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World File Search System理论框架
AI和机器角色的理论框架...
3 Independent Researcher, Nigeria ⁴Indiana Wesleyan University, USA _______________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Fatai Adeshina Adelani Corresponding Author Email: fadelani@gmail.com Article Received: 10-01-24 Accepted: 02-03-24 Published: 22-03-24 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性noncmercial 4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/byby-nc/4.0/）分发，允许工作，无需进一步的工作，可以在未经访问的情况下进行开放式访问，从而允许非商业使用，再现和分发。 ______________________________________________________________________________________
从量子数据中学习的理论框架
摘要 — 几十年来，传统的源和信道编码信息理论在学习和有效提取数据信息方面取得了进展。我们建议更进一步，为从量子数据中学习经典模式提供理论基础。然而，在为这种概括奠定基础的过程中，有几个障碍。首先，必须用希尔伯特空间上的密度算子代替经典数据。因此，与状态断层扫描等问题不同，我们的样本是独立同分布密度算子。第二个挑战更加深刻，因为我们必须认识到，我们与量子态的唯一相互作用是通过测量，由于不可克隆量子假设，测量后会丢失信息。考虑到这一点，我们提出了众所周知的可能近似正确 (PAC) 框架的量子对应物。基于此，我们提出了一种类似于经验风险最小化 (ERM) 算法的量子算法，用于学习测量假设类。然后，我们建立了量子样本复杂度量子概念类的上限。
人类人工智能编排的类型理论框架
在当今的信息时代，我们不断追求更高的生产力。毫不奇怪，我们正朝着人工智能增强型劳动力的方向发展，我们由人工智能助手增强，并大规模地相互协作（以及他们的人工智能助手）。在人类的背景下，人类语言足以描述和协调我们与他人的意图（和相应的行动）。然而，这在人机背景下显然是不够的。为了实现这一点，跨不同人类和机器网络的通信至关重要。为了实现这一目标，我们的研究范围涵盖并提出了一种基于类型理论（数学中符号逻辑的一个分支）的类型理论框架和语言，以实现人类和人工智能助手网络内的协作。虽然人机协作或人机协作的想法并不新鲜，但据我们所知，我们是第一批提出使用类型理论来协调和描述人机协作的人之一。在我们提出的工作中，我们定义了一组基本的类型理论规则和抽象函数 Group 和 Assign，以实现 AI 增强劳动力的意图和实现的类型理论描述、组合和协调。
第7章一个理论框架fora任务...
澳大利亚语言级别（ALL）计划在任务描述中提供了全面的支持（参见5。6）。这是通过上下文，主题，主题，可能的交流功能，语法，沟通量可能被使用和建议的文本类型来完成的。对任务描述的支持已简化并集成在香港（TOC）的目标课程中（参见5。7）。所有准则通过使用绩效指标来评估内容（即活动的综合性）和性能质量（如语言学习的每个目的所示）。针对每个不同任务类型的绩效评估的标准也是
培养井眼 - 理论框架...-伊利诺伊州DCFS
联邦政府于2018年颁布了《家庭第一预防服务法》（FFPSA）。ffpsa转移了儿童福利系统的重点，文化和财务支持，从基于机构的护理转移到全国范围内的预防性护理，早期干预和基于证据的原理（伊利诺伊州儿童和家庭服务部[伊利诺伊州DCFS]，2024a）。th是在儿童福利制度及其他地区的儿童，青年及其家人的福祉的优先级，并阐明了在触摸儿童福利制度之前改善生活的承诺。专注于幸福感的预防计划旨在通过专注于家庭的优势来积极主动和赋予儿童，青年和家庭的能力；创造一个支持家庭可以成长，有弹性和我们的支持环境；在与儿童福利等政府系统互动之前，应对家庭面临的挑战（儿童福利信息网关，2024年）。探索和实施预防计划对于为儿童，青年和家庭创造健康的环境至关重要；但是，对福祉的研究同样重要，即了解导致忽视和儿童福利涉及的根本因素。在过去的20年中，越来越多地研究了各种FI的研究（Bautista等，2023），包括推动改变儿童福利系统（Casey Family计划[CFP]，2020年）的推动。是“ 21世纪的儿童福祉系统”，要求统一对福祉，关键系统的一致性和协作的统一，以及解决策略以解决福祉领域的策略（CFP，2020年）。作为州和联邦机构以孤立和分散的方式衡量儿童和家庭的福祉。某些人认为，评估和衡量福祉为服务，而其他人则将福祉视为特定的结果，或者是建立和开发个人服务的方式。此外，福祉的衡量标准必须向联邦管理机构汇报实质性差异。机构对福祉的差异差异会导致对福祉及其跨机构的措施的解释。
