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英国大学的生成AI的指导原则
摘要本文探讨了生成AI在高等教育机构中的含义，重点是其对学术诚信和教育政策的影响。这项研究利用定性方法和基于办公桌的研究来研究在学术环境中采用生成的预训练的变压器和类似程序。由于对窃和道德含义的担忧，一些机构已经对生成AI实施了禁令，但其他机构则拥护其根据道德准则来增强教育实践的潜力。但是，这种禁令可能会忽略生成AI的优势，而忽略了学生与技术的不可避免的互动。本文通过提出指导原则来解决这些挑战，以实现在英国大学的道德和有效应用，尤其是在就业能力，教学和学习的领域。本文构成了三个主要部分：关于生成AI的现有文献的综述，对其收益和挑战的探索，实施指导原则的制定以及为未来的研究和实践实施的建议。通过此分析，该文章旨在为正在进行的高等教育中的生成AI做出贡献，从而深入了解其对教育政策和实践的影响。
美林指导投资计划
我投资的金额与我账户的核心策略投资组合管理方式有何关系？无论您投资 1,000 美元还是 100,000 美元，您的策略都将涉及首席投资办公室 (CIO) 的相同专业管理和专业知识。在 1,000 美元时，注册账户使用策略的战略资产配置模型投资组合进行管理，该投资组合通常投资于一组交易所交易基金 (ETF)，以提供多样化的市场敞口。如果注册账户中的资产通过升值或持续供款等方式增长，我们将自行决定将您的账户转换为策略的战术资产配置模型投资组合，该投资组合专为拥有更多资产的账户而设计。策略的战术资产配置模型投资组合通常使用更广泛的 ETF，并通过在资产类别内部和之间进行更精确的调整，为子资产类别提供更具体的敞口。这种转变通常在我们确定账户中有足够的资产来支持投资更广泛的 ETF 或共同基金（目前约为 5,000 美元）时发生。同样，如果账户的市值低于 5,000 美元，我们将根据投资指南自行决定重新平衡账户，使其与战略资产配置模型投资组合保持一致。我们将自行决定在策略的模型投资组合之间进行重新平衡。一般而言，这些转变的确切阈值可能会随时间而变化，并且这种转变的时间可能会因多种因素而异，例如市场走势、投资组合中 ETF 或共同基金的单股市场价值或待定的供款和提款。
用户指导 - evo-tec-marine-battery-chargers。 ...
在使用或安装NorskLithium®电池，充电器或配件之前，请阅读并了解本手册。有关其他信息，请参阅“安全信息”部分。保存这些说明以供将来参考。警告：电力的使用以及电池和/或电气设备或电气系统的安装带来了几种危害，包括电动，火灾，伤害和死亡。NORSK锂对使用或安装NORSK锂电池，充电器或附件或遵循本文档中建议的操作而导致的财产损失，人身伤害或死亡不承担任何责任。有关其他信息，请参阅“安全信息”部分。如果您不感到安全，舒适，或者没有资格执行本手册中概述的电池安装或其他操作，请咨询合格的专业电工。感谢您的购买！
俄克拉荷马州学校人工智能的指导和注意事项
使用人工智能可以实现学习的个性化，并满足所有学生的需求。在利用人工智能时，确保数据隐私合规、数据保留和强大的安全措施以保护学生信息至关重要。此外，重要的是要认识到人工智能算法中存在偏见，以及这种偏见如何影响学生的成绩。机器学习模型是使用在线收集的大量数据进行训练的，但并非所有在线信息都一定是准确或可靠的。为了解决这个问题，通过与适当和合乎道德地使用计算设备相关的数字公民教育，让学生具备识别偏见、培养批判性思维和促进同理心的能力。此外，重要的是为教育工作者提供持续的专业学习，并与利益相关者（学生、社区成员、教育工作者和家庭）进行对话，以了解人工智能在教育中的应用方式并解决任何问题或疑虑。
为支持法乌国防工业合作而成立的指导委员会首次会议
2024 年 6 月 7 日，武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尔努和乌克兰战略工业部长奥列克桑德·卡米申签署的《意向声明》（LoI）同意成立指导委员会。该意向声明基于乌克兰总统埃马纽埃尔·马克龙和乌克兰总统弗拉基米尔·泽连斯基于 2024 年 2 月 16 日在巴黎签署的乌克兰与法国历史性安全合作协议。该协议特别规定了法国对乌克兰发展国防工业基础的努力的支持，通过在乌克兰境内设立制造基地的国防制造商之间的联合投资。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
扩散-ES：无梯度计划，扩散自主和指导引导
扩散模型在建模复合物和多模态轨迹分布方面表现出色，以进行决策和控制。最近提出了奖励级别指导的denoising，以生成轨迹，从而最大程度地提高了可差异的奖励函数，又是扩散模型捕获的数据分布下的可能性。奖励级别指导的denoisising需要适合清洁和噪声样本的可区分奖励功能，从而限制了其作为一般轨迹优化器的应用。在本文中，我们提出了扩散-ES，一种将无梯度优化与轨迹deNoising结合起来的方法，以优化黑框非差异性目标，同时留在数据管理中。扩散-ES样品在进化过程中的轨迹 - 从扩散模型中搜索，并使用黑框奖励函数得分。它使用截断的扩散过程突变高得分轨迹，该过程应用了少量的no弱和降解步骤，从而可以更有效地探索解决方案空间。我们表明，扩散-ES在Nuplan上实现了最先进的表现，Nuplan是一个已建立的闭环计划基准，用于自动驾驶。扩散-ES的表现优于现有的基于抽样的计划者，反应性确定性或基于扩散的策略以及奖励梯度指导。此外，我们表明，与先前的指导方法不同，我们的方法可以优化由少数弹药LLM提示产生的非差异性语言形状奖励功能。这使我们能够解决最困难的NUPLAN场景，这些方案超出了现有的传统优化方法和驾驶策略的能力。在以遵循指示的人类老师的指导下，我们的方法可以产生新颖的，高度复杂的行为，例如训练数据中不存在的积极的车道编织。1
定量粪便免疫化学测试指导初级保健中的结直肠癌途径
患有结直肠癌或肛门癌症状的人（直肠肿块，无法解释的肛门肿块或无法解释的肛门溃疡）在转诊之前不需要提供适合的拟合度（请参阅有关胃肠道癌症下胃肠道癌的建议中有关可疑癌症的指南的建议）。不返回粪便样本或具有负合适结果和持续无法解释的症状的人可能仍需要在二级护理中进行进一步研究。这可能是通过替代推荐途径，例如非特异性症状途径。，重要的是，GP可以在没有积极的结果的情况下转介人，如果他们认为有必要。