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基于 KPI 的实验方法，通过评估...
为空中交通管制员建立和维护进场飞机着陆顺序提供的支持工具。AMAN系统设计初衷是为了提高空中交通管理（ATM）的效率，但很少有研究基于关键绩效指标（KPI）研究该系统的运行效益，并在实时环境下评估实际数据。本文的主要目的是提出一种基于KPI的可迁移比较分析方法，用于通过雷达轨迹识别AMAN的运行效益。首先，通过联合研究全球主流的ATM绩效框架建立了6个KPI。其次，根据每个KPI的特点确定合适的评估技术方法。最后，以中国某大城市机场为例，定义3个时期，形成相似性较高的数据样本进行对比实验。结果验证了所提方法的可行性，并发现在AMAN系统作用下，进场运行性能得到了全面的改善。
评估癌症的耐药性 Jack，Veronica Awafung（2024）对UGAN-ugan-乡村医院和卫生中心的可再生能源整合的审查
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评估编程学习的困难
摘要本研究探讨了马来西亚理工学院学习编程的学生的挑战和观点。该研究旨在分析学生对解决问题和计划设计（PSPD）的理解，这些因素导致课程表现不佳以及学习环境对他们的表现的影响。我们调查了236名学生，以获取他们对编程教育的人口数据和知识，技能和态度。以上表明控制结构主题在学生中被确定为有问题。此外，该研究确定了一些挑战，包括设计算法，调试和理解编程语法。结果还表明，学生更喜欢更多动手，以应用程序为导向的学习过程，例如小组讨论，配对编程和实验室工作，而不是基于教学的讲座方法。因此，研究的结果进一步揭示了学生对计算思维模块的反应是“正面的，这使学生能够增强他们的问题和程序设计能力。看到这些结果表明，应鼓励某些教学方法，例如通过配对编程和融合计算思维成对的压力学习，以改善编程教育的结果。探索提出了基于证据的策略，讲师可以嵌入其教学中，以帮助减轻学生对编程原则的挣扎和理解。根据Dengler关键字：计算思维，教育，配对编程，理工学，解决问题和程序设计介绍软件和技术领域蓬勃发展，并且繁荣已经创造了对编码技能的需求，这些编码技能无处不在，不仅需要记住语法。学习计划需要培养分析思维，算法推理以及将抽象思想转化为工作代码的能力。在世界各地，编程的掌握变得越来越重要，因为它是当代劳动力市场中最受欢迎的能力之一，并且将来将继续与之相关（Amnouychokanant等人，2021A； Kim＆Lee，2016;工，2016年;该Yyła等，2024）。
评估...
本文对位于越南Binh Duong Province的Bau Bang Industrial Park的一个医疗中心实施的废水管理系统进行了全面分析。，该设施拥有166张和60张床位的工作人员，根据TCVN 4470：2012综合医院设计标准，满足包括国内，医疗和辅助要求在内的各种水需求。废水管理系统经过精心设计，可分别处理雨水和废水。雨水通过地面和屋顶排水网络有效地收集，而国内和医疗废水经历了离散的收集过程。医疗中心的废水处理设施以100立方米/天运行，采用多阶段治疗过程来确保符合严格的监管标准（QCVN 28：2010/BTNMT，B列B，K = 1）。此过程包括初步治疗，厌氧和有氧生物学处理，膜过滤和消毒。该设施始终符合QCVN 28：2010/btnmt中概述的质量参数，这些参数表现出有效的有机污染物，悬浮固体，氨，磷酸盐和病原体的有效去除率。此外，医疗中心通过其雨水排水基础设施表现出值得称赞的环境管理，该基础设施与当地排水网络无缝集成，从而保护了环境污染。总体而言，医疗中心的废水管理实践例证了医疗保健领域环境管理的最佳实践。本研究为工业环境中废水处理系统的设计，实施和性能评估提供了宝贵的见解，这有助于全球关于可持续废水管理实践的论述。
评估自适应策略的优势......
