本课程鼓励使用生成式人工智能 (AI) 程序,例如 ChatGPT。生成式 AI 程序的使用符合以下课程学习成果:[插入与使用生成式 AI 相一致的学习目标]。使用生成式 AI 程序时,您必须尊重知识产权、进行事实核查并使用适当的引用方法。任何未明确指明使用生成式 AI 的课程作业都将被视为您的原创作品。未经适当归因而使用生成式 AI 程序违反了 UCA 的学术诚信政策。如果您对允许的内容有疑问,请在提交作业前询问。
参议员 DAVID POCOCK:您提到了您所做的实验,让您的团队输入意见,然后让人工智能——您是否愿意提交一份关于生成结果差异的摘要?这是您可以做的吗? Jefferson 先生:我们可以在通知中提供有关该实验结果的更多详细信息。 Longo 先生:我记得,当委员会听取有关此事的汇报时,人工智能给出了我称之为“平淡无奇”的意见摘要。它没有误导,但很平淡。它确实没有抓住意见的内容,而人类能够提取细微差别和实质内容。我认为这不是一个糟糕的总结。 Jefferson 先生:是的。我们主要感兴趣的是,在参议院财政和公共管理参考委员会对咨询公司的调查中,公众提交的意见中提到了 ASIC。我们发现,正如主席所说,一般而言,这些摘要非常笼统,关于如何引用 ASIC 的细微差别并没有在 AI 生成的摘要中体现出来,而 ASIC 员工在做摘要工作时并没有体现出来。 参议员 DAVID POCOCK:是与一家澳大利亚公司合作吗? Longo 先生:我们自己做的。 Jefferson 先生:我们与位于澳大利亚的 AWS 合作完成了这项工作。我们使用了 Llama 2 大型语言模型,我相信它是 Meta 的产品。 参议员 DAVID POCOCK:AWS 是亚马逊网络服务,您使用了两家美国公司来帮忙? Jefferson 先生:基本上是的。…… 参议员 SHOEBRIDGE:您是否说过会接受参议员 Pocock 提出的提交报告的请求?您会有一份关于离线 AI 测试的报告。 Jefferson 先生:我们可以提供有关它的更多细节。隆戈先生:我能否向委员会坦诚相待?我会尽可能地坦诚相待,但要遵守公共利益豁免权。参议员 SHOEBRIDGE:我要求提交报告。如果您能注意到它,那么您就可以处理它。隆戈先生:我认为我们可以为委员会提供一些信息,以展示我们做了什么以及从中学到什么。参议员 SHOEBRIDGE:我要求提交报告;这就是我所要求的,我想您会注意到它?隆戈先生:好的。
戏剧教育对青少年的发展影响3个术语和定义:6历史/背景7通过戏剧教育的认知发展11通过戏剧教育14心理健康和戏剧教育17结论20著作引用23 div div>
nglsync.cengage.com student01@ocpsmath2021discrete.comWelcome1 可以从试用版 NGLSync 门户访问这些帐户。学校名称应为“试用版学校”,密码为 Welcome1。一次只能有一个人使用模拟帐户查看。单击“启动课程”进入 WebAssign。选择我的电子书或滚动到页面底部并单击书籍封面进行查看。金融代数 Savvas Learning Company LLC 定量思维:用数字沟通 2e c2020 (Gaze) [FL Math for Data & Fin Lit - Regular]
戏剧教育对青少年的发展影响3个术语和定义:6历史/背景7通过戏剧教育的认知发展11通过戏剧教育14心理健康和戏剧教育17结论20著作引用23 div div>
糖尿病中的慢性高血糖状态导致葡萄糖和蛋白质,DNA和脂质之间的共价加合物通过称为Maillard反应的非酶过程形成。此过程导致形成高级糖基化末端产品(年龄)。3晚期终端产物是不可逆的大分子,并通过年龄受体(RAGE)发挥其生物学活性。4年龄之间的相互作用与愤怒之间的相互作用破坏了内皮细胞中氧化 - 还原反应,并触发炎症和血栓形成反应。狂暴,高度涉及促炎性反应和自身免疫性,有助于糖尿病血管病,炎症和动脉粥样硬化过程的进展。5,6此外,年龄段轴可导致活性氧(ROS)的产生增加,而低密度脂蛋白(LDL)的氧化,加剧的斑块形成。7
有传闻表明,南非中小企业(SME)虽然可以使用人工智能(AI)工具作为其企业资源规划软件的一部分,但并没有采用这些工具。这被视为一个问题,因为中小企业部门是经济增长的基础,而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此,本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司,并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明,尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例,但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权,而将其交给基于机器的算法,以及认为 IT 成熟度不足,无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于,它们提供了对人工智能采用障碍的理解,并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.