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World File Search System建议
建议：利用人工智能促进科学进步
随着人工智能的不断发展，其推动科学发现的能力无疑将不断扩大，从而开辟新的研究领域，并帮助解决人类面临的一些最紧迫的挑战。然而，成功利用人工智能促进科学进步可能具有挑战性。存在经济障碍，例如计算资源有限和资金匮乏。（即使对于大型机构而言，构建和利用人工智能模型的成本也高得令人望而却步。）7 此外，缺乏相关数据集，尤其是包容性且无偏见的数据集，可能会阻止研究人员在某些领域利用人工智能，而使用低质量数据集可能会导致在这些数据集上训练的人工智能模型出现不准确且可能具有歧视性的行为。跨学科研究人员的稀缺也会抑制人工智能在科学上的潜力。此外，还存在技术障碍，例如某些人工智能模型难以扩展以及它们分析某些大型数据集的能力有限。在目前的状态下，人工智能系统无法完全理解 DNA 或重力等基本概念。8
建议：提供权力和资源，促进政府机构对人工智能的负责任采购创新
过去几年，美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究，NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即，NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购，包括在其总统过渡计划中；解决人工智能专业知识差距并培训采购人员；利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估；并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此，这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。
FCC 主席提出首创建议
• 一致通过了一项宣告性裁决，明确指出针对消费者的常见自动拨号诈骗中使用的语音克隆技术是非法的。• 提议对使用深度伪造、人工智能生成的语音克隆技术和来电显示欺骗技术进行的明显非法自动拨号进行巨额罚款，以在 2024 年 1 月初选之前向潜在的新罕布什尔州选民传播选举错误信息。• 提议对显然承接这些电话的语音服务提供商处以罚款。• 主席罗森沃塞尔向运营商发送信函，询问公司正在采取哪些措施来防止将人工智能用于政治目的的欺诈性自动拨号。• 与美国国家科学基金会共同举办研讨会，讨论与人工智能相关的主题，包括人工智能给消费者带来的挑战，如自动拨号/自动短信等问题。
第13章。西班牙语期刊中翻译的定量分析（1900-1945）：一种方法论建议
信息仅限于期刊名称和数字，但缺乏有关所包含的文章（例如文章）的信息，该文章发表在给定问题中。因此，当尝试采用大规模的方法和观点时，就不可能完全掌握过去的期刊媒体发表的内容。并不意味着数字化的文本语料库是不合适的或不适合文化研究的。计算语言学和数字工具已根据数字化书籍的文化趋势进行了研究（Michel等人2011; Gulordava和Baroni 2011； Juola 2013）和历史报纸（Lansdall-Welfare等人。2017; Cristianini，Lansdall福利和Dato 2018）。TESE研究，基于将统计方法应用于整个语料库（Tahmasebi et al。2015），定量描述了随着时间的流逝，语言，文化和历史现象的发展。但是，正如Koplenig（2015）所表明的那样，元数据本身是重要的信息来源，需要上下文化和限定结果。te量化的书籍翻译已经是翻译研究中已建立的批准，尽管它忽略了书籍内容，但它最著名的是引起了译本的翻译学，正如Heilbron（1999）所提出的。将大规模的定量分析带入了周期出版物中翻译的研究。特别是在西班牙和拉丁美洲的著作期刊中，已经出版了多少译本，尚无概念，哪些作者的作者已经翻译而来。1数字方法像本文中提出的那样，旨在使我们处于这个位置，不仅要回答这些问题，而且还要深入研究对不同空间和时间的文化期刊的循环和接收的循环和接收。我们认为，这种方法可以有助于提前书本历史，文学史和西班牙裔世界的文学翻译历史。更一般地，对西班牙语现代文学期刊的分析将从二十世纪的前半段分析，将为了解西班牙裔领域的文学现代性提供新的优势点，并将为与书籍翻译进行比较，使我们能够绘制两个平台，或者在这两个平台之间进行文字循环。
网络安全2024-2025 | CTB建议
主修网络安全的学生应具有涉及网络安全活动的付费经验，其中可能包括防御活动（例如，确保数据库，网络，移动应用程序，网站），数字取证或渗透测试活动。职称可能是安全分析师，工程师，顾问等。也更通用，例如系统管理员，网络工程师，Web开发人员，您和您的主管演示了与网络安全相关的执行至少200个小时。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
指南针对原发性精神病患者的抗精神病药和ADHD药物联合治疗的国家临床建议
国家卫生委员会的国家临床建议是系统准备的陈述，并参与了相关专业知识。在特定情况下，专业人员在做出适当和良好的临床保健益处时使用了国家临床建议。公开可用的国家临床建议，以便公民和患者也可以根据指南定向。国家临床建议被归类为专业建议，这意味着国家卫生委员会建议相关专业人员遵循建议。国家临床建议在法律上没有约束力，这将始终是特定临床情况下的专业估计，这对于对适当和适当的健康专业福利的决定至关重要。尽管医疗保健专业人员遵循建议，但不能保证成功的治疗结果。在某些情况下，不建议使用的治疗方法可能更适合患者的情况。医疗保健专业人员通常在选择治疗时应涉及患者。
附件A - 自然英格兰一般建议
gov.uk（www.gov.uk）（www.gov.uk）（NPPF）需要很大的重量来保护和增强良好自然美容（已知为国家景观），国家公园以及在整个范围内的范围和规模范围内的景观和风景美感，并在各个领域中受到限制和规模的发展。第190段需要表现出特殊情况，以证明指定景观中的重大发展是合理的，并规定了在考虑相关发展建议时应应用的标准。《 2023年左旋与再生法》第245条（立法.gov.uk）赋予相关当局（包括地方规划机构）的义务，以寻求进一步的法定目的，在英格兰行使其职能方面的国家公园，广阔或杰出的自然美景领域。 这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。《 2023年左旋与再生法》第245条（立法.gov.uk）赋予相关当局（包括地方规划机构）的义务，以寻求进一步的法定目的，在英格兰行使其职能方面的国家公园，广阔或杰出的自然美景领域。这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。
北卡罗来纳州生成式 AI 实施建议和注意事项
多年来，人工智能 (AI) 一直是教育的一部分，但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣，同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具，可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时，该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的，但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据，并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展，速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上，一些技术专家预计，未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的，企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此，公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能，美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话：“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距，也可以缩小差距，这取决于我们现在采取的行动。”事实上，我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测，人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中，人工智能和机器学习领域是预测最快的领域，未来五年的增长轨迹高达 40%，预计将创造 100 万个新工作岗位。此外，报告发现，75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。