本研究旨在确定卡西姆大学在制定教师培训计划中使用人工智能技术的现实情况、激活这些技术的障碍以及激活这些技术的建议。研究人员使用描述性和分析性方法来确定人工智能技术的作用,以及在沙特阿拉伯卡西姆大学制定教师培训计划中激活其技术的现实障碍。研究对象包括 2019/2020 学年第一学期大学西部学院的教职员工。研究人员准备了研究工具(一份调查问卷),并以综合清单法将其发送给研究社区(20 名教职员工)。研究结果表明,使用人工智能技术制定教师培训计划的教职员工水平中等,教职员工强烈同意在制定教师培训计划中使用人工智能技术存在障碍。此外,教职员工们非常赞同所提交的建议,即在卡西姆大学开发教师培训计划时启用人工智能技术。
自我评估方法 • 在董事会之前信任专家以了解现实情况 • 董事会发展 - 与战略和小组讨论保持一致 • 完成时考虑行动计划 - 共同审查当前水平和未来行动 • 解释该工具的来源及其重要性
支持制定可靠的全球标准、决策支持数据和工具以及循环设计指南,并通过充分的行业咨询来反映价值链的现实情况,确保最大限度地减少重复并且解决方案可在各个市场使用,例如考虑现有政策和举措的地理差异。
稳定警务是给联盟带来网络领域现实情况更广泛分析范围的理想选择,并将大大有助于提高更有效和更及时的检测能力,特别是在集体防御和内部安全领域之间的界限较薄弱且往往模糊的情况下。
本文提出了一个有效的轻量级深空自动编码器(SRAE)模型,以检测视频监视系统中的异常事件。在时间至关重要的实时情况下,轻量级网络至关重要。此外,它可以部署在嵌入式系统或移动设备等低资源设备上。这使其成为现实情况可能缺乏资源的现实情况的方便选择。所提出的网络包括一个三层残留的编码器架构,该架构采用来获取视频中正常事件的显着空间特征。然后,重建损失被用于发现异常情况,其中正常框架的重建良好而重建损失较低,而异常的帧被发现相反。该模型的效率由两个基准数据集测试,加利福尼亚大学圣地亚哥大学(UCSD)行人2(PED 2)和CUHK Avenue,分别为两个数据集实现了AUC≈95%和81%。因此,其性能被证明与最先进的模型相媲美。
“虽然调查受访者表示准备为AV做准备的紧迫性,但现实情况是,我们的道路上会有人类驱动的车辆,几十年来,Verra Mobility几十年来。我们的调查结果强调了城市领导者,汽车制造商,技术提供商和安全倡导者的需求,以找到使运输的方法比今天更容易,更高效,更安全的方法。”