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HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
质量和认证研究所
标准和标准标准标准GAL.1：该设施的管理人员对交付的护理质量和安全负责。标准a。该设施的管理通过实施这些认证标准来展示质量和安全的文化。b。管理层确保提供必要的资源，例如人类，基础设施，包括设备和资金，以支持设施的平稳运行。c。管理层对定义的质量和安全计划进行了监督，指定人员也实施了同样的质量和安全计划。标准加尔2：分配了关键领导职能的责任和责任。标准a。设施有记录的和更新的组织图。b。管理层意识到适用的法律法规，并且始终符合相同的规定。c。管理层实施了实现计划结果和有效实施质量管理系统所必需的措施。d。管理层进行审查，以确定针对定义的目标，目标和成果的成就。e。该设施将其结果报告给现有的HCT注册表，例如ISBMT/ EBMT/ APBMT/ CIBMTR。标准加尔3：该设施计划服务，以满足其服务的患者人群的需求，并根据其价值观和道德原则做出决定。
国家环境空气质量颗粒物标准
机构：环境保护署 (EPA)。行动：最终规定。摘要：本文件描述了 EPA 修改国家环境空气质量标准 (NAAQS) 中颗粒物 (PM) 的决定，该决定基于其对现有科学证据的审查，这些科学证据将环境 PM 暴露与当前 PM 标准允许的水平下对健康和福利的不利影响联系起来。当前的主要 PM 标准在几个方面进行了修订：增加了两个新的 PM 2.5 标准，分别为 15 µ g/m 3 （基于单个或多个社区监测站的 3 年年度算术平均 PM 2.5 浓度平均值）和 65 µ g/m 3 （基于区域内每个以人群为导向的监测站的 24 小时 PM 2.5 浓度第 98 个百分位数的 3 年平均值）；现行的 24 小时 PM 10 标准已修订为以区域内每个监测点的 99 百分位 24 小时 PM 10 浓度为基础。新的主要标准将提供更强的保护，防止多种与 PM 相关的健康影响，包括过早死亡和住院和急诊就诊增加，主要是老年人和心肺疾病患者；呼吸道症状和疾病增加，主要是儿童和心肺疾病患者（如哮喘）；肺功能下降，特别是儿童和哮喘患者；肺组织和结构以及呼吸道防御机制的改变
质量成熟度模型：高增长组织中的卓越发展
在高增长组织中，在快速开发周期中确保产品质量至关重要。诸如Dora（DevOps研究和评估）和空间（软件生产力，评估，控制和评估）等框架具有高级开发人员的生产率，但系统地改善质量实践的差距很大。本文介绍了专门针对高增长组织的综合质量成熟模型。该模型包括14个质量维度，从静态测试到配置管理，提供了一种整体质量增强方法。通过案例研究和实施策略，我们证明了该模型在提高产品质量，降低缺陷以及提高快速扩展环境中的运营效率方面的功效。
在研究安全和政治现象中的定性，定量和混合方法
摘要：在安全，政治和其他社会科学中应用定性，定量和混合方法，以进行研究，实现或验证科学知识。本文的目的是解释定性方法的优势 - 访谈，焦点小组，观察或定量方法 - 调查，规模等。此外，我们将通过使用一些混合方法来解释如何在安全和政治科学方面进行研究。混合方法结合了质量和定量方法，以扩大对某个问题的理解。例如，混合方法可以结合访谈和调查。此外，混合方法设计可能结合了研究设计的某些要素，例如研究问题，数据收集或数据分析。在那里，混合的研究设计（称为第三波）主要用于安全，政治和其他社会现象的研究。关键词：科学研究的方法论，定性方法，定量方法，混合方法，安全和政治现象。
Glandore社区幼儿园质量改进计划
