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影响小学学生的教育成果的因素文献综述支持五到十二个研究
我们要感谢教育部资助这篇文献审查的感谢。我们还要感谢技术咨询小组和其他专家，Sally McManus，Tamsin Ford和Birgitta Rabe的成员，他们指导了从规范和文献选择到报告的评论，并评论了该报告 - 他们的支持对于帮助导航，澄清，澄清和解释文学的广度是非常宝贵的。We would also like to thank Amanda Taylor and Wendy Durham for their expertise in conducting the literature searches, Esteban Damiani, Alessandra Sciarra and Alina Fletcher for appraising, analysing and interpreting literature, Gemma Schwendel for quality assuring statistical references, and Angela Donkin and Liz Twist for reviewing aspects of the report.最后，也必须感谢艾玛·霍金斯（Emma Hawkins），卡玛吉特·阿希坦（Kamaljit Ahitan）和尼兰·巴西（Neelam Basi）的行政支持。
Daire Boyle。通过胡塞尔和库恩分析人工智能，人工智能的现象学方法如何带来范式转变。第 20 届电子商务、电子服务和电子社会 (I3E) 会议，2021 年 9 月，爱尔兰戈尔韦。第 185-197 页，�10.1007/978-3-030-85447-8_17�。�hal-03648106�
摘要。在技术飞速进步的世界里，人工意识的问题迫在眉睫。机器是否可以被视为有意识，首先取决于我们对意识的理解。本文试图用胡塞尔的术语来描述意识，然后指出，心灵哲学和人工智能研究领域的库恩范式转变是由这种框架引起的。这一观点得到了胡塞尔自然立场论的支持，该论题是识别哲学上有效的探究模式的指导工具，其中基础假设得到精确评估并始终受到密切关注。在建立这种胡塞尔范式转变时，我们更有能力真正理解意识、其模式及其对机器的潜力。关键词：意识；人工智能；现象学；范式转变；机器学习不透明性。
电子与计算机工程课程
掌握数学建模、系统建模、数值计算和算法推理等技能，以独立或在多学科小组/团队中解决计算机工程挑战；3. 理解和应用离散数学和计算；4. 定义复杂的工程问题，收集、分析数据和问题，开发模型并实施工程问题的解决方案；2. 分析、设计和优化管理硬件/软件计算机
偏远社区健康食品供应链研究
在过去20年中，地方，州和联邦政府机构进行了广泛的研究，分析了偏远社区与偏远社区相关的问题。这些报告强调了许多问题，并提供了整个澳大利亚地区和偏远社区面临的问题的详细根本原因分析，包括直接分析北昆士兰州社区的报告。
如何引用本文 Parapadakis，D.（2020）“人工智能可以帮助预测学习者的需求吗？从预测学生满意度中吸取的教训”。伦敦教育评论，18 (2): 178–195。https://doi.org/10.14324/LRE.18.2.03
使用人工智能 (AI) 以低成本成功分析大规模数据，使其成为分析学生数据以发现可以为教育决策者提供信息的模型的有吸引力的工具。本文研究了学生满意度模型的决策案例，研究了英国高等教育机构十年（2008-17 年）全国学生调查 (NSS) 结果。它回顾了衡量学生满意度所涉及的问题，表明数据中存在有用的模式，并提出了在没有更深入理解的情况下检查数据中价值所涉及的问题，对比了手动分析数据和使用人工智能分析数据的结果。本文讨论了使用人工智能的风险，并说明了为什么当人工智能应用于不明确、不理解和不被广泛认可的教育领域时，它不仅会带来可以消除成本节约的风险，而且无论法律要求如何，它都无法提供算法问责制。
二、综合运用科技手段打造未来智能海关
海关机构的认知服务可帮助海关官员做出更明智的决策，从而提高合规性和便利性。数据分析（例如自动选择规则）已成为海关机构越来越重要的工具。机器学习功能有助于解决一般问题，例如分析文本以获取情感情绪、分析图像以识别物体或面部、将语音（音频）转换为文本、将文本翻译成多种语言，然后使用翻译后的语言从知识库中获取答案。应用各种人工智能组件可以显著增强海关运营。视觉搜索和面部识别技术、行为和预测分析、收入征收模型、产品分类、海关审计、基于风险的定位、分析 X 射线扫描仪的集装箱图像、物流监控、识别高风险乘客和车辆等都可以定制以用于海关和边境管理。
使用相机陷阱监测生物多样性监测中的博士位置
博士生将在该项目中发挥关键作用，重点是分析从相机陷阱收集的广泛数据。他们的研究对于促进我们对卡拉哈里的多物种相互作用和生物多样性的了解至关重要，尤其是在不同的土地使用制度和气候变化方面。他们将采用现有的方法来分析相机陷阱数据中的丰度，同时出现和栖息地的选择，同时还使用层次建模探索了新方法的潜在发展。职责：●管理，分类和分析大量相机陷阱图像。●使用机器学习和AI工具来识别和生物多样性分析。●根据摄像头陷阱数据，开发和测试用于评估物种丰度，共同出现和栖息地选择的统计方法。●应用GIS分析研究空间生物多样性模式和土地利用影响。●在协调现场工作中发挥作用，包括数据收集和物流，以确保成功地延续现场活动。
