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人工智能设备和印地语
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Riverside预备高中学生/家长手册
所有中学生都应在中学和高中校园之间的街道上捡起或下车。不得在出勤办公室前或放学前或沿公共汽车车道前或沿着公共汽车车道释放任何学生。父母下车的学生应该从河滨预备学校的杆灯进入，并应在中间的末端向右转，以便沿着健身房和中学校园之间的学生下车车道下车。父母应避免沿着中位数或出勤办公室停车场前的车道停下来，以便下车或接他们。校园的速度限制为7 mph。请遵循所有发布的标志，以确保所有学生和驾驶员的安全。任何步行上学的学生都不会越过国家步道高速公路或火车轨道。
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持续改进策略 - 韦斯特菲尔德高中
为各个层次的学生提供大学和职业机会。● 定期为学生提供大学和职业博览会/信息● 制定总体计划，最大限度地为学生提供探索兴趣的机会● 探索职业道路并利用 Naviance 帮助指导学生的职业和大学道路● 继续与武装部队代表合作，为我们的学生提供体验● 为学生扩大早期大学和双重入学机会
卡门科技中学/高中西北校区
威斯康星州法规第 115.385 (1)(d)6 条要求成绩单包含高中生参加各种艺术课程的百分比数据。所有数据均为 9-12 年级的数据。这仅供参考，不会影响分数。课程和计划数据由学校和学区向 DPI 报告。解释这些数据时请谨慎。如果学校招收的学生人数少于 20 人，则星号代替全校学生参与数据。
HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
历史性的 ARP 和 HARP 被动声学录音......
在海军先前的资助下，斯克里普斯鲸鱼声学实验室使用声学记录包 (ARP) 和高频声学记录包 (HARP) 收集了大量被动声学数据。如果没有适当的数据存档方法，这些数据可能会损坏或丢失。美国国家环境信息中心 (NCEI) 一直致力于创建国家基础设施，以保存被动声学监测数据并使其可供公众获取以供未来分析。该项目将重点保存 1999 年至 2009 年间收集的最古老的数据集，总计约 100 兆兆字节 (TB) 的记录数据。存档这些数据集包括合并数据集、确保元数据完整性以及将这些数据集物理传输到 NCEI。项目团队将与海军实体和 NCEI 工作人员合作，开发和简化存档流程，以提高未来存档工作的可行性。