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知识还是能力？本科生如何定义...
摘要 学生是否将智力视为固定或可塑的特质（即他们的“心态”）对他们对失败和学业成绩的反应具有重要影响。尽管对心态的研究历史悠久且越来越受欢迎，但最近的荟萃分析表明，心态在预测本科生群体的学业成绩方面表现不佳。在这里，我们提出的证据表明，这些混合结果可能是由于心态量表上的语言模糊所致。具体而言，“智力”一词是心态量表每一项的指称，但从未定义，这可能导致不同的解释和测量误差。因此，我们进行了一项探索性的定性研究，以描述本科生如何定义智力，以及他们的定义如何影响他们对心态量表的反应。我们发现了本科生定义智力的两种不同方式：知识和能力（例如，学习、解决问题的能力）。此外，我们发现学生对智力的定义可能因环境而异。最后，我们提出的证据表明，对智力有不同定义的学生对心态量表项目的解释和反应也不同。我们讨论了这些结果对于本科生思维定势量表的使用和解释的影响。
请记住……性骚扰是一种不受欢迎的行为……
我还应该知道什么？ 性骚扰违反海军法规和联邦法律。违法者可能受到纪律处分，直至被开除联邦职务。 如何举报性骚扰 海军文职人员和军人可根据美国法典第 10 章 (10 USC) 第 1561 节“指挥官调查”寻求有关性骚扰指控的投诉补救。要利用第 10 章发起投诉，请联系 CO 或 OIC 指定的指挥部人员来接收这些问题。海军文职雇员还可以利用联邦法规第 29 章第 1614 部分中的平等就业机会委员会 (EEOC) 关于平等就业机会的规定中的平等就业机会投诉流程。文职人员必须在所指称事件发生后 45 天内联系平等就业机会办公室获取信息和帮助。非管理人员的责任：如果行为显得冒犯或不受欢迎，请告知管理层。不要参与或忽视此类行为。如果有人向您报告事件，请不要尝试调查，而应向管理官员报告。在工作场所要表现得专业。不这样做可能会导致纪律处分，包括解雇或离职。
巴克莱银行爱尔兰有限公司国家/地区...
• 向董事询问银行有关遵守法律法规的政策和程序，识别、评估和核算诉讼和索赔，以及他们是否了解不合规或诉讼或索赔的情况。 • 向董事、审计委员会、内部审计和政策文件检查询问银行防止和发现欺诈的高级政策和程序，包括内部审计职能和银行的“举报”渠道，以及他们是否了解任何实际、可疑或指称的欺诈行为。 • 向审计委员会询问他们对 CBCR 财务信息可能因违规行为（包括欺诈）而出现重大错报的风险的评估。 • 检查银行的监管和法律信函。 • 阅读董事会/审计委员会会议记录。 • 执行计划分析程序以识别任何正常或意外关系。我们讨论了已确定的法律法规、欺诈风险因素以及审计团队保持警惕的必要性。这包括集团向组成审计团队传达相关法律法规和集团层面发现的任何欺诈风险，并要求组成审计团队向集团审计团队报告任何可能导致集团重大错报的欺诈事件。
请记住...性骚扰是不受欢迎的行为...
