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使用生成人工智能来改善高等教育的教学（84.305c）
GOAL: To be a trusted source of scientific research in postsecondary instruction using AI that can be used to improve education policy and/or practice and learner outcomes Activities: • Meet with the multiple stakeholders to learn their interests and how to make the Center's work useful to them (establish an advisory board) • Disseminate findings and products from the four research activities (the Program of Research) • Use the findings and products from the Program of Research, the Research Training, and the领导力/外展/传播活动，以建立该领域的能力，以改善高等教育的能力，使用生成AI
2024 年 SEC 十大网络/人工智能博客文章
2. SEC 指控四家公司误导性网络披露（2024 年 10 月 28 日）。2024 年 10 月 22 日，SEC 宣布对四家科技公司提起单独诉讼，这些公司是 2020 年 SUNBURST 网络攻击的下游受害者。这些行动代表了 SEC 基于其多年调查对该攻击受害者披露的充分性和准确性以及据信由同一国家支持的威胁行为者实施的相关妥协而做出的首批决议。尽管这四起案件的披露和声明早于 SEC 的新网络安全披露规则，但本文讨论了这些案件如何反映委员会对重要性评估和披露决定的看法，以及发行人的相应网络安全最佳实践。
顾问职位批准日期：2024 年 2 月 12 月
麻醉学顾问麻醉师 新岗位 WXANAN05 韦克斯福德综合医院 N/A HSE 都柏林和东南部 2024 年 4 月 麻醉学顾问麻醉师 si 重症监护医学 新岗位 WXANIC02 韦克斯福德综合医院 N/A HSE 都柏林和东南部 2024 年 4 月 麻醉学顾问麻醉师 新岗位 JSANAN32 圣詹姆斯医院 N/A HSE 都柏林和中部地区 2024 年 3 月 麻醉学顾问麻醉师 si 重症监护医学 新岗位 JSANIC18 圣詹姆斯医院 N/A HSE 都柏林和中部地区 2024 年 2 月 麻醉学顾问麻醉师 直接替代岗位 TTANAN07 塔拉特大学医院 N/A HSE 都柏林和中部地区 2024 年 5 月 麻醉学顾问麻醉师 新岗位 NMANAN06 全国妇产医院 N/A HSE 都柏林及东南部 2024 年 4 月 麻醉学顾问 麻醉师 更换和重组 职位 NNANAN02 德罗赫达圣母卢尔德医院
SL。否。空缺和类别的帖子名称1。SL。否。空缺和类别的帖子名称1。
设计 /开发 /分析机械系统 /子系统 /海上，浮动结构 /水下组件 /热系统 /设备，旋转机械的设计。组装，制造，集成，评估，测试和调试系统 /设备的设计，旋转机械的设计以及用于海水淡化和OTEC植物的各种其他组件，以及水下组件的实验技术管理，操作，维护，维护，维护和麻烦研究容器的射击；随访，文档，检查和监视船舶建筑物 /干dock＆Foploat维修过程。部署和检索
人工智能：高等教育数学教育面临的挑战与机遇
自从生成式大型语言模型问世以来，课堂上讨论最广泛的问题可能就是作弊。这个问题在不同程度上影响着所有学科。一些机构已经发布了广泛的指导方针，以制定关于使用人工智能的课堂标准（见参考文献 1、2、3）。这些指导方针大多重复了任何参考资料的道德使用方面的常见做法，适用于数学和任何其他学科。几十年来，数学教师已经学会了为使用技术工具完成家庭作业和考试制定明确的课堂标准。到目前为止，这些措施大多是在入门级需要的，其中很大一部分学习目标是数值或符号计算。然而，新的人工智能工具可能会扩大需要指导的课程范围。目前，人工智能工具似乎不擅长提供正确的数学证明，即使是在入门级。不过，可以想象，而且很可能，这将在不久的将来成为一个问题（见参考文献 5）。在早期阶段就“基于证明”的课程中，制定关于使用人工智能完成家庭作业和考试的明确指导方针，将有助于建立规范，随着这些工具的改进，这些规范将非常有用。至少，当人工智能用于帮助解决问题时，指导方针应该要求归因，同时要求学生负责检查人工智能辅助工作的准确性。
该公司公布了关键财务指标的季度记录，其中包括 7.1 亿美元的营收
季度营收达创纪录的 7.1 亿美元，较上一季度增加 2200 万美元。 季度调整后 EBITDA 达创纪录的 1.93 亿美元，较上一季度增加 2500 万美元，增幅 15%。 季度自由现金流达创纪录的 1.36 亿美元，而上一季度为 1.17 亿美元，增加 1900 万美元，每股自由现金流达创纪录的 2.86 美元，而上一季度为 2.51 美元。 净收益达创纪录的 5600 万美元，而上一季度为 5000 万美元；每股净收益达 1.18 美元，而上一季度为 1.06 美元。 调整后净收益达创纪录的 6100 万美元，而上一季度为 5500 万美元；调整后每股净收益达 1.29 美元，而上一季度为 1.19 美元。 自由现金流减去维护资本支出创纪录，为 8100 万美元，而上期为 7400 万美元，每股自由现金流减去维护资本支出创纪录，为 1.71 美元。 过去 12 个月自由现金流减去维护资本支出的派息率为 60%，而上期为 58%。 宣布公司成功中标，为纽芬兰和拉布拉多省提供综合固定翼和旋翼空中救护服务。 宣布签订一份新合同，为欧洲盟国的国内安全机构提供空中情报、监视和侦察支持，使用现有飞机以及将在合同期间部署的具有增强技术能力的额外飞机。 季度结束后宣布收购 Spartan Mat, LLC 及其子公司 Spartan Composites, LLC（统称“Spartan”），这是一项战略性收购，将我们的环境访问解决方案业务线扩展到美国，并为我们的加拿大业务增加更多产品。 季度结束后，公司将与努纳武特地区政府的医疗后送合同延长至 2026 年，并提高了价格。首席执行官评论首席执行官 Mike Pyle 评论道：“第三季度业绩异常强劲，突出表现在我们最高的自由现金流和每股自由现金流减去维护资本支出指标，以及