定量研究中的理论框架类型
定义：理论框架是指一组概念，理论，思想和假设，这些概念，理论，思想和假设是理解特定现象或问题的基础。它提供了一个概念框架，可帮助研究人员设计和进行研究，并分析和解释他们的发现。在研究中，理论框架解释了各种变量之间的关系，确定了现有知识的差距，并指导了研究问题，假设和方法的发展。它还有助于在更广泛的理论观点内将研究背景化，并可以用来指导结果的解释和建议的提出。理论框架的类型类型如下：这种类型的框架定义了关键概念及其之间的关系。它有助于为研究或研究项目提供理论基础。这种类型的框架从一般理论或假设开始，然后使用数据来测试和完善它。它通常用于定量研究中。
优化中的可重复性：理论框架和局限性
除了机器学习模型的实际部署之外，机器学习学术界的可重复性危机也得到了充分的记录：请参阅 [ Pineau 等人，2021 ] 及其参考文献，其中对不可重复性的原因（对超参数和实验设置的探索不足、缺乏足够的文档、代码无法访问以及不同的计算硬件）进行了出色的讨论，并提出了缓解建议。最近的论文 [ Chen 等人，2020 、D'Amour 等人，2020 、Dusenberry 等人，2020 、Snapp 和 Shamir，2021 、Summers 和 Dinneen，2021 、Yu 等人，2021 ] 还证明，即使在相同的数据集上使用相同的优化算法、架构和超参数训练模型，它们也会对同一个示例产生明显不同的预测。这种不可重复性可能是由多种因素造成的 [D'Amour 等人，2020 年，Fort 等人，2020 年，Frankle 等人，2020 年，Shallue 等人，2018 年，Snapp 和 Shamir，2021 年，Summers 和 Dinneen，2021 年]，例如目标的非凸性、随机初始化、训练中的不确定性（例如数据混洗）、并行性、随机调度、使用的硬件和舍入量化误差。也许令人惊讶的是，即使我们通过使用相同的“种子”进行模型初始化来控制随机性，其他因素（例如由于现代 GPU 的不确定性而引入的数值误差）（参见，例如，[ Zhuang et al. , 2021 ]）仍可能导致显着差异。经验表明（参见，例如，Achille et al. [ 2017 ]）
童年和青春期认知需求发展的理论框架
摘要：广泛的研究强调了认知需求（NFC）在各种情况下的重要性，但是我们对其发展的理解仍然有限。尤其是当前的心理文献在影响NFC发展的因素上相对沉默。我们旨在通过基于认知适应特征理论（CATT）的原理提出NFC的发展模型来解决这一差距。通过对当前文献的全面综述，我们阐明了有助于童年和青春期NFC发展的潜在关键组成部分。此外，我们概述了基于模型的关键组成部分促进NFC开发的几种潜在策略。该模型旨在为未来研究NFC发展的可能机制进行研究。向前迈进，未来的研究应在现实世界中经验检验这些假设，以增强我们对NFC发展的理解，并验证建议的培养策略对其有效性。
entaction的五个支柱是共同创造人工智能的理论框架
本文提出了ENACTION的认知科学范式，作为共同创造性艺术智能（AI）的理论框架。eNACTION描述了通过在感知过程中与环境的相互作用与环境的相互作用出现的含义。eNACTION与信息处理（IP）认知理论不同，因为它不采用计划，而是精通和定位的含义构建过程。本文认为，可以用作设计，评估和描述共同创造的AI系统的理论基础。描述了五个支柱：自治，感知，实施，出现和经验。每个类别都应用于共同创造的AI，以创建一个描述性框架，以分类和系统地描述共同创造的AI系统。通过文献进行了20个共同创造的AI系统，包括Chatgpt，稳定扩散和Google的双子座。为每个颁发类别提供了设计建议。
人工智能模型可解释性的理论框架及其在生物医学中的应用
摘要 — 可解释人工智能 (XAI) 是人工智能界一个充满活力的研究课题。它引起了各种方法和领域的关注，尤其是那些涉及高风险决策的领域，例如生物医学领域。关于这个主题的文章已经很多，但 XAI 仍然缺乏共享的术语和能够为解释提供结构合理性的框架。在我们的工作中，我们通过提出一种新颖的解释定义来解决这些问题，该定义综合了文献中的内容。我们认识到解释不是原子的，而是来自模型及其输入输出映射的证据与人类对这些证据的解释的组合。此外，我们将解释纳入忠实性（即，解释是对模型内部运作和决策过程的准确描述）和可信度（即，解释对用户的说服力有多大）的属性中。我们的理论框架简化了这些属性的操作方式，并为我们作为案例研究分析的常见解释方法提供了新的见解。我们还讨论了我们的框架可能对生物医学产生的影响，这是一个非常敏感的应用领域，XAI 可以在建立信任方面发挥核心作用。索引术语 — 可解释性、机器学习、生物医学