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对数字熟练的芬兰K-12数学教师对人工智能在教室中的作用的态度和期望
人工智能在社会中的影响和重要性日益增长，导致人们对人工智能作为学校的教育工具的潜力越来越兴趣，以帮助学生和教师。在这项研究中，我们研究了对挖掘技能的K-12数学教师（n = 85）对人工智能在课堂上作用的态度和期望。这项研究是通过使用混合方法策略在瑞典和芬兰语的数学教师中进行基于网络调查的结果来完成的。使用遗嘱，技能和工具框架进行分析。调查是在引入chatgpt-3之前进行的。结果表明，教师对学校中AI工具的态度的特征是兴趣，开放性和意识。教师对学校使用AI的可能性和风险有平衡的看法。但是，教师还强调，AI工具会将重点从学习关键的数学技能转变为学习和与AI工具本身的互动的风险。研究得出的结论是，所调查的K-12数学教师对数字工具具有广泛的经验，并且很可能会成为课堂上AI工具的早期采用者。
需要证明政策对数量的影响......
关于“需要证明法”对医疗保健的影响的估计一直不一致，可能是因为并非所有 CON 法都适用于所有服务。使用识别与成像相关的 CON 法的原始数据集，我们利用州边界的回归不连续性估计了 CON 对 CT 和 MRI 的影响。与不受监管的州的受益人相比，受监管州的医疗保险受益人接受任何图像的可能性略低，接受低价值成像的可能性则要小得多。高价值成像要么不受影响，要么下降幅度要小得多。总体而言，CON 减少了低价值护理，而高价值护理基本不受影响。
市场对数据发布反应的时机分析
应 OMB 的要求，为了帮助其回应公众意见，CEA 对市场对经济数据发布的反应时间进行了以下分析。该分析侧重于主要联邦经济指标 (PFEI)，其中包括描述当前经济状况的主要统计系列，由劳工统计局和经济分析局等政府机构制定。通过文献回顾和分析发现，国债和股票期货对数据发布的反应相对较快，通常在几分钟内（有时是几秒钟内）就会做出反应。该分析使用了最新数据，因此可以捕捉当前的市场时机动态，表明 5 分钟后几乎没有统计上显著的金融市场指标反应。
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UICC版本12 Java卡3.0.4全球平台认证2.2（AMD。a，b，c，d，e）simalliance ipp 2.1 gmsa rsp sgp.02 m2m 3.2节电功能（PSM，EDRX）ETSI R13
对数字英镑咨询文件的回应。......
如今，我们可以通过多种方式支付交易费用和相互付款，而这种选择非常重要。人们会选择在当时对他们来说最有利的方式。英格兰银行发行的数字英镑不会取代现有的货币形式——现金和银行账户中的资金——以及我们已经使用的支付方式，如借记卡和信用卡。事实上，去年政府颁布了一项立法，以保障全英国的现金使用权。话虽如此，数字英镑将为以安全、可靠和适合未来的方式进行支付提供额外的选择，无论是面对面、在线还是相互支付。构建数字英镑运营的平台可以为大大小小的公司提供机会，开发创新的支付方式，确保公众能够获得领先的技术，让我们的生活更轻松。这可以使日常支付更加方便，同时降低接受这些支付的企业的成本。
配对数据可用性和高性能群集
可用的议员选择。为了促进协作，可以从AWS Open数据注册表上的CMAS数据仓库免费访问50 TB的CMAQ数据集。9 Open-data datasets currently available include CMAQ-ready inputs from EPA's Air QUAlity TimE Series (EQUATES) 10 project for 2017, several recent National Emissions Inventory (NEI) MPs (2016, 2019, 2020), 11 and the CMAQv5.4 MP for 2018.CMAS中心的Dataverse站点12托管所有可用的带有元数据的开放数据集的清单。open-data数据集可以免费下载到内部群集。对于基于云的建模，可以无需复制开放数据集，而AZURE循环云和AWS并行群集或使用Amazon FSX直接访问了ARAME FSX FOR for LUSTER FLE系统，如AWS教程和研讨会所示。通常，将数据上传到云是免费的，Amazon S3上的FRST 50 TB的存储费用为每GB $ 0.023，并且下载的费用为S3定价指南中列出的FRST 10 TB的每GB $ 0.09。13
基于大脑的学习方法以学生工作表的发展形式，以促进对数学概念的理解
