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机器学习和人工智能的成熟度评估
Contino 是一家专业服务公司，通过采用数据平台、数据科学企业 DevSecOps 和云原生计算，帮助组织实现可衡量的转型。我们帮助客户构建自己的创新引擎，使他们能够更快、更高效地提供更好的解决方案，作为其数字化转型目标的一部分，并减少对外部提供商的依赖。我们与所有客户采用双重交付和技能提升方法。这意味着，除了帮助您完成最具战略性的项目外，我们还将专注于技能转移和提高您自己的数据管理和利用、云、DevSecOps 和相关最佳实践（如 CI/CD、自动化和微服务的采用）的能力。
评估期：2018-19 至 2022-23
经济学系经常举办一些学生研讨会，要求我们的学生根据自己的选择准备一些 PowerPoint 演示文稿。学生们高效地完成他们的工作并满足我们的要求。他们也非常熟悉 ICT 工具，例如计算机、投影仪、笔记本电脑等。因此，不仅优等生会展示他们的 PPT 演示文稿，我们的普通流学生也会高效地展示。第 2 学期 (H) 的学生，即 DEBALINA KOLE 女士和 ASHA SHAW 女士于 2023 年 5 月 11 日就宏观经济理论进行了令人满意的演讲，而第 4 学期 (G) 和第 5 学期 (H) 的学生，即 ATISHMAN NEOGI 先生 (SEM 4)、TITAS DUTTA 女士和 DIPTAYAN GHOSH 先生 (SEM 6) 于 23 年 4 月 25 日就不同的“印度经济当代问题”准备了令人印象深刻的演讲。
USN内部评估测试2 - 2024年7月
3讨论氢能的应用，优势和缺点。[10] CO2 L2 4讨论风力涡轮机位置选择的风特性和指南。[10] CO2 L2 5在整齐的图中，解释基于二进制周期的地热
多相机3D帕金森氏病的精度评估
帕金森氏病（PD）是一种毁灭性的运动，在全球流行率上加速了，但是缺乏精确的症状测量使得有效疗法的发展具有挑战性。统一的帕金森统一级评级量表（UPDRS）是评估运动症状严重程度的黄金标准，但其手动评分标准含糊不清，既模糊又主观，导致了粗糙和嘈杂的临床评估。机器学习方法有可能通过使PD症状评估现代化，以使其更具定量，客观和可扩展性。但是，缺乏用于PD运动考试的基准视频数据集阻碍了模型开发。在这里，我们介绍了郁金香数据集以弥合此差距。Tulip强调预先挑剔和全面性，包括25种UPDRS运动考试活动的多视频记录（6张摄像机），以及3位临床专家的评级，在帕金森氏症患者和健康对照组中。多视图记录实现了身体运动的3D重建，该重建更好地捕获疾病特征，而不是更多的调用2D方法。使用数据集，我们建立了一个基本线模型，用于预测3D姿势的UPDRS分数，以说明如何自动化现有诊断。展望未来，郁金香可以帮助开发超过UPDRS分数的新的精确诊断，从而深入了解PD及其潜在治疗方法。
使用机器学习的自动脆弱性评估
在网络安全的迅速发展的景观中，传统的脆弱性评估方法努力地跟上加快潜在威胁的复杂性和数量的步伐。本文探讨了机器学习技术的整合，以增强自动化脆弱性评估。通过利用高级算法，例如监督学习，无监督的学习和强化学习，我们开发了一种能够以比传统方法更高的准确性和效率来识别，分类和优先级别的系统。我们的方法涉及有关历史脆弱性数据的培训机器学习模型，以预测新的和新兴的威胁，从而实现主动的安全措施。我们通过经验分析和案例研究评估系统的有效性，证明检测率的显着提高并降低了假阳性。结果表明，机器学习可以实质上增加自动化脆弱性评估过程，从而为现代网络威胁所面临的挑战提供了有希望的解决方案。
拉伯克社区健康需求评估 (CHNA)
致谢 1 目录 2 执行摘要 4 简介 7 MAPP 流程 8 县级健康排名模型 9 使命和愿景 11 数据收集方法 12 利益相关者访谈 13 社区调查 17 调查传单 17 大学焦点小组和调查 18 社区状况评估 20 关于拉伯克 20 保险覆盖范围 24 死亡率 29 以前的 CHNA 30 社区环境评估 31 大学城 33 州际公路 27 34 社区合作伙伴评估 39 社区参与结果 40 拉伯克公共卫生工作人员研讨会 40 与拉伯克卫生委员会的会议 41 关键线人访谈 42 思想交流（社区倾听会议） 44 社区状况评估调查 46 大学生团体和调查 53 来自大学焦点小组 67 学生对拉伯克公共卫生的建议 71 关键信息提供者的声音和思想交流 75 医疗保健的可及性 75 心理健康、药物滥用和无家可归 76 性传播感染 (STI) 和青少年怀孕 79 健康问题 84 肥胖和糖尿病 84 心脏病 84
了解猎人点海军造船厂气候影响评估
海军正在努力完成其对HPN疗法的第五次审查。本次审查包括对气候变化对海平面上升的预计影响的评估以及2035年和2065年日历年的地下水水平的变化。这项评估的结果将有助于海军与环境最佳实践，监管要求和长期可持续性目标保持一致。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
2023-2024 年印第安纳州评估政策手册
学校管理者应该知道，联邦《初等和中等教育法》（ESEA）第 1111(b)(2)(A) 条（经《每个学生成功法案》（ESSA）修订）要求在数学、阅读或英语/语言艺术 (ELA) 和科学方面实施高质量的学生学业评估。第 1111(b)(2)(B) (i)(II) 条要求对所有需要评估的年级的小学和中学学生进行这些评估。此外，第 1111(c)(4)(E) 条要求全州范围内所有学生的评估参与率达到 95%，并且每个学生群体都必须纳入该州的联邦问责制度。未能参加必需的评估可能会导致联邦问责评级降低。