要过多的可再生能力产生和存储能力。对于政策制定者来说,该方法可以提供空间详细的电力系统转换选项,从而实现在政治上可以接受的决策。