● 使用范围:学区将允许教师和管理人员在一系列任务中使用生成式人工智能,包括但不限于个性化学习计划、课程开发、生成教育内容以及提高排班、资源分配和学校改进策略数据分析等领域的管理效率。 ● 透明度和归因:教师应透明地使用生成式人工智能。这包括在常规环境之外使用人工智能生成的内容时明确告知学生,并将其与人类生成的内容区分开来。这种透明度延伸到学术诚信,人工智能可用于自动执行常规评分任务,但不应将其用于完全执行需要教师特定专业知识和经验的任务(例如评分学生论文)。
摘要本文探讨了生成AI在高等教育机构中的含义,重点是其对学术诚信和教育政策的影响。这项研究利用定性方法和基于办公桌的研究来研究在学术环境中采用生成的预训练的变压器和类似程序。由于对窃和道德含义的担忧,一些机构已经对生成AI实施了禁令,但其他机构则拥护其根据道德准则来增强教育实践的潜力。但是,这种禁令可能会忽略生成AI的优势,而忽略了学生与技术的不可避免的互动。本文通过提出指导原则来解决这些挑战,以实现在英国大学的道德和有效应用,尤其是在就业能力,教学和学习的领域。本文构成了三个主要部分:关于生成AI的现有文献的综述,对其收益和挑战的探索,实施指导原则的制定以及为未来的研究和实践实施的建议。通过此分析,该文章旨在为正在进行的高等教育中的生成AI做出贡献,从而深入了解其对教育政策和实践的影响。
摘要。定量磁共振成像(QMRI)需要多相的采集,通常依赖于减少数据采样和重建算法来加速扫描,这固有地构成了不良的逆概率。尽管许多研究着重于在此过程中衡量不确定性,但很少有人探索如何利用它来增强重建性能。在本文中,我们介绍了PUQ,这是一种新型的方法,它率先将不确定性信息用于QMRI重建。PUQ采用了两个阶段的重建和参数拟合框架,其中估计在重建过程中估算相位的不确定性,并在拟合阶段使用。此设计允许不确定性反映参数拟合期间不同阶段的可靠性和指导信息集成。我们评估了来自健康受试者的体内T1和T2映射数据集的PUQ。与现有的QMRI重建方法相比,PUQ在参数映射中实现了最新性能,证明了不确定性指导的有效性。我们的代码可在https:// anony-mous.4open.science/r/puq-75b2/上找到。
强化学习算法通常在没有密集,形状良好的奖励功能的情况下挣扎。本质上动机的利用方法通过奖励访问新颖状态或过渡的代理来解决这一限制,但是这些方法在大多数发现的新颖性与下游任务无关的大环境中提供了有限的好处。我们描述了一种使用文本语料库中背景知识来塑造探索的方法。此方法称为Ellm(e xploring at llm s)奖励代理,以实现由促使代理当前状态描述的语言模型所建议的目标。通过利用大规模的语言模型进行预处理,Ellm指导代理人朝着人类善意而有用的行为来实现,而无需在循环中进行人类。我们在手工游戏环境和管家机器人模拟器中评估ELLM,表明经过训练期间,经过ELLM训练的代理在训练过程中具有更好的覆盖范围,并且通常在一系列下游任务上匹配或提高性能。
语音晶体(PNC)表现出通常在天然材料中发现的声学特性,这导致了新的设备设计以进行声波复杂的操作。在本文中,我们报告了通过语音晶体中的线缺陷来构建微米尺度的语音波导,以实现片上紧密限制的引导,表面声波的弯曲,弯曲和分裂(锯)。PNC由定期镍支柱的平方晶格制成。它表现出一个完整的带隙,该带隙禁止在PNC内部锯的传播,但允许线缺陷内的传播。通过基于电镀的微生物制作过程,在128°Y型niobate底物上实现了波导。PNC晶格常数,支柱直径和支柱高度分别为10 𝜇𝑚,7.5 𝜇𝑚和3.2 𝜇𝑚。互插的换能器是单层整合在同一底物上的,用于195 MHz左右的SAW激发。通过使用扫描光学杂作干涉仪测量平面外表面位移场,可以通过测量平面外表面位移场来实验观察到语音波导中表面波的引导,弯曲和分裂。高频紧密限制的语音波 - 证明了精确的局部操作锯的可行性,这对于新兴的边境应用(例如基于声子的量子信息处理)至关重要。
