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引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
皮尔逊通讯| 2025年1月26日
过去一周的支持受到欢迎和友善。我知道这给Tran家族带来了安慰，并帮助他们解决了自己的悲伤。我想代表莱斯特·B·皮尔森（Lester B. Pearson）的工作人员，并代表Tran家族，我深表感谢和感谢。对学生的支持将继续进行。
Pearson BTEC级别05 HND在SLT-Mobitel Nebula技术学院开展的数字技术中，持续时间02年培训06个月
通过GCE通过2次通过2次通过的GCE高级级别，在GCE普通级别的英语或同等的信用通行证，或者GCE普通水平的英语或等效的信用证，并成功完成了信息技术证书课程（CAIT）计划（CAIT）计划，由SLT-MOBITEL NEBULA NEBULA NEBULA NEBULA INSTUITION进行的技术研究所（CAIT）技术研究所（BTTEC）级别的3000年级级别（02年）级别的媒体（02年）级别（02年）（02年）。 280+SSCL税）*
在大脑珊瑚地形中记录的火星的最新气候变化。 A. M. Morgan 1，A。M. Morgan 1，K。A. Pearson 2，E。Z. Noe Dobrea 1和A. Alti
简介：推定冰川地形在火星上的分布和形态为亚马逊晚期的气候历史提供了宝贵的视觉。同心火山口填充（CCF），小叶碎屑围裙（LDA）和线条谷填充（LVF），所有这些都被认为是碎屑覆盖的冰川沉积物[1]，[2]，[3]，[3]，[4]，通常被其核心地形覆盖，并以其核心地形命名，其重新层次的人类大脑或水平的人类大脑coral brancal braintal to Aqualtic to Aqualtic coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral coral。提出的针对大脑珊瑚地形的形成机制包括粉尘丰富的冰矿床的升华[2]，升华和灰尘填充的循环[5]，或由冻结冻结产生的岩石分类过程，类似于地球上排序的石头圈子[6]。后者将暗示偶发性融化，并具有关于火星近地面可居住性的天文学含义。大脑珊瑚降雨表面可以追溯到晚期亚马逊人[2]，[5]，[7]，尽管以前的研究受到了小型研究领域的阻碍，并且高分辨率的Hirise Hirise图像的可用性受到了阻碍。我们通过采用了一种新颖的深度学习方法来建立这些先前的研究，可以有效地绘制整个火星表面的脑珊瑚地形[8]，在这里，我们使用火山口统计来解释火星最近的地质和气候历史。
从 Pearson (Edexcel) 升至 OCR 的商业 A 级
有三个部分，全部通过考试进行外部评估。前两份试卷各占 35%。期末试卷占 30%。前两部分评估的内容不同。第三部分可以评估任何内容。评分资格的评分标准为：A*、A、B、C、D、E，其中 A* 为最高分。未达到 E 的最低标准的学生将不予评定。
GCSE 和 A Level 艺术与设计人工智能 (AI) 指导版本 2.0，作者和批准人：GQA、DCL1 © Pearson Education Limited 2024，2024 年 9 月
评分候选人提交的作品教师和评估员在为每个评分网格评分时，应全面审查作品。如果学习者使用人工智能来制作创意内容，而没有充分展示他们自己的独立投入，例如，人工智能工具取代了独立思考和想法、独立决策或独立应用技术技能，那么他们就不能因此而获得奖励，即使引用了人工智能工具。如果评估目标的证据主要来自或完全依赖于人工智能生成的内容，则总体分数必须相应地反映这一点。
Pearson 全球内容业务合作伙伴政策
本政策及其支持资源适用于所有面向内部或外部受众的 Pearson 拥有的印刷和数字内容，包括通过实时服务提供的内容，无论其在何处创建和由谁创建。这涵盖了在所有平台和业务职能中创建的 Pearson 拥有的内容，包括未直接参与内容创建的员工。所有 Pearson 员工和非 Pearson 内容贡献者都应了解本政策，并遵守其中规定的适用于 Pearson 内容的原则。我们还希望我们为合作伙伴提供的内容咨询、评估和验证服务也体现同样的原则。
Pearson BTEC高级国民工程套件（2024）
Added new units: Unit 4091: Automotive Fundamentals Unit 4092: Vehicle Dynamics and Performance Unit 4093: Race Car Design and Manufacturing Unit 4094 Motorsport Workshop Practices Unit 4095: Automotive Combustion Unit 4096: Automotive Workshop Practices Unit 4097: Electric Vehicle Battery Manufacture Unit 4098: Hybrid and Electric Vehicle Technologies Unit 4099: Industrial Digitalisation Technologies for Engineers Unit 4100: Lean Six Sigma for Engineers (leading to Green Belt) Unit 4111: Powertrain and Hybrid Vehicles Unit 4112: Vehicle Repair and Diagnostics Unit 4113: Heavy Vehicles I Unit 4114: Motorcycle Engineering Unit 4115: Vehicle Electrical and Electronics Unit 5058: Automotive Structures and Materials Unit 5059: Automotive Aerodynamics Unit 5060: Motorsport Workshop Preparation and检查单元5061：汽车事件调查单元5062：发动机和车辆设计性能单元5063：进一步的混合动力和电动汽车技术单元5064：工程师工程师的进一步工业数字化技术5065单元5065：汽车工程中的氢气工程单元5066：5066：工程师的精益六西格玛（SIGMA）工程师和工程单元5067：车辆部门5068：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆零件：车辆部门5068：车辆零件：车辆部门5068：车辆零件：车辆零件。 5070：进一步的摩托车工程单元5071：重型车辆II
Pearson 2024 年中期业绩和战略更新
除本文所载历史信息外，本声明中讨论的事项包括前瞻性陈述。特别是，所有表达对未来事项的预测、期望和预测的陈述，包括经营成果趋势、利润率、增长率、整体市场趋势、利率或汇率的影响、融资的可用性、预期的成本节约和协同效应以及 Pearson 战略的执行，都是前瞻性陈述。就其性质而言，前瞻性陈述涉及风险和不确定性，因为它们与事件相关并取决于未来将发生的情况。它们基于对 Pearson 当前和未来业务战略以及未来运营环境的众多假设。