❏ 综合需求评估包括每个学生群体的叙述或引用 SPSA 需求评估页码 ❏ 为适用于这所学校的所有学区目标和学生群体设定学校目标。目标是根据对学校数据的审查而制定的,并指明了实现 2026 年学区目标的合理途径。学校输入的是年终数据目标,而不是预期的增长量。 ❏ 教育合作伙伴参与包括每个提示至少 3-5 句的叙述 ❏ 在 TSP 计划的所有部分中一致选择学区优先事项和学区战略 ❏ 指明适用的目标学生群体 ❏ 指明所有战略/计划的新状态或持续状态 ❏ 学校战略描述了一种基于研究的方法,该方法将导致学生成绩的提高。该战略回答了“什么、为什么和谁”
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电池技术公司(BTI)是笔记本计算机的全球替换电池和交流电源适配器的全球供应商。使用来自日本和韩国电池制造的最高级A级电池,并且生产设施在加利福尼亚州,香港和中国的最严格的质量标准下运行,BTI提供了最高质量的产品,最广泛的投资组合和最有竞争力的价格为全球客户提供。结合了英国的集中欧洲仓库,并与Origin Storage合作,成为我们在欧洲的总发行伙伴,为我们的欧洲客户提供了无与伦比的产品可用性和支持水平。
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[1]此产品包括HP Wolf Pro Security Edition的一(1)年许可证,其中包括HP Sure Click Click Pro和HP Sure Sense Pro。HP Wolf Pro Security Edition软件是根据HP End用户许可协议(EULA)的许可条款许可的,可以在以下网址找到:https://support.hp.com/us-en/document/ish_3875769-38776-3873014-16术语。除非根据本EULA中包含的术语较早地终止,否则HP Wolf Pro Security Edition的许可(HP Sure Sirs Sense Pro和HP肯定单击Pro)在激活后具有有效,然后将继续持续十二(12)个月(“初始任期”)。在初学期结束时,您可以(a)从HP.com,HP销售或HP Channel合作伙伴购买HP Wolf Pro Security Edition的续订许可证,或(b)继续使用HP的标准版本肯定单击和HP肯定无需额外的费用,而无需任何额外的费用,而无需未来的软件更新或HP支持。”
逃犯或违反缓刑、假释或出狱后监管的个人;仅限 SNAP、TANF、REF 和 REFM ...................................................................................... 398
并非所有功能都可以在Windows的所有版本或版本中提供。系统可能需要升级和/或单独购买硬件,驱动程序,软件或BIOS更新,以充分利用Windows功能。Windows将自动更新,始终启用。需要高速互联网和Microsoft帐户。ISP费用可能会适用,并且随着时间的推移可能会适用其他要求。 请参阅http://www.windows.com。 如果您的产品使用Windows以S模式发货:Windows处于S模式,专门与Windows中Microsoft Store的应用程序一起使用。 无法更改某些默认设置,功能和应用程序。 与Windows兼容的某些配件和应用程序可能行不通(包括某些防病毒,PDF作者,驱动程序实用程序和可访问性应用程序),并且性能可能会有所不同,即使您切换了S模式。 如果您切换到Windows,则无法切换回S模式。 在Windows.com/smodefaq上了解更多信息。ISP费用可能会适用,并且随着时间的推移可能会适用其他要求。请参阅http://www.windows.com。如果您的产品使用Windows以S模式发货:Windows处于S模式,专门与Windows中Microsoft Store的应用程序一起使用。无法更改某些默认设置,功能和应用程序。与Windows兼容的某些配件和应用程序可能行不通(包括某些防病毒,PDF作者,驱动程序实用程序和可访问性应用程序),并且性能可能会有所不同,即使您切换了S模式。如果您切换到Windows,则无法切换回S模式。在Windows.com/smodefaq上了解更多信息。
摘要 我们生活在一个人工智能快速发展的新时代,现有模型的新版本和越来越强大的版本,甚至是新模型,不断被创造出来。人类和工业界正在越来越多地投资于这些进步。现实生活中有很多例子表明,这些模型被人类用来方便自己或欺骗。学生和学者不再深入研究知识和制造虚假新闻是经常发生的两个主要现象。因此,需要创建一个能够检测和区分人工智能生成的文本和人类编写的文本的分类器。已经采取了几种非常好的方法,但它们必须随着法学硕士的发展而不断发展。今年,CLEF [1] [2] 的 PAN 共享任务阐明了上述需求。为了解决该任务,本文提出了一种 RoBERTa[3] 和 Bi-LSTM 相结合的架构。关键词 RoBERTa、Bi-LSTM、NLP、AI 生成文本检测、作者分析
LLM的最新进展,尤其是随着GPT-3.5和GPT-4等复杂系统的开发,从广告和新闻写作到教育和医学研究的各个领域的内容创建彻底改变了跨各个领域的内容。这些模型现在能够生成紧密模仿人写作的文本,并在众多专业工作流程中提高生产力。但是,这种快速的整合面临着重大挑战,包括错误信息[1],伦理困境[2]和学术完整性问题[3,4,5]。LLM产生高度令人信服但可能具有误导性或不准确的内容的能力引起了人们对滥用假新闻,欺骗性社交媒体帖子的滥用的担忧,甚至促进了学术不诚实[6]。因此,开发可靠的方法来区分人类作品和机器生成的文本以减轻这些风险并确保负责使用LLMS变得越来越重要。应对这些挑战,PAN@CLEF 2024引入了Voight-Kampff Generative AI作者身份验证任务。对AI生成的文本的检测已成为研究的关键领域,这是由于需要维护跨数字平台的信息的完整性。传统的文本验证方法在很大程度上依赖于风格和语言特征,当面对现代LLM的精致时,通常不足。这些模型可以生成内容,不仅反映了人类写作,还可以适应各种上下文和样式,从而使手动甚至某些自动检测方法过时。因此,需要更先进的技术来有效地区分人类作者和机器生成的文本。在这项研究中,最初,我们使用培训数据集微调了变压器模型。此过程涉及调整模型参数以更好地符合数据集的特定特征,从而改善模型在我们特定任务上的性能。然后,我们将其准确性与累积学习模型的准确性进行了比较。结果表明合并累积学习模型
摘要近年来,GPT-3,BERT和GPT-4(例如GPT-3,BERT和GPT-4)的大型语言模型在自然语言处理领域取得了重大进步,增强了诸如文档摘要,语言翻译和问题答案之类的任务。尽管有这些好处,但这些模型产生的文本的真实性和信誉引起了社会问题,包括错误信息和窃。为了解决这些问题,PAN组织已经启动了一系列任务,以区分机器生成的文本和人文所写的文本。本文提出了基于Bert和Bilstm的生成AI作者身份验证模型,该模型通过将变压器编码器与多文本特征技术相结合,从而增强了文本歧视功能。该模型利用了预处理的BERT进行深度特征提取,并结合了由Spacy计算出的其他文本功能,由Bilstm和Transformer编码器进一步处理进行分类。实验结果表明,该模型在PAN验证数据集上达到平均得分为0.971,超过了所有基线模型。这种方法不仅提高了检测准确性,而且还提高了对各种文本类型的适应性,这对于保持自动内容生成时代的信息的真实性和可靠性至关重要。