摘要 - 哥斯达黎加的教育必须思考并利用新的数字工具,例如聊天机器人,同时考虑相关的挑战和关注点以及它们的影响。哥斯达黎加教育部门的发展及其局限性可以反映出在该主题中拉丁美洲国家的限制,局限性和机会的模型。很少有关于CHATGPT及其在拉丁美洲的使用的研究,这是一项开创性的研究,可以导致许多未来关于生成人工智能的研究(AI)。对大学的关注提供了分析Chatgpt在教育领域的实际影响的机会。这项研究采用了定性探索方法,作为数据收集的方法是对教育和生成人工智能领域的学术数据库的文献计量学回顾,从而确定了代表研究现象的三个案例研究的识别,通过数据三角剖分,通过数据三角剖分,解释了研究对象的主要因素。结果支持Chatgpt,该研究通过改进学习过程,提供快速和个性化的答案并鼓励学生参与,对哥斯达黎加的教育产生积极影响。此外,我们提出了所有机构在教育体系的合作和执行之间的紧密结合:教育部长,中央政府,地方政府,大学,创新,非政府组织(NGOS),智囊团和国际组织。
报告分为三个部分。在第一部分中,我们回顾了现有的软件质量保证措施和技术——那些为传统软件开发并应用于传统软件的措施和技术。这部分对软件可靠性和指标、静态和动态测试以及正式规范和验证进行了相当全面的概述,可能会引起那些不关心人工智能软件的人的兴趣。在第二部分中,我们考虑了基于人工智能的软件的特征、第一部分中确定的措施和技术的适用性和潜在效用,并回顾了专门为基于人工智能的软件开发的少数方法。在本报告的第三部分中,我们提出了对这一重要领域的进一步探索的评估和建议。提供了包含 194 个条目的详尽参考书目。
在高增长组织中,在快速开发周期中确保产品质量至关重要。诸如Dora(DevOps研究和评估)和空间(软件生产力,评估,控制和评估)等框架具有高级开发人员的生产率,但系统地改善质量实践的差距很大。本文介绍了专门针对高增长组织的综合质量成熟模型。该模型包括14个质量维度,从静态测试到配置管理,提供了一种整体质量增强方法。通过案例研究和实施策略,我们证明了该模型在提高产品质量,降低缺陷以及提高快速扩展环境中的运营效率方面的功效。
摘要 — 本文重点介绍了风能和太阳能与现有电力系统的整合,突出了技术挑战,即电能质量问题和非技术挑战。由于环境问题和化石燃料成本上升,可再生能源大幅增加。综合电网是由多个独立电网整合而成的电力系统。各个成员系统保留各自的功能,但其运行由一个控制中心监督。本文讨论了与各种可再生能源特别是太阳能光伏和风能转换系统电网整合相关的一些挑战和问题。由于风速的不确定行为,很难获得优质电力,因为风速波动会反映在连接到风力涡轮机的电机的电压和有功功率输出上。太阳能渗透还会改变系统的电压曲线和频率响应,并影响公用电网的输配电系统。可再生能源和分布式发电机数量的增加需要新的电网运营和管理策略,以维持甚至提高电力供应的可靠性和质量。小规模发电和大规模发电的技术问题;一些非技术问题已经讨论过。
I.在2024年6月3日至7日,针对东非地区数字整合计划(EA -RDIP,P176181)进行了项目实施支持任务(ISM)。作为该更广泛的地区项目的一部分,南苏丹共和国的混合动力(虚拟和面对面)任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood(Tane Tean Leader,高级数字开发专家)领导,由Victor Kyalo(高级数字发展专家),Ariic David Reng(数字发展顾问),Michael Okuny(高级财务管理专家)和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek(高级生产专家)组成。Giacomo Assenza(网络安全专家)和Dereje Agonafir Hablewold(高级环保专家)和Jennifer Gui(南苏丹项目焦点,高级数字发展专家)实际上加入了任务。
欧盟访问和交货的机构参考访问www.ema.europa.eu/how-to-find-us向我们发送问题,请访问www.ema.europa.eu/contact电话+31(0)88 781 6000
设备应在非危险区域和基本电磁环境中使用,后者在 EN 61326-1 中定义。避免强烈的机械冲击和振动。避免腐蚀性环境和受灰尘、油雾等严重污染的区域。使仪器远离阳光直射。突然的温度或湿度变化可能会影响传感器的灵敏度。
简介国家高等教育联盟(NTEU)代表了28,000多名澳大利亚高等教育和研究的成员的工业和专业权利。我们欢迎有机会向参议院教育和工作场所关系委员会提交给大学治理。从不断增长的治理失败清单之后,包括范围内的工资盗窃,劳动力计划差,员工的边缘化,利益冲突和高管薪酬的边缘化,NTEU一直主张大学治理的议会审查。参议院对大学治理的调查提供了更广泛的大学社区以及公众(包括那些在高等教育方面的经验),有机会直接与政府分享他们的经验,关注和建议。良好的机构治理不仅是大学员工和学生的核心关注点,而且对于那些依靠大学提供了发展我们经济所需的关键技能,知识和专业知识的人,并支持我们的社会福祉到未来。大学具有充当公共利益的主要功能,这必须反映在其治理结构中。
在有限的预算下,获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而,现有的方法很少直接解决这个问题;现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题;我们将人工智能模型视为同事,并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”(HAEM)算法扩展了 Dawid-Skene 模型,将 AI 模型视为同事,并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验,并将 HAEM 与两种方法(MBEM 和 Dawid-Skene 模型)进行了比较。我们发现,在大多数情况下,基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能,并且当 AI 模型性能不佳时,它表现出比 MBEM 更好的性能。
DNA分析在遗传疾病诊断、法医鉴定、生物技术和分子生物学等研究中有多种用途。在这项生物分子研究中,使用储存的不同年份的血液样本进行 DNA 分析。本研究旨在确定血液样本保存时间与DNA数量和质量之间的相关性,并确定保存血液样本中的DNA是否可以作为模板进行进一步分析,即通过测量DNA的浓度和纯度来查看数量,通过扩增AMEL基因来查看DNA的质量。从储存的血液样本中提取 DNA 的方法对于生产高质量的 DNA 非常重要。两种常见的方法是使用 chelex 和商业试剂盒。 Chelex 方法使用树脂结合金属离子并去除蛋白质,而商业试剂盒则使用硅胶柱来纯化 DNA。试剂盒中存储了 9 个血液样本,商业试剂盒中存储了 9 个血液样本。该方法包括提取,然后用分光光度计测量 DNA 的浓度和纯度,基因组电泳,用 PCR 进行 DNA 扩增,以及 PCR 电泳。对DNA提取结果进行定量和定性分析。使用 IBM SPSS for Windows 版本 25 应用程序执行定量数据分析。定量测试采用分光光度法进行。使用重复测量方差分析检验 (Anova Test) 来处理浓度值,而使用 Krukal Wallis 检验 (Krukal Wallis Test) 来测试纯度值。根据琼脂糖凝胶电泳结果进行定性检测。使用 Chelex 方法发现 2022 个样本中的 DNA 含量最高,平均浓度值为 341.69 ng/µL。 2023个商业试剂盒样本的DNA质量最好,平均纯度值为1.797。所有样本均成功扩增并显示出雄性和雌性。关键词:牙釉蛋白,储存血液,DNA,提取。
