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技术，数据和战争的未来：詹姆斯·托伦斯的评论论文
未来的战争与欧洲的防御。John R. Allen，Frederick Ben Hodges和Julian Lindley-French。牛津，英国：牛津大学出版社，2021年。ISBN：9780198855835。 参考书目。 索引。 pp。 30、217、219、267。 $ 34.64激进战争：21世纪的数据，注意力和控制。 Matthew Ford＆Andrew Hoskins撰写。 牛津，英国：牛津大学出版社，2022年。 ISBN：9780197656549。 图。 附录。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 5、11、58、60、85、111、113、149。 $ 27.95。 战争的新艺术：冲突的起源，理论和未来。 Geoffrey F. Weiss。 剑桥，英国：剑桥大学出版社。 ISBN：9781108837644。 数字。 附录。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 324。 $ 34.99战争转变：二十一世纪大国力竞争和冲突的未来。 米克·瑞安（Mick Ryan）。 Annapolis，医学博士：海军学院出版社。 ISBN：97882477427。 表。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 42、82、104、324。 $ 39.95ISBN：9780198855835。参考书目。索引。pp。30、217、219、267。$ 34.64激进战争：21世纪的数据，注意力和控制。Matthew Ford＆Andrew Hoskins撰写。牛津，英国：牛津大学出版社，2022年。ISBN：9780197656549。 图。 附录。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 5、11、58、60、85、111、113、149。 $ 27.95。 战争的新艺术：冲突的起源，理论和未来。 Geoffrey F. Weiss。 剑桥，英国：剑桥大学出版社。 ISBN：9781108837644。 数字。 附录。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 324。 $ 34.99战争转变：二十一世纪大国力竞争和冲突的未来。 米克·瑞安（Mick Ryan）。 Annapolis，医学博士：海军学院出版社。 ISBN：97882477427。 表。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 42、82、104、324。 $ 39.95ISBN：9780197656549。图。附录。注释。参考书目。索引。pp。5、11、58、60、85、111、113、149。$ 27.95。战争的新艺术：冲突的起源，理论和未来。Geoffrey F. Weiss。剑桥，英国：剑桥大学出版社。ISBN：9781108837644。 数字。 附录。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 324。 $ 34.99战争转变：二十一世纪大国力竞争和冲突的未来。 米克·瑞安（Mick Ryan）。 Annapolis，医学博士：海军学院出版社。 ISBN：97882477427。 表。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 42、82、104、324。 $ 39.95ISBN：9781108837644。数字。附录。注释。参考书目。索引。pp。324。$ 34.99战争转变：二十一世纪大国力竞争和冲突的未来。米克·瑞安（Mick Ryan）。Annapolis，医学博士：海军学院出版社。 ISBN：97882477427。 表。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 42、82、104、324。 $ 39.95Annapolis，医学博士：海军学院出版社。ISBN：97882477427。 表。 注释。 参考书目。 索引。 pp。 42、82、104、324。 $ 39.95ISBN：97882477427。表。注释。参考书目。索引。pp。42、82、104、324。$ 39.95
基于 BERT 的叙事文章评分策略
自动论文评分 (AES) 是一种评估和评分书面散文的计算机技术 (Shermis and Barrera, 2002)。它旨在提供自动评分论文或尽量减少人工参与的计算模型。该研究领域始于 1966 年 Page (Page, 1966) 的 Project Essay Grader 系统，根据 Ke 和 Ng (Ke and Ng, 2019) 的说法，该系统自那时起一直沿用至今。AES 是自然语言处理 (NLP) 最重要的教育应用之一 (Ke and Ng, 2019; Beigman Klebanov et al., 2016)。它涵盖了一些其他领域，例如认知心理学、教育测量、语言学和书面研究（Shermis 和 Burstein，2013）。他们共同致力于研究帮助教师进行自动评估的方法，在评分论文时提供比人类更便宜、更快、更确定的方法。对于葡萄牙语，由于公开可用的语料库（Marinho 等人），该领域已引起 ENEM 论文评分社区的关注（，
全球论文竞赛2024
1 https://www.climate.gov/news-features/understanding-climate/climate-change-global-温度＃：〜：text = text =根据％20to％20TO％2002023％20NAUL，0.20％C2％B0％20C）20c％20C）％20C）20decade decade ddecade。2 https://www.un.org/en/climatechange/cop26 3 https://www.wri.org/insights/net-zero-ghg-emissions-questions-questions-questions-questions-questions-questions-questions-questions-Questions-andwered 4 https://www.c2es.org/content/international-emissions/#:~: text = by%20Sector%2C%202013-，注释，％25）％20 and％20和20 manufacturing％20（12％25）。5 https://ourworldindata.org/renewable-energy＃：〜：text =大约％20ONE％2dseventh％20％20of％20 the，共享％20in％20 the％20 Energy％20混合。
