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量化研究在教育中的重要性
在深入研究定量数据的世界之前，重要的是要清楚地了解它的需要以及为什么它在教育中至关重要。定量数据是指可以从统计学上测量和分析的数值信息。它为教育工作者提供了客观的测量，以帮助识别学生绩效的模式，趋势和相关性。量化数据在教育中起着至关重要的作用，因为它允许教育者做出数据驱动的决策。通过收集和分析这些数据点，教育工作者可以获得对学生成就的宝贵见解，确定改进领域以及做出明智的决定以增强教学和学习。此外，定量数据使教育工作者可以随着时间的流逝跟踪进度，评估干预措施和教学策略的有效性，并比较不同群体或人口统计学的学生绩效。它为教育中的基于证据的决策提供了坚实的基础。3。教育中的定量数据类型：教育工作者可以在教育领域收集不同类型的定量数据。这些包括成就数据，人口统计数据和行为数据。成就数据，例如考试成绩和成绩，为学生的绩效和成长提供了见解。这些数据点可以帮助教育者评估其教学方法的有效性，并确定学生可能需要额外支持的领域。
经济简讯：达拉斯地区指标
Truist 提供的“经济简报：达拉斯地区指标”介绍了北中德克萨斯州（也称为达拉斯地区、达拉斯 MSA 或 DFW）各市县的总体经济状况。支持本报告的数据点和分析工具来自各种受人尊敬的来源。达拉斯地区商会提供这份简报，作为对我们商业社区、合作伙伴组织和个人的服务，致力于将我们稳健经济的好处扩展到每个以达拉斯为家的人。
SKR STACTER_UNGA2024_FULL
自去年UNGA以来，以色列在加沙使用军事AI工具的报道表明，由于寻求通过AI和自动化提高暴力速度而造成的毁灭性和不可接受的伤害，从而侵蚀了有意义的人类控制和武力使用中的决策，以及将人们减少到数据点上。同时，对军事国家对自主武器进行投资的投资的报道表明，各州已经在寻求通过提高武器系统的自治权来竞争军事优势。
一种预测航空公司运营绩效的方法...
本论文提出了一种根据航班时刻表和飞机分配预测航空公司运营绩效的方法。该方法使用飞机分配属性的综合指标，称为飞机分配关键绩效指标 (KPI)，旨在找到它们与航空公司运营绩效之间的相关性。准备进行模拟实验以收集大量数据点进行分析。给出了在航空公司运营中使用控制理论方法的动机，以利用 KPI 作为初步规划和纠正措施的基础。
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
信函 - 关于 COVID-19 紧急情况对经销商影响的临时月度报告要求的澄清
通过电子邮件和网络发布 2020 年 5 月 20 日 致：所有持牌电力分销商 事由：澄清与 COVID-19 紧急情况对分销商的影响有关的临时月度报告要求 在其 2020 年 5 月 12 日的信函中，安大略能源委员会 (OEB) 引入了一项新的临时报告要求，要求持牌电力分销商监控该行业对 COVID-19 紧急情况的应对情况。本信函旨在澄清该报告要求的某些方面。 报告信息的保密性 临时报告要求中的前八个数据点将由 OEB 视为机密，除非法律要求或经报告分销商同意，否则不会公开披露。OEB 可能会在与该行业的讨论中，根据分销商对这些数据点的报告，共享或报告汇总信息。有关 COVID-19 延期账户余额的报告信息将不被视为机密。 OEB 已就该账户展开了磋商，分销商的报告可用于帮助 OEB 工作人员和利益相关者确定 OEB 对该账户处理的指导建议。数据请求澄清以下是对临时报告要求的澄清，以回应自发出此信以来 OEB 工作人员从分销商收到的行业询问。
以人为本的设计和人工智能 WP2 和 WP4
这是一个基于社会经济、动机和环境因素提供建议的工具，由 IBM 与 CGIAR 合作开发。通过结合这些不同的数据点，该工具可以为农民生成个性化建议，以适应他们独特的环境。定性数据 会议的目标是探索如何使用定性数据进行决策。探讨的主题包括对定性数据是什么及其来源的描述、在 CGIAR 背景下的重要性以及对收集和分析的深入研究，特别关注人工智能的作用。
2019-2028 年国家酒精战略中期审查：
由于缺乏公众监督或报告，澳大利亚酒精变革组织决定进行审查，以确定是否正在取得进展，并确定该战略剩余四年的行动机会。本报告旨在通过汇集各种数据来源并确定自 2019 年发布该战略以来澳大利亚酒精使用和危害的变化，对该战略进行中期审查。对于某些指标，自该战略启动以来有多个数据点可用；对于其他指标，只有一两年的数据可用。
通过强大的优化，可证明神经网络的强大和合理的反事实解释
反事实解释（CES）已成为解释神经网络分类器的主要方法的越来越多的兴趣。通常，输入输出对的CES定义为具有最小距离的数据点，该数据点与输入分类的输入最小距离，而该输入与输出标签相比。要解决模型参数时很容易无效的确定问题（例如，重新培训）研究提出了方法来证明在模型参数变化下由标准球界定的CES鲁棒性。但是，针对这种鲁棒性形式的现有方法并不完整，它们可能会产生令人难以置信的CES，即离群值WRT WRT训练数据集。实际上，没有现有的方法同时优化邻近性和合理性，同时保留鲁棒性保证。在这项工作中，我们提出了可证明的强大和合理的反事实表达（PREPLACE）1，这是一种利用强大优化技术来促进上述文献中限制的方法。我们制定了一种迭代算法来计算可证明可靠的CES并证明其收敛性，健全性和完整性。通过涉及六个基线的比较实验，其中五个靶向鲁棒性，我们表明，在三个评估方面，预言实现了针对指标的最新表现。关键字：可解释的AI；反事实解释；解释的鲁棒性
