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EDUTEC 人工智能与教育报告
AI可以定义为“基于关系算法的自动化”。当机器和应用程序根据数据关联（或从专家知识推断出的关联）自动进行推理时，会发生两个超越传统教育技术的根本变化：一方面，从捕获数据转变为检测同一数据中的模式；另一方面，从提供教育资源访问权限转变为自动化有关教学和其他培训过程的决策。检测模式和自动化决策都是可委托给计算机系统的责任级别的飞跃。但开发人工智能系统的过程可能会导致模式检测中的偏见和决策中的不公平。因此，作为教育工作者，我们必须批判地关注人工智能系统的使用。本报告概述了利用人工智能改善教育的机会，认识到将出现的挑战，并提出了指导新政策制定的建议。
糖尿病与牙周疾病之间的关联
牙周疾病是人类中最普遍的慢性疾病之一。 div>随着全球数据，2010年，晚期牙周炎是第六种最普遍的病理学，影响了全世界的7.43亿人（11.2％），并且在1990年至2010年之间没有相关的患病率变化[8]。 div>根据2005年最完整的调查，在西班牙收集的流行病学数据表明，在35 - 44年之间的成年人中，只有14.8％的牙龈只有14.8％的牙龈，有59.8％的牙龈炎和25.4％的牙周炎。 div>，在65 - 74年的人们中，只有10.3％的人会拥有健康的牙龈；其余的将患有某种类型的牙周疾病（51.6％的肝炎炎和38％的牙周炎）。 div>这些数据通过在西班牙进行的更广泛的口服CO的流行病学流行病学研究得到了强烈的证实，其中38.4％（95％IC [36.4; 40,5]）对牙周遗迹需求的患者进行了观察到的患者，从45年中观察到了严重的患者[10]。 div>
estratificaciónparamejorar el rendimiento de una ann ...
摘要。 div>- 在机器学习模型的概括中发现的问题之一，该问题已在瓜亚基尔市综合私人健康诊断中心（综合私人健康诊断中心）实施。它们阻止了监督学习模型的最佳性能，对于整体中心的生产，它取决于数据的不平衡或失衡，具体取决于类的类型。 div>因此，由于人工神经网络获得了最可接受的性能，因此本研究将重点放在人工神经网络的评估上，以及在学习过程中应用99.98％实现的改进。 div>
标准
作者：卡琳·奥维斯博士，首席统计官美国管理和预算办公室（OMB）今天发布了对《统计政策指令第 15 号》（指令第 15 号）的一系列修订：《维护、收集和报告联邦种族和民族数据的标准》。这是自 1997 年以来对第 15 号指令的首次修订。这一进程始于 2022 年 6 月，当时首次召开了跨部门技术工作组会议，该工作组包括代表收集或使用种族和民族数据的计划的职业联邦政府工作人员。自第一次会议以来，我们审查了 20,000 条评论，并进行了近 100 次磋商以听取公众意见，然后才最终确定了今天宣布的重要标准。感谢数十个联邦机构工作人员的辛勤工作以及数千名公众的意见，这些更新的标准将有助于维护、收集和报告更有用、更准确、最新的联邦种族和民族数据。这些审查将提高我们比较不同联邦机构收集的信息和数据的能力，并了解联邦计划是否有效地服务于我们多元化的国家。您可以在《联邦公报》以及 spd15revision.gov 上阅读更新后的第 15 号指令。流程 2022 年 6 月，OMB 召集了种族和族裔标准跨部门技术工作组 (工作组)，以制定建议，提高联邦种族和族裔数据的质量和实用性。该工作组由代表 35 个机构的职业联邦官员组成，主要依靠过去十年的机构研究以及机构对可能的替代方案进行测试的试验。工作组还制定了公众参与流程，其中包括：
带有遗传材料的数据库
如图所示，这项研究是在数据库，法学和出版物的基础上进行的。在这里纳入了与研究对象有关的所有决定，并不一定反映最高法院的立场。首先，法院或国际机构颁发的法院被列为，随后是根据国家字母顺序插入的国家法院的裁决。如果找不到有关感兴趣主题的特定戒律，则使用更全面的术语。在这项研究中，所使用的主要搜索词是：带有遗传物质的数据库； DNA数据库；法律基础是国家DNA数据库；样品DNA用于数据库；国家法医DNA数据库；政府监视，DNA和人权；来自人们说服的人和数据库的DNA样本；保留DNA曲线；法医DNA数据库和生物合法性；遗传信息数据库；重罪逮捕的DNA收集；从遗传材料重复的日期基础的ad y； DNA指标的警察日期基础；法医罚款的遗传特征；遗传日期的prueba de dna y基础。总体上以外语的决策分析结果对理解结果的简要描述，以便可以全面评估对来源的保真度。
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关于医生的效率和有效性的优化，心脏病学中的人工智能将有助于解释大量临床数据。 div>通过自动执行常规分析任务，AI将允许卫生专业人员专注于更复杂的决策和与患者的互动。 div>此外，连续远程监控将受益于AI分析真实时间数据的能力，从而为患者心血管健康的变化提供早期警报并允许进行预防性干预。 div>在一起，这些进步将显着改变心脏病学治疗的诊断和选择过程。 div>
文学的系统评价 - ISSN：2806-5905
总结大学辍学的预测对于提高保留和学术成就至关重要。 div>本研究旨在通过对现有文献的系统审查来评估机器学习（ML）技术在学生辍学的预测中的有效性。 div>采用了基于棱镜方法论的探索方法和文献分析。 div>定义了研究问题，在学术数据库（IEEE Xplore，Scopus，Science，Scielo，Scielo）中寻求相关文件，在包含和排除标准后选择了主要研究，并提取了摘要的相关数据。 div>研究映射允许对研究场景有结构化的理解。 div>审查确定，高级ML技术（例如深度学习和混合模型）在预测学生辍学的效率上很高，细节可达到96％。 div>集合学习和各种算法等技术也表现出很高的有效性，证明了它们管理学生数据复杂性的能力。 div>学术和人口统计学因素是ML模型中最常见的主要预测因素。 div>在复杂的准确性和管理方面，高级ML模型超过了传统方法。 div>但是，研究质量的变异性以及方法缺乏标准化表明，需要更加多样化和标准化的未来研究以更好地概括研究结果。 div>
深度学习计算机视觉和对Helisa Dham场景的认可。华为的“诺亚方舟”实验室。英国。 I 中的课程
深度学习是一种自动学习方法，它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法，为之，数据（经验）广泛可用，但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中，我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务（对象检测，实例分割，对象之间的关系预测）和数据模式（图像，视频，3D）创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>