注释：当有一个或多个超过的NQ主题在您服务中所示的一个或多个超过NQ主题的证据时，将完成此超过NQS部分。有关超过NQ主题的其他信息，可在ACECQA超过NQS网页上获得。我们与儿童互动的文件是每种教育者的教学方法的指导原则及其与孩子及其家人的互动。孩子带来了丰富的能力，知识，多样化的家庭和社区经验，并在加入我们时建立了关系。我们的教育方法植根于我们的哲学。每年，我们将家庭和照顾者定位为有价值的伙伴，并旨在与他们建立尊重和真正的关系。我们渴望创造一个环境，使孩子们可以协作学习并从彼此的独特观点中受益。儿童及其家人的声音在我们的计划过程中发挥了重要作用。我们的社区，管理理事会和家庭对塑造幼儿园的未来计划和指示具有很大的影响。为了最大程度地利用所有儿童的机会，我们强调儿童代理机构鼓励他们做出决定，并在塑造他们的环境和经验时承担学习风险。教育工作者定期进行批判性思考，这些思考将儿童的优势，兴趣和经验视为正在进行的课程监测和计划的基础。对于儿童和老师来说，诸如“挑战”，“伸展”，“艰难思维”和“持久性”之类的术语都集成到日常学习对话中。我们持续的重点一直在支持儿童成为独立思想家和有效的沟通者。点对点学习是这种方法的基本组成部分，孩子们扮演领导角色，响应同龄人的学习需求并形成有意义的关系。我们非常重视共享和持续的思维，儿童和教师在智力上协作以解决问题，澄清概念，评估活动和思想并扩展叙事。这种共同的持续思维是我们学习关系的核心。识字和算术是我们在Glandore教学计划的组成部分。计划和不断评估游戏计划中的故意教学，以满足儿童的个人需求。我们的教育者借鉴了关键的研究和循证文献，以告知课程决策并指导反思性实践。研究有助于每个教育者的持续增长和发展。对儿童学习的计划和评估考虑了促进整体发展的关系，资源，常规和经验。每年团队都会着重于改进领域。每个孩子的持续和差异化学习周期在他们的教学文档中很明显，并且可以在动手体验计划中观察到。我们的实践受到批判性反思的指导，所有活动和经验都是开放式和适应性的，以适应儿童不断发展的利益。对每个孩子随着时间的学习和成长的分析是有意的，有意的。儿童对材料和资源的要求得到了教育工作者的支持，并通过询问和讨论来加强儿童的代理和声音。每个教育工作者都采用小心化的教学方法以及团队中的所有对话，家庭和孩子们专注于计划与孩子的优势和学习倾向保持一致的计划。我们从儿童，他们的家人和整个员工团队中寻求并重视多种观点，以进行形成性评估和未来学习。家庭有机会参与制定孩子的学习计划。针对早期学习框架（EYLF V2.0）和学龄前计算和扫盲（IPNL）的指标评估了儿童的进步。鼓励父母
人工智能软件的质量衡量和保证
报告分为三个部分。在第一部分中，我们回顾了现有的软件质量保证措施和技术——那些为传统软件开发并应用于传统软件的措施和技术。这部分对软件可靠性和指标、静态和动态测试以及正式规范和验证进行了相当全面的概述，可能会引起那些不关心人工智能软件的人的兴趣。在第二部分中，我们考虑了基于人工智能的软件的特征、第一部分中确定的措施和技术的适用性和潜在效用，并回顾了专门为基于人工智能的软件开发的少数方法。在本报告的第三部分中，我们提出了对这一重要领域的进一步探索的评估和建议。提供了包含 194 个条目的详尽参考书目。
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。
模型室内环境质量法规与新规定一致
•第2（66）条中IEQ的新定义，根据该定义，IEQ的最小范围涉及热舒适度和通风/室内空气质量域。•最佳室内环境质量的新原理。在设定最低能源绩效要求时，第5条规定：“这些要求应考虑到最佳的室内环境质量，以避免可能的负面影响，例如通风不足……”。修订了第7条和第8条，针对新建筑物和现有建筑物的新建筑物和重大翻新压力，并指出应解决最佳室内环境质量问题。•第13条呼吁建立国家IEQ要求：“成员国应设定要求建筑物中实施足够的室内环境质量标准的要求，以维持健康的室内气候。”当EPC-S中提供了改进IEQ的建议时，可以转介这些要求，这是第19（5）条中的新规定。•第13条还要求新的非住宅ZEB必须配备IAQ监控和调节设备。•第19条要求能量性能证书包括改进IEQ的建议。