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1 青春期女孩学习和赋权倡议......
理由根据全球最佳项目管理实践以及对有效实施 AGILE 的承诺，联邦教育部 (FME) 将通过国家项目协调单位 (NPCU) 确保对 AGILE 进行有效的第三方监测 (TPM)，以适应独立监测、评估和报告。有几个相互关联的效率和公平论点可以证明对女童中学教育和赋权的公共投资是合理的，例如在私营部门参与有限的情况下缓解供给侧障碍；减轻信息不对称的影响；解决贫困和信贷市场制约的影响；捕捉女童教育的积极外部性；促进社会和经济公平。基于这些，开展第三方监测方法将使尖端的监测和评估 (M&E) 方法能够嵌入到 AGILE 项目系统中，并为联邦、州和社区各级执行机构内低下的 M&E 能力（人力资源、系统和技术）提供助力。
让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
从乌克兰战争中吸取的教训。...的影响
Mykhailo Samus 是罗马尼亚新战略中心的非常驻专家，也是乌克兰新地缘政治研究网络的主任。在媒体以及安全和国防分析与咨询领域工作了 20 年后，Mykhailo 成为了国际关系、国家复原力和新一代战争领域的资深研究员。他在乌克兰武装部队服役 12 年，获得了基辅舍甫琴科国立大学新闻学院的国际新闻学硕士学位 (2007 年)。他的职业生涯始于《国防快报》的记者生涯，后来成为《出口管制通讯》杂志的主编，然后担任陆军、改造和裁军研究中心的副主任。他是欧盟 CACDS 布拉格办事处（捷克共和国）的创始人（2009 年），负责协调 CACDS 的国际活动、其区域部门以及与北约和欧盟的项目。 Mykhailo 还曾担任 CACDS 分析公报《挑战与风险》的编辑委员会成员。现在，Mykhailo 是新国际项目“新地缘政治研究网络”的负责人和推动者之一，该项目是一项独立且无党派的倡议，旨在为渴望塑造地缘政治新面貌的研究人员、学者、专家、记者和知识分子提供智库平台。
服务学习手册
JNP家庭工作为这些患者提供服务，这些患者在我见过的最令人惊叹的环境之一中为他们提供了一个剩余时间的剩余时间。我在疗养院和医院看过临终关怀的患者...JNP房屋是这种孤独而无生命的垂死的对立面。它为临终关怀的患者提供一对一的护理。它可以通过每4小时更换轮班来确保志愿者不会感到疲倦或不耐烦，从而为居民提供充满活力和乐观的艾滋病团队。它还提供了令人难以置信的重要事物，尽管终极诊断的严重程度，但仍在持续的家庭感和生活感。房屋中总会发生事情发生，尽管它是一栋为垂死的建筑物，但它还是很活跃。居民在最后几周被活动，社区和爱情所包围，其与消毒和不人道的死亡形成鲜明对比的方式，我见过的次数比医院和疗养院所能计算的要多。这确实是一个了不起的地方，我很高兴能成为其中的一部分。”
客户和分析师评论：关于自学习人工智能的见解
“我们获得了该技术的演示，希望了解 Cyber AI Analyst 功能如何工作，结果令人印象深刻……虽然这是一份详细的报告，但报告顶部的简短摘要有效地快速概述了情况。摘要使用的术语即使是非技术专业人士也能理解，并且无需查看细节即可提供见解，包括有关如何确保系统从事件中完全恢复的可行建议。”
基于人工智能的电子学习：概述
近年来，科技的进步改变了人们学习和获取知识的方式。人工智能 (AI) 在教育领域的融入催生了一种新的学习形式，即基于人工智能的电子学习。基于人工智能的电子学习是一种创新的教育方法，利用人工智能技术为学生创造个性化的学习体验。它有可能通过为学生提供更具吸引力和更有效的学习体验来彻底改变教育[1]。人工智能在电子学习中的应用是一个特别新的研究领域，大多数研究集中在智能辅导系统的创建和使用上，其次是使用人工智能在电子学习环境中促进评估和评价。基于人工智能的电子学习是一种利用人工智能技术为学生创造个性化和互动式学习体验的电子学习。基于人工智能的电子学习的目标是使用人工智能算法分析学生行为并提供定制反馈以改善他们的学习体验 [3]。基于人工智能的电子学习可以通过各种平台进行，包括在线学习门户、移动应用程序和虚拟教室 [2]。基于人工智能的电子学习使用各种人工智能技术，包括自然语言处理、机器学习和计算机视觉，为学生创造个性化的学习体验。例如，人工智能算法可以分析学生的行为，例如花在特定主题上的时间，并提供定制反馈以帮助学生提高学习效果。此外，基于人工智能的电子学习系统还可以使用自然语言处理来了解学生的问题和需求并提供相关的答复。
人工智能与机器学习的应用...
摘要 人工智能 (AI) 是一门科学，它涉及开发模仿人类智能的机器。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子域，其中机器可以自动从数据中学习，而无需明确编程。农业不断受到压力，以用更少的资源生产更多。AI 和 ML 技术能够通过分析农业数据来优化资源利用率。它通过预测各种输入参数和预测作物的收获后寿命改变了当今农业的面貌。本章讨论了可用的不同 AI 和 ML 技术以及它们如何在农业生命周期的不同阶段使用。本章涵盖了农业中需要 AI 和 ML 的广泛领域。它包括土壤、灌溉和疾病管理。本章还介绍了人工智能在植物表型组学领域的重要性。本章讨论了地理信息系统 (GIS) 和遥感与人工智能相结合的可能用途。
使用机器学习的新型药物发现方法：
● 抗炎分子，如 TGF-beta、BDNF ● 产生神经修复因子，如精氨酸转化产生的胶原蛋白 ● 氧化磷酸化状态 ● 健康的免疫反应：M1 小胶质细胞利用促炎细胞因子和吞噬作用杀死病原体，然后转变为 M2
学生指南：利用生成式人工智能进行学习。docx
人工智能 (AI)，尤其是其生成形式，正在彻底改变人类生活的各个方面，从通信到娱乐，教育也不例外。本指南提供了实用技巧，以最大限度地发挥生成式人工智能的优势并合乎道德地使用。OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 BARD 和微软的 BING 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的经过训练的语言模式数据库，大型语言模型可以提供生成的文本响应，准确反映用户输入的上下文。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题并有说服力地提出论点。
一击开放的负担能力学习与基础模型
我们介绍了一声开放的负担能力学习（OOAL），其中一个模型只有一个基本对象类别的一个示例训练，但有望识别新颖的观点和负担能力。虽然视觉语言模型在识别新颖的物体和场景方面表现出色，但它们通常会努力理解诸如亲戚之类的粒度水平。为了解决这个问题，我们对现有基础模型进行了全面分析，以探索他们对负担的理解并评估潜在的数据限制负担能力学习。然后，我们提出了一个视觉语言框架，并具有简单有效的范围，以增强视觉特征和负担能力文本嵌入之间的对齐方式。对两个负担能力分割基准的实验表明，所提出的方法优于最先进的模型，这些模型少于1％的完整培训数据，并且在看不见的物体和负担能力上表现出合理的概括能力。项目页面：https：//reagan1311.github.io/ooal。