合并技术服务考试（面试帖子）
仅通过在线模式邀请申请直接招募到合并技术服务考试（访谈帖子）中的帖子-II。1。重要说明：1.1。候选人要确保他们的考试资格：要求所有候选人仔细阅读委员会网站www.tnpsc.gov.in中可用的“指示”和此通知。申请考试的候选人应确保他们满足参加考试的所有资格条件。他们进入考试的所有阶段将纯粹是临时的，但要满足资格条件。仅接受书面考试 /证书验证 /访谈 /咨询或在选择列表中包含名称的咨询，就不会授予候选人的任何任命权。如果确认错误的索赔或违反规则或指示，委员会也保留在任何阶段拒绝候选人的权利。
基于计算机的短语阅读干预对残疾中学生单词阅读的影响
第一章 文献综述：针对智力和发育障碍学生的中学后课程和全词干预…… ...文献综述…………………………………………………………………………………….….11 本研究目的………………………………………………………………………………………………14 方法…………………………………………………………………………………………14 参与者和环境………………………………………………………………...…......14 材料……………………………………………………………………………………15 因变量和数据收集....……………………………………………….………15 实验设计…....……….…………………………………………...….……………15 一般程序………....……………………………………………….…..16 预测试评估和基线阶段....…………………………………….….17 干预发展....……………………………………………….…..….17 干预培训....………………………………………………………….…...18 干预实施…………………………………………….…....18程序完整性 观察者间一致性 .………...………….……………….19 结果 ……………………………………………...………………..............................…..…….19 学习速度达到标准 ………………………………………..….….….22 学生接受度 …………………………………………………………….….….23 讨论 …………………………………………………………………………….….23 局限性和未来研究 ……………………………………………..….24 结论 ……………………………………………………………………………..….26 第三章 研究二：评估和比较短语阅读教学对智力障碍成人学生广义阅读的影响 ………...……………………..27 摘要 ………………………………………………………………………………….…....28 文献综述 …………………………………………………………………………….….29本研究的目的 .……………………………………………………………………..32 方法 .………………………………………………………………………………………….33 参与者和环境 .…………………………………………………………....…....33 材料 ……………………………………………………………………………....34 因变量和自变量 .…………………………………………………………35 实验设计 .……....…………………………………………………………35 程序 …………………………………………………………………………….36 预测试 .……………………...………………………………………….36
根据人工智能确定儿童性虐待帖子
在 Twitter 和暗网论坛等表面网络平台上，每天创建和共享的儿童性虐待材料 (CSAM) 数量非常高 ([1])。从数量上看，人类专家无法手动拦截或识别 CSAM。然而，自动检测和分析在线文本中的儿童性虐待语言具有挑战性且耗时，这主要是由于数据格式的多样性和托管平台的隐私限制。我们提出了一种基于自然语言处理和机器学习技术的 CSAM 检测智能算法 ([2])。我们的 CSAM 检测模型不仅可用于清除在线平台上的 CSAM，还可以帮助确定犯罪者的行为，提供证据，并为热线、儿童机构、教育计划和政策制定者提取新知识。
利用转移学习在葡萄牙社交媒体帖子中进行仇恨言论检测
摘要社交媒体的快速兴起带来了新的数字通信方式，以及令人担忧的在线仇恨言论（HS），这又导致研究人员开发了几种自然语言处理方法以进行检测。尽管在自动化HS检测方面已经取得了重大进步，但针对欧洲葡萄牙语的研究仍然很少（就像几种资源不足的语言中发生的那样）。为了解决这一差距，我们探讨了各种转移学习模型的功效，这些模型在文献中已显示出与其他深度学习模型相比，该任务具有更好的性能。我们采用葡萄牙文本中预先训练的类似于BERT的模型，例如Bertimbau和Mdeberta，以及GPT，Gemini和Mistral Genertral Modelate，用于在葡萄牙在线话语中检测HS。我们的研究依赖于YouTube评论和推文的两个带注释的Corpora，均以注释为HS和非HS。我们的发现表明，YouTube语料库的最佳模型是欧洲葡萄牙推文的Bertimbau Retriant，并针对HS任务进行了微调，正面的F-SCORE为87.1％的正面级别为87.1％，比基线模型优于20％以上，并且比基本的Base Bertimbau相比增加了20％以上。Twitter语料库的最佳模型是GPT-3.5，正级别的F-评分为50.2％。我们还评估了使用内域和混合域训练集的影响，以及在生成模型提示其性能中提供背景的影响。