过去,我们发现很难与FET部门的提供者成功合作和积极地合作和工作。在审查先前的战略计划时,值得注意的是,该计划中的协作和协作工作最少。提及时,它主要是指在FET部门内的协作(例如与高等教育机构一起)和整个企业部门(爱尔兰企业,当地商会等。),而不是与可能提供类似计划的行业以外的组织(例如我们的非政府组织一样,并通过特定的队列提供服务和支持)。
AV的低水平系统,例如方向盘和踏板,ROS可以通过标准化命令来管理各种车辆的能力,包括尺寸,宽度和类型的不同车辆以及各种舰队,包括私人汽车,班车和卡车。这种方法简化了适应过程并简化了学习曲线,因为在不同的远程手工车辆之间过渡时,不需要ROS开发新的心理模型[63]。第三,Tele-satherance在安全性方面提供了重要的增强。来自美国运输部的数据表明,在美国,人为错误是94%的事故[30]。Waymo的最新发现进一步强调了自动驾驶汽车
鉴于围绕AI法规和政策进行的全球和国家讨论,专家咨询表明,施加严格的规则或正式的“行为守则”还为时过早。 过早的动作有可能在快速变化的景观中限制灵活性和适应性。 但是,鉴于AI的变革潜力以及我们的成员提出的反馈和关注,IMAA致力于主动解决这一空间。 本文档介绍了IMAA的指导原则,以生成AI作为独立媒体机构的基础框架。 这些原则是重申我们集体使命和价值观,促进整个领域的合作和知识共享的起点。 以包容性和适应性为基础,该框架旨在发展,并结合了成员的持续反馈和见解以反映其经验。鉴于围绕AI法规和政策进行的全球和国家讨论,专家咨询表明,施加严格的规则或正式的“行为守则”还为时过早。过早的动作有可能在快速变化的景观中限制灵活性和适应性。但是,鉴于AI的变革潜力以及我们的成员提出的反馈和关注,IMAA致力于主动解决这一空间。本文档介绍了IMAA的指导原则,以生成AI作为独立媒体机构的基础框架。这些原则是重申我们集体使命和价值观,促进整个领域的合作和知识共享的起点。以包容性和适应性为基础,该框架旨在发展,并结合了成员的持续反馈和见解以反映其经验。
3)3)如果您有目标,则可以增加减少碳的期望。这些原则是协作的基础,并为在招标中实施碳定价提供了框架,同时尊重各种公司的需求和观点。公开对话,灵活性和对可持续性的共同承诺将是成功的关键。---联系人:可持续采购承诺Oliver Hurrey,ChampionLead@spp.earth网站:https://spp.earth/initiative/carbon-pricing/carbon-pricing-for-procourement/关于可持续采购的可持续采购承诺可持续的采购质疑(SPP)是国际基层和非练习者,是国际基层和非练习者的练习,负责任的采购实践并赋予人们采购中的人们的能力。拥有16,000多名承诺的大使,SPP促进了采购的积极影响。承诺是基于联合国全球契约以及可持续发展目标以及誓约构成的五个关键原则的中心。这些SPP原则为我们的协作方式设定了框架和基调,以及我们如何共同驱动和壮成长,以至于我们的愿景是,在全球全球供应链中的所有个人都将在2030年之前采用可持续的采购实践。在spp.earth或LinkedIn上了解更多信息。可持续采购承诺GGMBH Kittelbachstr。61 | 40489杜塞尔多夫|德国杜塞尔多夫HRB 94797/税号:105/5891/3141
原发灶不明的癌症 (CUP) 是指经组织学证实的转移性癌症,尽管进行了全面的诊断评估,但原发肿瘤仍未确定 [1,2]。CUP 约占全球所有癌症诊断的 3% 至 5%,估计每年每 100,000 人中有 7 至 12 例 [2]。尽管 CUP 罕见,但由于其异质性且通常与疾病相关的预后不良,它代表了重大的临床挑战。值得注意的是,CUP 不包括某些恶性肿瘤,例如肉瘤、黑色素瘤、生殖细胞肿瘤、神经内分泌肿瘤和血液系统癌症,因为这些肿瘤的确切来源部位尚未确定 [2]。绝大多数 CUP 患者(80-85%)属于高风险肿瘤组,即组织学分析无法明确组织来源的癌症,并且存在多个转移部位 [3]。这与 CUP 患者中的一小部分人形成了鲜明对比,这些人属于低风险人群,疾病表现有限,适合治愈目的、接受局部疗法治疗或临床表现高度提示组织来源,如患有孤立腋窝淋巴结的女性 [4]。