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HEDIS® 测量年份 (MY) 2024
我将图表发送至 HEDIScharts@PacificSource.com 后，何时可以预期差距报告中反映出合规性？合规图表应在收到后的下个月从差距报告中剔除。差距报告将在每月 25 日左右分发给我们的提供商。例如，如果我们在 11 月 17 日收到图表，我们将在 48 小时内审查图表并提取数据（如果适用）。如果图表合规，则在 12 月 25 日左右分发的差距报告将反映合规性。请注意：1 月 10 日之后提交的图表可能不会反映在您的 12 月护理差距报告中。
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。
计算和机器学习的功率和能量测量与估算初学者指南
2 功率测量分析的一般方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.5.1 基准性能与功率比 . . . . . . . . . . . . . . 13 2.5.2 热设计功率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.6 测量解释和分析 . . . . . . . .. ... ... . ... ...
教育测量中人工智能的兴起
摘要 人工智能 (AI) 在教育测量中的整合改变了评估方法，允许通过机器学习和自然语言处理实现自动评分、快速内容分析和个性化反馈。这些进步为学生表现提供了宝贵的见解，同时也增强了整体评估体验。然而，人工智能在教育中的实施也引发了有关有效性、可靠性、透明度、公平性和公正性的重大伦理问题。算法偏见和人工智能决策过程的不透明性等问题有可能加剧不平等并影响评估结果。作为回应，包括教育工作者、政策制定者和测试组织在内的各种利益相关者已经制定了指导方针，以确保人工智能在教育中的合乎道德的使用。美国国家教育测量委员会的人工智能测量和教育特别兴趣小组 (AIME) 致力于建立道德标准并推进该领域的研究。在本文中，来自不同领域的 AIME 成员研究了人工智能工具在教育测量中的伦理影响，探讨了自动化偏见和环境影响等重大挑战，并提出了确保人工智能在教育中负责任和有效使用的解决方案。
Recommended Citation Recommended Citation Bulut, Okan and Zheng, Yi (2024) "Editorial: Special Issue on Artificial Intelligence and Machine Learning in Educational Measurement (Part 1)," Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊 : Vol. 5: Iss. 3, Article 1. DOI: https://doi.org/10.59863/BDQT2557 Available at: https://www.ce-jeme.org/journal/vol5/iss3/1
摘要 本社论介绍了 CEJEME 关于教育测量中的人工智能和机器学习的特刊的第一部分。随着人工智能和机器学习技术彻底改变了教育，它们为个性化学习和创新评估实践提供了新的机会。本期重点介绍了人工智能和机器学习对教育测量的变革性影响，探讨了它们的潜力和它们带来的道德挑战。本期包括四篇文章，探讨了人工智能在教育测量中的机遇和道德挑战、在生成人工智能时代为 GPU 匮乏的人提供的自动文本评分、使用自动编码器和 BERT 检测计算机化测试中受损项目的新方法，以及 R 中 ML 包的使用。本期为教育测量的未来提供了宝贵的见解。本期特刊的第二部分将于 2025 年春季出版。
基于人工智能的肝活检非酒精性脂肪性肝炎组织学测量以确定 NASH/MASH 临床试验中的疾病活动性的资格意见草案
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SEM 实验中电子束诱导样品加热的测量
图 2 测量的铁的电阻率和相应的样品温度，a) 0° 倾斜和 b) 70° 倾斜时暴露于电子束，作为加速电压、束电流和停留时间的函数。数据点根据束电流按形状分组，浅色表示停留时间为 1ms，深色表示停留时间为 1µs。
降低人口健康的测量底漆...
我们认识到，尊重的是，祖先领土涵盖现在被称为卑诗省的每一英寸的第一个国家的固有权利和头衔，包括其土地，自我决心，健康和健康的未经证实的权利。植根于土地的法律和治理制度维持了数千年的这些不同国家的主权。原住民对其祖先领土的权利和责任在大多数情况下从未被割让或投降，并且在省，民族和国际法中维持。这些权利反映在历史和现代条约中，《加拿大宪法》第35条，法院裁决，《联合国土著人民权利2》以及加拿大诉讼呼吁采取行动的真相与和解委员会宣言。3
信息安全性测量指南：第1卷
权威本出版物是由NIST根据其法定责任根据《联邦信息安全现代化法》（FISMA）制定的，2014年44年4月44日。§3551et Seq。，公法（P.L.）113-283。 nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。 本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。 本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。 也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。 非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。 但是，归因将受到NIST的赞赏。113-283。nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。归因将受到NIST的赞赏。