我还应该知道什么？性骚扰违反海军法规和联邦法律。违法者可能受到纪律处分，直至被开除联邦职务。如何举报性骚扰 海军文职人员和军人可根据美国法典第 10 章 (10 USC) 第 1561 节指挥官调查寻求有关性骚扰指控的投诉补救。要利用第 10 章发起投诉，请联系 CO 或 OIC 指定的指挥部人员来接收这些问题。海军文职雇员还可以利用联邦法规第 29 章第 1614 部分中的平等就业机会委员会 (EEOC) 关于平等就业的规定中的平等就业机会投诉流程。平民必须在指称事件发生后 45 天内联系 EEO 办公室获取信息和帮助。非管理员工的责任：如果行为显得冒犯或不受欢迎，请通知管理层。不要参与或忽视此类行为。如果有人向您报告事件，请不要尝试调查，而应向管理官员报告。在工作场所表现出专业行为。不这样做可能会导致纪律处分，包括解雇或离职。
能源社区研究现状
欧盟 (EU) 推出的“全欧洲清洁能源”计划大大提高了公众和研究对能源社区的兴趣。然而，由于能源社区的定义和目标都不太明确，因此关于这一主题的研究领域非常广泛。本文旨在对现有的能源社区研究进行分类，并分析这一总称在文献中的情况。首先，对具有地方范围和社区所有权的能源社区进行文献综述。对结果的分析导致确定现有能源社区文献的以下类别：用于指称能源社区的术语、能源社区的组成部分及其特征和结构。审查证实，节省空间且易于构建的组件使用最多，其中光伏 (PV) 和存储处于最前沿。我们的结果还表明，第三方聚合器可以成为能源社区的重要组成部分，具有多种功能，从管理社区的能源流和本地市场到与电网交易能源。考虑到这一点，我们得出结论，使用聚合器是一种使能源社区的形成更容易的好方法，特别是对于没有工程背景的人来说。
DetToolChain：释放 MLLM 检测能力的全新提示范式
摘要。我们提出了一种新颖的提示范式 DetToolChain，以释放多模态大型语言模型 (MLLM)（例如 GPT-4V 和 Gemini）的零样本物体检测能力。我们的方法包括一个受高精度检测先验启发的检测提示工具包和一个用于实现这些提示的新思路链。具体来说，工具包中的提示旨在引导 MLLM 关注区域信息（例如放大）、根据测量标准读取坐标（例如叠加尺子和圆规）以及从上下文信息中进行推断（例如叠加场景图）。基于这些工具，新的检测思路链可以自动将任务分解为简单的子任务，诊断预测并规划渐进式框细化。我们的框架的有效性在一系列检测任务中得到了证明，尤其是在困难情况下。与现有的最先进方法相比，使用我们的 DetToolChain 的 GPT-4V 可将最先进对象检测器的 AP 50 在 MS COCO Novel 类集（用于开放词汇检测）上提高 21.5%，在 RefCOCO val 集（用于零样本指称表达理解）上提高 24.23%，在 D-cube 描述对象检测 FULL 设置上提高 14.5% AP。代码将在接受后发布。
可解释的AI：弥合机器学习模型与
摘要：可解释的AI（XAI）是机器学习模型中关键的改变游戏规则的功能之一，这有助于使它们在不同的应用中更透明，调节和可用。在对本文的调查中，我们考虑了四行解释方法（基于Lime，Shap，锚和基于决策树的解释），以阐明不同领域内黑匣子模型的决策过程。在我们的实验中，我们使用涵盖不同领域的数据集，例如健康，金融和图像分类，并比较每种解释方法的准确性，忠诚度，覆盖率，精度，精度和人类满意度。我们的工作表明，与其他非模型特异性的解释方法相比，指称的规则树方法（基于决策树的解释）大多是优越的，无论分类器如何，都具有更高的准确性，忠诚度，覆盖率和精度。除此之外，回答定性评估的受访者表明，他们对基于决策的解释非常满意，并且这些类型的解释非常容易且易于理解。此外，大多数受访者都闻名，这些澄清更具本能和意义。过度发现，利用可解释的AI策略来促进机器学习模型与人类理解之间的漏洞，从而在AI驱动的决策中提高直接性和责任感。关键字：可解释的AI，可解释性，选择树，机器学习，直截了当。
第 186 期（7 月/8 月）- 标志更新
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23-1011.pdf
5 第 14(a) 条规定的索赔可能听起来像是欺诈或疏忽（或两者兼而有之）。Cal. Pub. Emp.s' Ret. Sys. v. Chubb Corp.，394 F.3d 126, 160 (3d Cir. 2004); Gould v. Am.-Hawaiian SS Co.，535 F.2d 761, 777 (3d Cir. 1976)。原告称第一项索赔并不听起来像是欺诈，并且他们不否认被告关于索赔听起来像是疏忽的立场。（DI 50 at 9 n.6）因为第一项索赔声称“在合理谨慎的情况下，个人被告应该知道...这些陈述...存在重大虚假和误导性[,]” (DI 34，第460段)，法院同意该索赔应被视为存在疏忽，参见Smith ex rel. Zion Oil & Gas, Inc. v. Carrillo，民事诉讼案号18-1399-RGA，2019 WL 6328033，第7-8页 (D. Del. 2019年11月26日)（指出原告“指称被告‘应该知道’代理声明中的‘陈述’存在‘重大虚假和误导性’”，并指出诉状中第14(a)条的索赔被指控完全基于疏忽）。