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撒哈拉以南非洲农业人工智能现状
执行摘要 10 1. 简介 14 2. 方法论 16 研究方法 16 局限性 17 3. 人工智能在农业中的应用 19 3.1. 人工智能技术 19 收集农业数据技术 20 分析和决策技术 22 3.2. 农场管理 23 作物监测 24 疾病管理 25 作物产量预测 27 资源管理 29 数字农业咨询服务 30 3.3. 金融科技 32 3.4. 供应链和物流 34 4. 其他观察 3 39 5. 主要资助机构 41 5.1. 加拿大国际发展研究中心 (IDRC) 41 5.2. 比尔和梅琳达·盖茨基金会 41 5.3. 非洲开发银行 (AfDB) 42 5.4. 粮食及农业组织 (FAO) 42
人工智能在非洲教育系统中的作用...
9 Vollan Okoth Ochieng 和 Moses Waithanji Ngware，《COVID-19 疫情期间教育技术的采用：肯尼亚边缘化和弱势学习者群体的经历》（2023 年）32 国际教育改革杂志 464 于 2024 年 1 月 2 日访问。
最近的裁决确认了部落主权豁免和合并
最近的三项法院判决肯定了部落主权豁免的效力——即使在没有指定部落当事方但部落利益受到威胁的情况下也是如此。 2022 年底，美国第九巡回上诉法院对克拉马斯灌溉区诉美国垦务局[1] 和 Backcountry Against Dumps 诉印第安人事务局[2] 案作出了判决。在这两起案件中，第九巡回法院均支持基于部落主权豁免的驳回判决，因为根据《联邦民事诉讼规则》第 19 条，部落是必需的当事方，该规则规定，在没有正当理由的情况下，必需的当事方必须加入诉讼。上个月，华盛顿西区美国地方法院在 Maverick Gaming LLC 诉美国[3] 案中也做出了同样的判决。从这些案件中可以得出几个结论。首先，在没有受影响部落的情况下，当事人很可能不能利用诉讼来附带攻击或限制部落权利，除非缺席的部落和至少一名指定被告的利益完全一致。其次，各机构和法院越来越重视允许部落代表和维护自己的利益和固有主权，从而限制了指定被告充分代表缺席部落的方式。[4] 第三，这些案件表明，只有联邦政府（包括其机构）才有可能成为能够充分代表缺席部落的合适指定被告。然而，随着部落继续主张自己的利益和主权，联邦政府根据规则 19 代表部落的能力实际上可能需要受影响部落的直接授权。这两项既定但截然不同的法律原则的合并——部落主权豁免和规则 19 下的合并——对于考虑挑战涉及部落权利的政府行动的各方来说值得注意。此类挑战的潜在非部落被告——即与部落合作开展可再生能源开发或其他涉及联邦或州环境或其他监管审查的土地使用等项目的各方——也应注意。规则 19 与部落主权豁免相结合，可以阻止此类挑战，或使此类项目免受挑战。根据规则 19 的加入：所需方、可行性和公平性根据规则 19，未能加入所需方可能导致根据规则解雇
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
时事更新（4 月 1 日至 7 日） - Vivek 职业学院
FAME II 电动汽车补贴仅达到目标的 52% 议会重工业常设委员会强调，FAME 电动汽车补贴计划第二阶段仅实现了目标的 51.96%。相关消息称，联邦重工业部下属的电动汽车政策评估预算委员会 (2022-23) 建议延长 FAME II 计划。
南非绿色氢的发展
摘要南非是第12大全球温室气体排放。作为减少排放的全球举措的一部分，该国还通过当事方会议承诺与这一共同目标联盟。严格的零目标已在全球和本地设定；已经意识到，脱碳能源部门不足以达到这些目标（大约46％的温室气体（GHG）排放来自南非的电力部门）。这使得有必要评估其他部门（也称为难以抗化的部门）进行脱碳。已经意识到目前在这些难以浸泡的领域中使用氢，并且将其转化为绿色氢可能会导致大量的温室气体排放降低，并可能进一步帮助全球实现2050年的这些严格的净零目标。此外，俄罗斯 - 乌克兰战争创造的地缘政治加剧了这种情况。由于我们的太阳能和风资源潜力，丰富的土地可用性，用于铂金集团金属的良好资源（用作电动机和燃料电池制造的催化剂）以及用于合成燃料的Fischer Trops技术，南非已被确定为绿色氢及其衍生物的潜在全球出口商。本文讨论了绿色氢和潜在市场途径的概念，为绿色氢而做出的国家发展，电网的考虑以及该国公正过渡的考虑。关键字绿色氢；公正的能量过渡；脱碳；价值链。
基于视频的情感并影响上下文数据集中的跟踪
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是，经常发布的数据集有许多局限性。进行检查，大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性，很难理解影响人类识别的机制，或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中，我们介绍了一个全新的大型数据集，基于视频的情感并影响上下文数据集（VEATIC）中的跟踪，可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影，纪录片和家庭视频中有124个视频片段，并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起，我们采用了一项新的计算机视觉任务，以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外，我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果，表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
商务预约申请咨询：前国防部国防人员与退伍军人事务部长、内阁办公室退伍军人事务部长、国会议员约翰尼·默瑟 (Johnny Mercer) 与 WithYouWithMe 进行了预约。
1. 您根据政府的《前部长商业任命规则》（简称“规则”）联系了商业任命咨询委员会（简称“委员会”），寻求有关担任 WithYouWithMe 顾问的建议。委员会考虑的重要信息列于下面的附件中。 2. 《规则》的目的是保护政府的诚信。根据《规则》，委员会的职责是考虑任职期间采取的行动和做出的决定所带来的风险，以及前部长可能向 WithYouWithMe 提供的信息和影响。 3. 《部长守则》规定，部长必须遵守委员会的建议。管理任何任命的得体性是申请人的个人责任。前内阁大臣和国会议员应坚持最高的得体标准，并按照公共生活的 7 项原则行事。 4. 还应注意的是，除了政府《商业任命规则》对此项任命规定的条件外，还有关于您作为下议院议员的职责的单独规则。委员会的审议