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引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
BEHAVIOR-1K：具有 1,000 个日常活动和现实模拟的具身 AI 基准
摘要：我们提出了 BEHAVIOR-1K，一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，分别由“您希望机器人为您做什么？”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动，基于 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等），其中有 5,000 多个对象，并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON，这是一个新颖的模拟环境，它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能，这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们提供了一项初步研究，研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站：https://behavior.stanford.edu。
MedPerf - 使用联合评估的医疗 AI 开放基准测试平台
Vector Institute)、Vijay Janapa Reddi（哈佛大学）、G Anthony Reina（在英特尔任职期间做出贡献）、
福利和承保范围摘要：该计划涵盖了什么以及您为涵盖服务付出的奥斯卡奖：铜经典4700计划
您继续承保范围的权利：如果您想在结束后继续覆盖范围，则有一些机构可以提供帮助。这些机构的联系信息是：德克萨斯州保险局，瓜达卢佩街333号，奥斯汀，德克萨斯州78701，电话1-800-578-4677或http://www.tdi.texas.gov/index.htex.html或1-855-Scsar-55。您也可以使用其他覆盖范围选项，包括通过健康保险市场购买个人保险范围。有关市场的更多信息，请访问www.healthcare.gov或致电1-800-318-2596。您的申诉和上诉权利：如果您对拒绝索赔的计划提出投诉，则有一些机构可以提供帮助。此投诉称为申诉或上诉。有关您的权利的更多信息，请查看您将获得该医疗要求的福利的说明。您的计划文件还提供完整的信息，以提交索赔，上诉或申诉。有关您的权利，本通知或协助的更多信息，请联系：http：//www.tdi.texas.gov/index.html。该计划提供最低基本覆盖范围？是。最低限度的覆盖范围通常包括计划，通过市场或其他个人市场政策获得的健康保险，Medicare，Medicaid，Chip，Tricare以及某些其他覆盖范围。如果您有资格获得某些类型的最低基本覆盖范围，则可能没有资格获得高级税收抵免。该计划是否符合最低价值标准？不适用。中文（中文）：如果需要中文的帮助，请拨打这个号码，请拨打这个号码1-855-672-2789。对于您的计划，Woesn Moes不符合最低价值标准，您有资格获得高级税收抵免，可以帮助您通过市场来制定计划。语言访问服务：西班牙语（Español）：对于Obtener Asstencia en Spanish，Lleme Al 1-855-672-2tagalog（Tagalog）：功夫Kailangan ninyo Tagalog的帮助电话1-855-672-2navajo（dine）：dinehgo shika at'ohwol ninisingo，kwiiijijigo holne'1-855-672-2
Yoshua Bengio 教授的书面声明
人类正处于人工智能 (AI) 加速发展的轨道上。2019 年，最先进的模型是 GPT-2，该模型无法可靠地数到十。仅仅四年后，同样基于深度学习的类似但更大的人工智能系统可以编写软件并就智力主题提供建议。科技公司现在正竞相创造通用人工智能 (AGI)：在大多数或所有知识工作中匹敌或超越人类能力的通才和自主系统。2018 年深度学习图灵奖的三位获奖者（Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和我）将 AGI 的时间线定在几年到几十年的区间内。在本文中，我研究了这其中涉及的一些更大规模的风险，并提出了减轻灾难性后果风险的方法。
COVID-19疫苗：Benton＆Franklin Health District 经济发展项目经理 如何准备住宅地块计划 移动家庭安装图计划样本 巷县的综合计划
能够拜访朋友，旅行和步行而无需面具的能力是西班牙裔疫苗接种的原因
svgeditBench：用于定量评估LLM SVG编辑功能的基准数据集
文本到图像模型近年来已显示出进展。随着这一进展，从文本中生成向量图也已提出。svg是向量图形的流行效果，SVG代表带有XML文本的场景。因此，大型语言模型可以直接处理SVG代码。考虑到这一点，我们专注于使用LLMS编辑SVG。用于定量评估LLMS编辑SVG的能力，我们提出了SVGeditBench。svgeditBench是评估LLMS编辑SVG代码能力的基准。在提议的基准下进行评估时，我们还显示了GPT-4和GPT-3.5结果。在实验中，GPT-4在定量和质量上都显示出与GPT-3.5的优势。该数据集可在https://github.com/mti-lab/svgeditBench上找到。
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
S2N -TLS基准测试和比较分析-libraetd
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生（AWS），我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全（TLS）库的简单且可靠的比较基准，以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接，从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库（S2N-TLS，OpenSSL和Rustls）适应一个共同的接口，并测量握手延迟，吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能，但要比Rustls更高的内存使用，这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中，以防止部署前的性能回归，更详细的测试以获得更具体的见解，并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议，可确保两个端点（例如，您的计算机和Web服务器）安全通信。TLS有两个主要目标：身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证，它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性，这可以防止
公务员福利的政治经济学......
This study is dedicated to: #Mal Abul-Hassan-Aliyu (Audi) #Hajiya Rabi'atu (Ya-Takko) #Alh Abbas Usman #Alh Abbas Dabo Sambo *Lawal, *Sani, Alh Yahaya, Haj Amina (Dudu), *Haj Maryam (Mairo), *Abdullahi, Alh Ibrahim (Iro), *Bello, Haj Halima, Alh Ahmed Tijjani, Haj Fatima (Lanti) Alh Shehu #Alh Zubairu Usman #Haj Salamatu (Yamini) Justice Binta Zubairu Amina, Abidah, Adilah, Anisah,*Aqibah &*Aqilah, Aslamah, Aunatullah Rukayya, Fatima #Prof Dahiru Yahya Hajiya Fatima-Uwani (Goggo) Dr Anisah Yahya Al-Amin, Abidallah, Adil, Anees, Aslam Yusuf #Alh Adamu Hamakan #Haj Khadijah (Baaba) Haj Rukayya Adamu Aisha, *Sadiq, Raheema, Halima Musa, Fadilah #Alh Ahmadu Ido #Haj Hauwa'u (Inna) Haj Zainab Ahmad Arif、Anisah、Nafisah #Alh Abubakar Tanimu Kwarbai #Alh Ibrahim Balarabe Hussaini #/* 已故 愿死者的灵魂安息在 Aljannah Firdaus。阿明，阿明。