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实施驾驶员行为风险检测和...
这项研究分析了Nong Khai边境检查站的跨国商业运输的管理框架。本研究旨在通过整合驾驶员行为风险识别和安全警报系统来为跨境商业运输管理系统创建AI原型。这项研究是一项通过问卷调查收集数据的调查调查。样本人口包括400个跨境运输运营商。使用描述性统计数据，具有百分比的频率分布，算术平均值，标准偏差和推论统计数据对数据进行了检查。该技术采用了验证性因素分析（CFA）和结构方程模型（SEM）来评估研究模型与经验数据的一致性（模型拟合）。该模型证明了与实际数据一致，这是由70.920的卡方值，自由度（DF）为57，意义（sig。）为0.102（超过0.05），CMIN/DF比为8.864（小于5.0）。模型调整的分析结果表明七个指数是一致的，并且这些统计值符合必要的标准。该原型模块系统旨在评估泰国物流运营商提供的跨境货运服务的有效性，并提高安全标准以及在泰国和老挝PDR之间有效的跨境运输管理的可能性。
库存管理实践对小规模制造企业财务健康的影响
库存管理是一种有条不紊的技术，用于获取，存储和销售原材料和成品。该研究旨在评估库存管理实践对小规模制造业财务健康的影响。该研究采用了基于调查的数据和来自选定的小型公司的次要信息的混合物。该研究的人口包括EPE的农业，教育和商业部门的845家注册小型公司，尼日利亚拉各斯/奥贡州的Ijebu-ode地方政府地区。一份结构良好且封闭式的问卷用于收集主要数据。使用Pearson产品矩相关（PPMC）评估了获得的数据，这是一种推论统计方法。研究结果表明，库存管理实践对小规模制造业企业的财务状况以及小规模企业的绩效产生重大影响。这表明库存管理策略可能会对组织绩效以及通过竞争优势产生直接，积极的影响，并有益，有益的影响。可以得出结论，库存管理对于小公司的增长，其绩效和盈利能力至关重要。因此，建议鼓励小规模企业在
IFRS 6 会计选项和尼日利亚石油和天然气公司的价值相关性 Jospeh Seun KOLAWOLE 1 , Adeyemi Wasiu ALABI 2* , Niyi Solomon AWOTOM
摘要。石油和天然气行业在尼日利亚经济中发挥着关键作用，为该国经济做出了重大贡献。然而，油价波动、运营效率低下、环境风险和腐败等挑战削弱了其潜力。本研究考察了 IFRS 6 会计选项与尼日利亚石油和天然气公司的价值相关性之间的关系，重点关注托宾 Q、企业价值、每股收益和市净率等关键财务指标。使用事后研究设计和推断统计技术，分析了 2012 年至 2022 年上市石油和天然气公司的数据。研究结果揭示了将勘探投资转化为公司价值的效率低下，固定资产强度、现金投资和无形资产对市场估值和股本回报的负面影响微不足道。结论是，IFRS 6 下的会计灵活性导致财务报告不一致和投资者怀疑。建议包括完善 IFRS 6 准则，以标准化勘探和评估支出的报告，提高透明度，减少管理层的自由裁量权。此外，还要求专业会计师确保如实反映财务信息，以弥合会计数据与市场认知之间的差距。
纯粹的意识，熵和感知的基础
最小的现象经历（MPE）代表意识状态降低到其最基本的要素，从而构成了建模意识的独特挑战和机会。本文介绍了一个基于贝叶斯和主动推断对模型MPE的新型计算框架。我们提出，当精确加权主要转移到层次推理系统的较低水平时，会产生MPE，导致感知状态的特征是熵的增加和降低的复杂性。至关重要的是，对这种简化状态的认识是通过认知深度来促进的：与自身的反射性共享。因此，尽管意识的内容异常安静，但仍然存在对空体经验领域的反思性认识。然后，我们提出了一个内硅模拟，以测试精度分布和熵之间的关系，概述该模型如何生成合成的EEG数据以经验验证理论框架。通过这种计算方法来促进我们对纯粹意识的理解，我们为未来的研究提供了一个基础，以研究各种意识状态的机制，从而有助于对全面意识体验的全面理解。关键词：最低限度的现象经验，贝叶斯推断，主动推断，自由贯穿原理，熵，意识。
风险源自现代AI系统的代理概况
基于深度学习过程的现代人工智能（AI）系统大量数据并学习支持适应性，目标指导行为的复杂表示（Lecun等，2015； Rahwan等，2019）。这些系统凭借这些属性而明显比传统工具更明显（Russell＆Norvig，2020）。同时，现代的AI系统缺乏生物机构的核心方面，例如体现和自主权，将它们与生物体有很大的区别（Meincke，2018; Moreno＆Etxeberria，2005年）。这种情况促使人们对代理机构对AI系统的适用性进行了重新讨论（例如，Nyholm，2018； Swanepoel，2021）。我在本文中没有诉讼适用性问题，而是说，现代AI系统所拥有的代理机构与代理机构相关的特性的独特组合，我将其描述为一种构成概况，在对人类用户造成伤害的潜力中扮演着重要且低估的作用。尤其是，我观察到现代AI系统具有定性新颖的代理概况，将代理商的表面特征与复杂的目标指导信息处理能力相结合。这样的个人资料，我声称，阻止推论推理
生成学习策略在弥合
