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特此批准任命 Sh. Sanjay Kumar Tickoo，政府高等教育部副部长，为关键人物
特此批准提名印度政府高等教育部副部长 Sh. Sanjay Kumar Tickoo 为联络官员，根据相关政府颁布的法案/法律的规定处理网络空间中的非法内容/信息/活动。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
澳大利亚高等教育提供者的治理质量
简介国家高等教育联盟（NTEU）代表了28,000多名澳大利亚高等教育和研究的成员的工业和专业权利。我们欢迎有机会向参议院教育和工作场所关系委员会提交给大学治理。从不断增长的治理失败清单之后，包括范围内的工资盗窃，劳动力计划差，员工的边缘化，利益冲突和高管薪酬的边缘化，NTEU一直主张大学治理的议会审查。参议院对大学治理的调查提供了更广泛的大学社区以及公众（包括那些在高等教育方面的经验），有机会直接与政府分享他们的经验，关注和建议。良好的机构治理不仅是大学员工和学生的核心关注点，而且对于那些依靠大学提供了发展我们经济所需的关键技能，知识和专业知识的人，并支持我们的社会福祉到未来。大学具有充当公共利益的主要功能，这必须反映在其治理结构中。
在CSOC TTA上注册10月的课程... -NJ.GovNJ高级秘书办公室-NJ.GOV
国家机会指数是由Strada开发的，目的是帮助各州发展更强大，更公平的机会，以重点关注五个优先领域：负担能力，雇主一致性，优质教练，基于工作的学习和明确的成果。为下一份报告做准备并获得更强大的国家样本，他们邀请公立机构高等教育注册以分发一项学生调查，以帮助评估优质的教练和基于工作的学习。可以自由参加，作为回报，参与的公共机构将：接收有关学生的教育指导和基于工作的学习经验的报告，一份定制的摘要报告，与同行和国家基准进行了比较，以及确定的数据文件，以协助评估和计划改进工作。要参加，请通过surveys@trellisstrategies.org或（512）219-2859与Trellis策略联系。感兴趣的机构必须在2025年3月之前签署并完成协议。2月至4月，学生将参加调查数据收集。在6月，机构将从其校园获得取消确定的结果，并在2025年10月收到报告。有关此机会的更多信息，请参阅附带的一个寻呼机或有关其他问题，感兴趣的机构也可以与Trellis Strategies接触到surveys@trellisstrategies.org。
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。
seck ud ve slall pne avinashilingam家庭科学与妇女高等教育研究所，哥印拜陀
-641 043，印度泰米尔纳德邦。（被认为是大学，埃斯特。U/s 1956年的第3条，MHRD的A类A类，由NAAC重新获得“ A **等级”。 CGPA 3.65/4，UGC的类别1）生物化学，生物技术和生物信息学酶学和免疫学实验室申请咨询/样本分析U/s 1956年的第3条，MHRD的A类A类，由NAAC重新获得“ A **等级”。CGPA 3.65/4，UGC的类别1）生物化学，生物技术和生物信息学酶学和免疫学实验室申请咨询/样本分析CGPA 3.65/4，UGC的类别1）生物化学，生物技术和生物信息学酶学和免疫学实验室申请咨询/样本分析
高等教育中的生成聊天机器人
高等教育中生成聊天机器人的出现为教学和学习提供了变革的机会。使用AI驱动的工具，例如OpenAI的GPT和类似的模型，教育工作者可以探索提供内容，协助研究和提供个性化学习经验的新方法。但是，这些创新具有重大的道德意义。本文探讨了生成性聊天机器人作为教学工具的潜力以及与学术界使用相关的道德问题。在高等教育的背景下检查了学术完整性，AI模型中的偏见，人类教育者的作用以及学生数据的隐私。通过探索机会和挑战，本文旨在提供有关机构如何负责任地采用这些技术以增强学习的见解，同时维护道德标准。
年龄较大的捐助者年龄与较高的非利用风险相关
这项研究旨在为主观观察到的非利用捐助者的增加提供客观证据，并调查他们是否共同具有共同的危险因素，假设捐助者人口的老龄化可能是一个可能的解释。所有转介的已故捐助者都在荷兰进行了分析。一个利用的供体被定义为导致至少一个移植器官的推荐供体。一个非利用的供体被定义为供体，由于停止而没有移植器官。总共将2,235名捐助者定义为被称为；使用了1,618个捐助者，而617名未经利用。观察到年龄> 66岁的捐助者的转诊捐赠者显着增加，非利用捐助者的增加了51％。发现不使用捐赠者的最常见原因是在DCD供体中> 2小时的激动期（45％）和筛查中无法接受的病史（22％）。多变量逻辑回归分析表明，供体年龄增加（年龄66 - 75岁或1.81，95％CI 1.09 - 3.00），DCD供体（OR 4.37 95％CI 3.24 - 5.89，p <0.01） 95％CI 1.75 - 3.51，p <0.01）与非利润有关。未利用的捐赠者年龄较大，通常是DCD供体，并且具有更多的合并症，并确定了这些捐助者是更边缘捐助者的假设。