最近，[Wang et al ., Phys. Rev. Research 1, 033169 (2019)] 提出了量子策略非对称可区分性的资源理论。资源理论的基本对象是量子策略对，它们是量子通道的泛化，为描述任意量子相互作用提供了框架。在本文中，我们提供了该资源理论中一次性操作量的半定程序表征。然后，我们应用这些半定程序来研究自适应策略在广义振幅阻尼通道的鉴别和可区分性提炼中的优势。我们发现自适应策略与非自适应策略所能实现的目标之间存在显著差距。
评估教师对基于教育的观点...
最近的AI应用程序（尤其是在教育行业）的最新发展带来了更多的挑战，在这种挑战中，获得教育资源的差距变得越来越明显。一些大学介绍并实施了几种AI驱动的学习系统，以适应学习经验并改善课程交付，并促进这些问题。此外，教育工作者认为，评估方法应适应AI技术的出现，例如Chatgpt，Jenni.ai，Conch AI等。这样的好处之一是传统教学方法和评估策略之间的转变，这会带来更多的技术使用整合。AI驱动的工具可用于简化学术界的所有相关任务（Alam，2021）。在评估中必须考虑一些至关重要的因素，尤其是在看起来原始的内容方面，需要对评估进行适当的重新设计。研究人员需要进一步研究新颖性方法，以确保高阶思维，解决问题和批判性思维能力不太容易受到AI操纵的影响。
评估 ChatGPT、Claude AI、Bard 和
这项研究严格评估了四种人工智能 (AI) 语言模型（ChatGPT、Claude AI、Google Bard 和 Perplexity AI）在四个关键指标上的表现：准确性、相关性、清晰度和完整性。我们使用了多种研究方法，从 14 种场景中获取意见。这有助于我们确保我们的研究结果准确可靠。研究表明，Claude AI 的表现优于其他模型，因为它给出了完整的答案。与其他 AI 工具相比，其相关性平均得分为 3.64，完整性平均得分为 3.43。ChatGPT 一直表现良好，而 Google Bard 的回答不明确，差异很大，难以理解，因此 Google Bard 没有一致性。这些结果提供了有关 AI 语言模型在医疗建议方面表现良好或不佳的重要信息。它们帮助我们更好地使用它们，告诉我们如何改进未来使用 AI 的技术变革。研究表明，AI 能力与复杂的医疗场景相匹配。
评估人工智能对医学的影响...
背景：人工智能 (AI) 可以协助医疗专业人员处理患者护理和医疗保健系统的各个方面。本系统评价旨在评估 AI 在当今医疗保健中的作用，强调它如何影响医学诊断和物理治疗。方法：搜索的电子数据库包括 PubMed、Scopus、Embase 和 Web of Science。对同行评议期刊上发表的相关文献进行彻底搜索是评价的一部分，重点关注研究 AI 在临床试验、医学成像、药物开发、物理治疗和疾病管理中的应用。搜索最初确定了 255 项研究。经过筛选，30 项研究符合纳入标准。结果：本评价提供的证据表明，AI 系统可以帮助医学诊断和治疗的这些方面，特别是在医学成像方面，它们可以精确地检测图像中的异常和病变。然而，该评价也强调了在医疗保健中使用 AI 的可能缺点和限制。其中包括人工智能算法可能加剧现有健康差距的风险，以及确保对每位患者公平、安全、有效地实施人工智能的必要性。结论：人工智能系统可以协助疾病管理、药物开发、医学成像、临床试验、医学诊断和物理治疗。评估发现，在应用人工智能时必须谨慎行事，以确保最大限度地发挥潜在优势，同时最大限度地减少可能的危险和缺点。关键词：人工智能 (AI)、医学诊断、医学治疗、医学成像、物理治疗、药物发现、临床试验、疾病管理。