数字SAT与论文，PSAT 8/9和PSAT 10
•与测试协调员和SSD协调员合作，以满足学生在考试日的需求。•确保用于测试的设备满足技术规格。•在学生设备上安装蓝皮书以进行测试。•与测试协调员合作，以确保网络可以处理学校计划的测试时间表。•协助测试协调员和监理者进行数字准备检查。
后湾电池模拟反射论文
作者将深入研究破坏性创新的概念，并探索如何实现Horizon 2的想法。Horizon 2想法涉及扩展业务当前的模型和核心能力，以吸引不同细分市场的新客户，市场甚至新的业务目标。Horizon 2下的业务模型扩展集中在组织的中期目标上，通常需要24到36个月才能产生结果。从哈佛商业评论的后湾电池（BBB）模拟中绘制见解，本文介绍了BBB公司内的创新策略的实施。目的是协助公司增强其业务模式并过渡到高端市场。本文的后半部分将阐明与在现实世界中实施该战略相关的挑战以及它可以交付给组织的结果。具体来说，它将探讨该战略在实现员工市场内的破坏性创新方面的有效性，该公司打算使用新的商业模式来利用新市场。关键字：破坏性创新； Horizon 2的想法；高端市场
带作文的数字 SAT、PSAT 8/9 和 PSAT 10
• MDE 和大学理事会强烈建议 8 年级和 9 年级学生分开参加考试。但是，如果这能让教职员工和学生的考试管理过程更加顺畅，学校将被允许同时对 8 年级和 9 年级学生进行测试。此政策可能会在 2025 年春季及以后发生变化。
机器学习模型：英语论文文本内容特征提取和自动评分的研究
英语论文是英语学习的关键部分，反映了学生运用英语技能的整体能力。因此，对英语论文的准确评分至关重要[1]。传统的评估方法涉及教师的手动分级，这很耗时，可能无法为每个学生提供个性化评估，尤其是在面对大量学生时[2]。机器学习算法的出现提供了一种自动评分英语论文的方法。自动论文评分的机器学习算法的基本原理是使用大量的预定论文数据集来训练该算法以学习评分模式并将其应用于未知文章。将机器学习应用于自动的英语论文评分可以使评分更加客观和高效，从而节省了教师的时间和精力[3]。但是，在捕获诸如写作样式和上下文之类的主观信息时，将机器学习用于自动评分仍然存在局限性。需要进一步改进算法以说明这些主观元素。McNA-MARA [4]研究了层次分类方法在自动论文评分中的应用，并证明了该方法在论文评分领域的有效性。li [5]提出了一种使用神经网络自动中文论文评分的新模型，该模型应用BERT网络以获取文章的句子向量，然后使用两层双向双向短期内存（BI-LSTM）提取文章向量。实验结果表明，该模型的性能比其他基线方法更好。hao [6]提出了一个加权有限状态自动机系统，并利用了渐进的潜在语义分析来处理大量论文。实验结果验证了系统的有效性。本文简要介绍了用于英语论文的基于XGBoost的自动评分算法，并引入了LSTM语义模型，以从论文中提取语义评分功能，以提高算法的准确性。最后，在模拟实验中，使用五种主题赋予的论文将优化的XGBoost算法与传统的XGBoost和LSTM算法进行了比较。
AP 研讨会绩效任务 2：基于个人研究的...
学生可以使用生成的AI工具作为可选的辅助工具来探索潜在的询问主题，初步搜索信息来源，确认他们对复杂文本的理解或检查他们的语法和语气的写作。但是，学生必须直接阅读主要和次要来源，进行自己的分析和综合证据，并就如何在写作和演讲中有效地进行有效交流做出自己的选择。仍然有责任在执行绩效任务时深入互动并融合各种观点。学生必须与他们的老师一起完成临时“检查站”，以展示与任务的真正互动。
菲茨威廉学院土地经济征文竞赛 2024
https://www.fitz.cam.ac.uk/admissions/events-prospective-students/essay-competitions。您的提交必须完全是您自己的作品。提交论文时，您需要提供您的一位老师的联系信息，如有必要，我们可能会联系他们以核实您的提交是否完全是您自己的作品。学生只允许参加一场比赛，并且只能向他们选择的比赛提交一份参赛作品。每所学校每场论文比赛的提交作品数量严格限制为五份。如果同一所学校有超过五名学生参加同一场比赛，我们将联系该学校的一位老师并要求他选出这五份参赛作品；否则，该学校参加该比赛的所有提交作品将被取消资格。论文长度应少于 2500 字，并在结尾处包含参考和引用的作品列表。参考书目不受字数限制，但包括任何脚注。网站上提供有关引用的指导。申请人必须确保页码已编好，且每页上都有申请人的全名。奖项：奖金（每场比赛）为 300 英镑，一等奖为 200 英镑，获得高度赞扬的申请人将获得 25 英镑的书券。颁奖典礼将于 2024 年夏季举行。有关比赛的更多信息，请联系：essaycompetitions@fitz.cam.ac.uk。有关土地经济课程的问题，请联系：admissions@fitz.cam.ac.uk。
在说服力论文中迈向细粒度的论证策略分析
参数挖掘（AM）在过去十年中已成长为研究领域（Stede and Schneider，2018； Lawrence and Reed，2020年），重点是自动识别和提取自然语言论证的任务。这包括对论点组件的检测，例如主张（Daxenberger等人。，2017年； Schaefer等。，2022）和前提（Rinott等人，2015年），以及它们之间的关系（Carstens和Toni，2015年）。研究已在不同的文本域上进行了研究，例如更编辑的文本，例如社论（Al-Khatib等人，2016年）或Wikipedia文本（Rinott等人，2015年），到社交媒体，例如改变我的观点（Hidey等人，2017年）或Twitter（Schaefer and Stede，2022）。到目前为止，感兴趣的领域是一个识别论证策略的识别，即作者在线性化论证上做出的决定并用语言表达式以有说服力的效果标记（Al-Khatib等人）（Al-Khatib等人），2017年； El Baff等。，2019年）。有效性，可以描述为参数的一个维度 -