摘要。本研究目的是通过基于大脑的学习方法来制作学生工作表，这些方法符合有效，实用和有效的标准，以促进学生理解矩阵材料中数学概念的能力。这项研究是使用Addie模型（分析，设计，开发，实施，评估）的开发研究。这项研究是在SMA Negeri 12 Pekanbaru进行的，研究学科是来自SMA Negeri 12 Pekanbaru的学生。研究样本是XI IPS 6，作为实验类，XI IPS 2作为对照类。研究的对象是使用基于大脑的学习方法的数学学生工作表。数据收集工具的形式和测试问题的形式。使用定性和定量数据分析技术分析获得的数据。结果表明，开发了基于大脑的学习方法的数学数学学生工作表的质量被分类为非常有效的（89.02％），对于小组（88.24％）和大型组（87.20％）（87.20％）。同时，基于DK = 58的4.47的推论测试结果，显着水平为5％或0.05，因此HA被接受并拒绝H 0。这意味着，在测试后平均得分为86.93的实验班学生和对照班级学生平均测试后得分为77.5的实验类学生之间的数学概念测试能力有所不同。这表明使用基于大脑的学习方法的数学数学学生工作表是有效的，实用的，有效的，并且可以促进学生在矩阵材料中理解数学概念的能力。
半程离散对数问题某些实例的有效量子算法
半程离散对数问题（SDLP）是在有限半群中的半飞行乘积g⋊端（g）中标准离散对数问题的以下类似物。给定的g∈G，σ∈End（g），对于某些整数t，sdlp（g，σ），h = q t - 1 i =0σi（g），g和h要求确定t。由于Shor的算法至关重要地取决于通勤性，因此认为不适用于SDLP。以前，SDLP最著名的算法是基于Kuperberg的子分数时间量子算法。仍然，该问题在半独立产品密钥交换家族中某些提议的密码系统的安全性中起着核心作用。这包括最近提出的称为SPDH-SIGN的签名协议。在本文中，我们表明SDLP在某些重要的特殊情况下更容易。具体而言，对于有限的G组，我们描述了g⋊aut（g）中SDLP的量子算法（g）的两类实例：第一个是g可以溶解，第二个是g是矩阵组，而g是一个矩阵组，并且具有多物质上的小指数是g的内部自动化。我们将结果进一步扩展到由这些类别的因素组成的组。的结果是，在上述情况下，SPDH-SIGN和类似的加密系统基于SDLP假定的硬度，这是针对量子攻击的不安全。我们所依赖的量子成分并不是什么新鲜事物：这些是Shor的保解和离散的对数算法和众所周知的概括。
欧洲对数字技术的监管方法
摘要 多年来，欧盟一直对数字技术、平台、服务和市场采取自由主义态度，近年来，欧盟加大了行动力度。2016 年通过的《通用数据保护条例》（GDPR）（欧洲议会和理事会 2016 年 4 月 27 日关于在个人数据处理和此类数据自由流动方面保护自然人以及废除 95/46/EC 指令（通用数据保护条例）的 (EU) 2016/679 号条例，OJ L 119,1）可被视为目前根据欧盟委员会“适应数字时代的欧洲”战略制定和提出的新法规的起点。 ” 本文将简要概述 GDPR 以及《数字服务法》（DSA）（2022 年 10 月 19 日欧洲议会和理事会关于数字服务单一市场及修订指令 2000/31/EC（数字服务法）的条例 (EU) 2022/2065，OJ L 277, 1）、《数字市场法》（DMA）（2022 年 9 月 14 日欧洲议会和理事会关于数字领域可竞争和公平市场及修订指令 (EU) 2019/1937 和 (EU) 2020/1828（数字市场法）的条例 (EU) 2022/1925，OJ L 265, 1）、《数据治理法》（DGA）（2020 年 5 月 30 日欧洲议会和理事会关于数字服务单一市场及修订指令 2000/31/EC（数字服务法）的条例 (EU) 2022/868，OJ L 277, 1）、 2022 年关于欧洲数据治理及修订条例 (EU) 2018/1724 (数据治理法)，OJ L 152, 1)，以及关于《人工智能法》（AI 法）的提案（欧洲议会和理事会关于制定人工智能协调规则（人工智能法）和修订某些联盟立法法案的条例提案，2021 年 4 月 21 日，COM(2021) 206 最终版）以及《数据法》（欧洲议会和理事会关于公平获取和使用数据的协调规则（数据法）的条例提案，2022 年 2 月 23 日，COM(2022) 68 最终版）。我们确定了规范方法的基础及其潜力和缺点，从而对欧洲作为技术监管者的角色及其与数字人文主义的关系进行了更广泛的评估。
国防部针对数据驱动军事行动的数据战略
这里的关键挑战是能够始终如一地安全地在正确的时间将正确的数据传递给正确的人（包括连接受限环境中的人员）。数据孤岛是一个大问题：关键信息被锁定在应用程序中，无法满足企业需求。借助 MarkLogic，您将拥有各种工具来采集数据、整理数据、应用安全性和治理，并轻松为分析和运营用例提供对所有数据的安全访问。MarkLogic 数据平台具有广泛的功能来管理和保护数据库中的数据。它有助于确保组织内外被授予适当访问权限的人员可以访问和共享正确的数据部分。