摘要：该研究试图研究生成学习策略（GLS）在加纳西部北部地区首都Sefwi-wiawso市的遗传学上的高分和低位学生之间的绩效差距。这项研究采用了嵌入式研究设计，涉及样本量为106 shs 3生物学学生的准预测试/后测试组。随机选择了两个完整的类别，被视为一组并暴露于相同的治疗条件。遗传概念测试和半结构化访谈指南分别收集了定量和定性数据。GCT的内部一致性为0.784，表明可取的内部一致性。使用SPSS版本26分析了定量数据，并采用了描述性和推论统计信息。研究发现，使用GLS后，高成就者和低成就者之间没有显着的性能差异。该方法改善了低成就者的表现。访谈结果表明，高中生物学学生认为，生成学习策略改善了对遗传概念的理解，动机，保留和自我指导的学习，从而增强了他们的学习成果。这项研究建议SHS生物学教师在教授遗传概念中采用生成学习策略来弥合高成就者和低成就者之间的绩效差距。
虚拟自闭症及其对儿童大脑发育的影响
1教授1索菲亚护理学院（M.P.）摘要当前的研究是为了评估有关虚拟自闭症的知识评分及其对瓜莉奥（Gwalior）上学儿童的儿童发育的影响，M.P。用于研究的研究设计本质上是描述性的。研究工具是由3部分组成的自我结构化问卷，其中包括与社会人口统计学数据有关的问题，练习和第II部分II组成，包括自闭症的知识评分，以评估有关虚拟自闭症的知识评分及其对儿童在学校母亲中的影响。使用描述性和推论统计方法分析数据。自我结构的知识问卷由20个问题组成。给出了最大分数，得分进一步分级为较差（0-5），平均（6-10），良好（11-15）和出色的评估（16-20），在评估阶段，有6（20.0％）上学的孩子的母亲的知识得分差，而24（80.0％）的知识得分为24（80.0％），平均知识得分，每个0（0.0％）的母亲是0（0.0％）的母亲。知识评分为7.10±2.40。关键字知识，虚拟自闭症及其对儿童大脑发育的影响。
视觉和语言模型是否共享概念？向量空间对齐研究
另一些人则认为，语言模型具有推理语义，但没有指称语义（Rapaport，2002；Sahlgren 和 Carlsson，2021；Piantadosi 和 Hill，2022），3 而一些人则认为，至少对于直接对话的聊天机器人来说，一种外部指称语义是可能的（Cappelen 和 Dever，2021；Butlin，2021；Mollo 和 Milli`ere，2023；Mandelkern 和 Linzen，2023）。然而，大多数研究人员都认为，语言模型“缺乏将话语与世界联系起来的能力”（Bender 和 Koller，2020），因为它们没有“世界的心理模型”（Mitchell 和 Krakauer，2023）。这项研究提供了相反的证据：语言模型和计算机视觉模型 (VM) 是在独立的数据源上进行训练的（至少对于无监督的计算机视觉模型而言）。唯一的共同偏见来源是世界。如果 LM 和 VM 表现出相似性，那一定是因为它们都对世界进行了建模。我们通过测量不同 LM 和 VM 的几何形状的相似性来检查它们学习到的表示。我们始终发现，LM 越好，它们诱导的表示就越类似于计算机视觉模型诱导的表示。这两个空间之间的相似性使得我们能够从一组非常小的并行示例中将 VM 表示线性投影到语言空间并检索高度准确的字幕，如图 1 中的示例所示。
2689-9493第7卷，第1期，2024年（第1-21页）
摘要：这项研究研究了尼日利亚的工作场所不可思议和企业的生产力，并提供了政府三级机构的证据。具体目标是找出歧视和性骚扰对企业生产力的影响以及组织文化是影响工作场所不可思议与公司生产力之间关系的调节因素。调查研究设计被采用，研究人群由三角洲州的306名雇员组成。taro-yemane公式用于获得176名受访者的样本量，并使用描述性和推论统计工具分析获得的数据。结果表明，歧视和性骚扰对企业的生产力有重大影响。还揭示了组织文化是影响公司生产力的一种调节因素。根据发现，研究得出的结论是，工作场所的不可活力会影响企业的生产力。建议政府三级机构的管理需要保护工人免受歧视，并鼓励他们尊重彼此的差异，以减少劳动力流动和增加员工在组织中的保留。他们还应确保制定和执行反对歧视的政策；如果存在适当的行动，则需要对歧视指控进行充分调查，并将其移交给员工的纪律委员会。
分析人工智能工具对学生学习习惯和学业成绩的影响
摘要 — 本研究探讨了人工智能工具在提高学生学习能力方面的有效性，特别是在改善学习习惯、时间管理和反馈机制方面。研究重点关注人工智能工具如何支持个性化学习、自适应测试调整以及提供实时课堂分析。学生反馈表明，这些功能得到了强烈支持，研究发现，学习时间显著减少，同时 GPA 有所提高，这表明学业成绩良好。尽管有这些好处，但也存在过度依赖人工智能和难以将人工智能与传统教学方法相结合等挑战，这强调了人工智能工具需要补充传统教育策略，而不是取代它们。数据是通过李克特量表调查和后续访谈收集的，提供了定量和定性的见解。分析涉及描述性统计，以总结人口统计数据、人工智能使用模式和感知有效性，以及推断性统计（T 检验、方差分析）以检查人口因素对人工智能采用的影响。回归分析确定了人工智能采用的预测因素，并按主题分析了定性反应，以了解学生对人工智能在教育领域未来的看法。这种混合方法提供了人工智能在教育中的作用的全面视角，并强调了隐私、透明度和不断改进人工智能功能以最大限度地发挥其教育效益的重要性。关键词——教育中的人工智能、个性化学习、学习习惯、自适应学习路径、实时反馈