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与人工智能驱动的评分相关的挑战和方法......
摘要，本研究调查了学生对在高等教育开放考试问题评分过程中使用基于人工智能的工具的看法。为了弥补文献中的空白，本研究考虑了以前没有深入研究过的学生的意见。进行了一项定性调查，以确定学生在评分过程中的哪些方面/步骤感到舒适，以及教师应该占据哪些部分。结果表明，大多数学生可以想象人工智能在教师的监督下独立评分多项选择题和开放题，而少数学生根本不接受人工智能在高等教育中评分考试。这些结果表明，未来需要扩大和改进关于基于人工智能的高等教育开放考试问题评分工具的教育和交流，以便在学生中达成共识。毕业委员会成员：Daniel Braun 博士 Patrizia Rogetzer 博士 关键词 人工智能、机器学习、高等教育、开放考试问题
phonocardiogram的自动杂音分级
摘要 - 目的：杂音是心脏异常的声音，由专家通过心脏听觉确定。杂音级是杂音强度的定量度量，与患者的临床状况密切相关。这项工作旨在估计来自多个听诊位置的每个患者的杂音级（即缺乏，柔软，响亮），这些位置来自低资源农村地区的大量儿科患者。方法：每个PCG记录的MEL频谱图表示具有15个卷积残留神经网络的集合，具有通道注意机制，以对每个PCG记录进行分类。根据提议的决策规则得出每个患者的最终杂音等级，并考虑所有可用记录的估计标签。使用分层十倍的交叉验证，该方法在由1007名患者的3456个PCG记录组成的数据集上进行了交叉验证。此外，该方法是在由442名患者的1538个PCG记录组成的隐藏测试集上进行了测试。结果：就未加权的敏感性和F1分数而言，患者级杂音等级的总体交叉验证性能分别为86.3％和81.6％。缺乏，柔软和大声杂音的敏感性（和F1分数）为90.7％（93.6％），75.8％（66.8％）和92.3％（84.2％），
克林顿公园改进分级计划
构造注释1。承包商应在提交竞标之前访问现场并验证所有条件。2。承包商应完全阅读所有计划和规格，并在发现后和任何进一步工作之前立即引起城市的注意。3。承包商应获得在施工开始之前完成工作所需的所有许可。4。承包商应至少在建设开始前2天通知所有者。5。承包商负责所有施工和布局。6。彩色涂层应应用于人行道边缘和混凝土底部的边缘。7。颜色外套的确切阴影应在申请前由城市批准。8。承包商应锯切沥青和混凝土，并在其中标记以提供铺路的干净边缘。9。站点应始终保持安全。任何发掘都应被围起来，以防止公众进入现场。10。承包商不得在树木的滴灌下停放。11。承包商应在（800）482-7171或（248）874-3400发掘之前与Missdig联系。
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（，
详细的分级计划清单（拆卸/ ... div>）
o典型的住宅车道590.06（2张）o人行行590.30 o临时侵蚀控制措施 - 淤泥790.03（2张纸）部分 - 刚性路面590.12 o公用事力沟渠铺路区 - 柔性路面590.13 o非摊销区域的雨水污水沟区290.21 o铺好的区域290.20 o雨水污水沟沟290.20 o
LH216V分配2：最终分级标准
o理论问题（由教学助理评分）o编码问题（自动分级）o解释问题（由助教进行评分）•参加研讨会或令人满意地完成指定的备份活动，除了多项选择问题，您对每个问题类型的分数（公式，理论，编码和解释）在所有模块中均用于每种模块中的总数中，以均在每个模块中。该分数用于评估您在课程中符合不同学习标准的程度，因此是您的最终成绩（F到E）。1.4评估和评分标准之间的一致性这是通过操作分级标准阐明的，该标准在本文档末尾以表格格式包含。1.5结果如何影响最终成绩（计算最终等级的公式），如果您没有通过课程中的所有学习成果获得通过，则将授予FX的最终成绩。fx仅授予失败的一个学习成果但通过其他所有学习成果的学生。失败的不仅仅是学习成果的结果。但是，如果您符合至少一半的学习成果的较高成绩的标准，则将获得高于最低字母等级的一年级。跨五个结果和最终成绩的字母等级分布的示例：
改进的有效网植物质量分级
排序。这不仅需要巨大的劳动力费用，而且还产生了各种质量的蔬菜，从而导致总体质量降低，否则可以占据优惠的市场价格。此外，以降低的成本获取和包装具有更高市场价值的蔬菜，这直接影响了总体销售价格，不适合大规模生产。与传统的手动检测，识别和分类技术相比，利用计算机愿景进行图像识别，检测和分类不仅可以提高效率，而且还可以提高准确性。目前，计算机视觉技术被广泛用于蔬菜和水果的分类，植物和作物害虫的鉴定以及不完整的片剂的识别，这些片剂可以迅速找到和识别检测中所需的特征；这实现了更有效和经济的提取。对评估农产品视觉质量的计算机视觉技术的探索是在生产的早期阶段进行的，从而产生了可观的结果。主要重点是检查谷物，干果，水果，鸡蛋和类似物品。这导致了值得称赞的结果。这还提供了新的想法和蔬菜图像识别方法的理论可行性。这可以节省人力和物质资源，从而降低人工成本，提高蔬菜分级的性能以及加快蔬菜分级的速度。近年来，随着图像识别领域的深度学习技术的重大突破，由VGGNET，GOGLENET，RESNET等代表的卷积神经网络模型不仅取得了重大成就（在广泛的计算机视觉挑战中取得了实现），而且还在众多的众多学者中实现了众多的众多学者，并在其他方面进行了分类和分类。因此，为了减少对蔬菜质量等级进行分类所需的人力，物质资源和成本，本文提出了一种基于深度学习的蔬菜质量分级方法，建立了蔬菜分级图像数据集，随后提出了改进的蔬菜质量级别的改进的有效网络模型（Ca-foricednet-CBAM）。
分级、侵蚀和沉积物控制条例 #4949
1.已分级材料的体积小于 250 立方码。2.所有挖方高度均小于 5 英尺。3.所有填方高度均小于 3 英尺。4.土壤扰动面积小于 10,000 平方英尺。5.未产生由主任确定的潜在不稳定斜坡或易受侵蚀的区域。6.分级活动不会侵占化粪池污水处理区。7.排水不会直接流入化粪池污水处理区。8.填料不用于支撑结构改进，包括平面混凝土、车道、道路和建筑物。9.平整活动不会改变先前放置的侵蚀控制材料或排水设施。