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2024-11-08 - CLF NBI RMI UW - 华盛顿州碳排放代码语言建议 - 最终版
我们建议在短期内采用多种合规途径来实施建筑规范，并逐步实施更严格的减排要求。这项建议在环境和经济节约与可行性之间取得平衡，为教育和培训留出更多时间。建议的方法（情景 P.7）将使华盛顿州新建筑的碳排放量比正常情况减少 16%，或在 2025-2050 年期间节省 570 万公吨二氧化碳当量（节省约 7.7 亿美元的社会成本）。这一估计的碳节约量与华盛顿州 2022 年通过的备受赞誉的商业电气化规范估计的 810 万公吨二氧化碳当量节约量处于同一数量级（Kocher & Gruenwald，2022 年）。如果设定的目标比 WBLCA 减少 30% 更严格，那么可以实现比本报告中显示的更大的节约量。
2019年9月的奥地利因斯布鲁克国际山区会议（IMC2019）：综合研究建议
本文介绍了2019年国际山区会议（IMC）会议的综合，并得到了关键文献的支持，并为未来的研究和相关活动提供了建议。IMC于2019年9月8日至12日在奥地利因斯布鲁克举行，吸引了来自52个国家的526名参与者。其目的是鼓励自然，空间，社会和应用科学家之间的深度跨学科讨论，以提高对山区系统的理解，对压力源的反应以及对改变的弹性。In this regard, it was intended to build upon the 3 mountain conferences that took place in Perth, Scotland, in 2005, 2010, and 2015, which resulted in the publication of proceedings, with conclusions and recommendations for research (Price 2006), 2 special issues of Mountain Research and Development (Price et al 2012; Price, Greenwood, et al 2016), and analyses of contributions with syntheses and recommendations for research (Bj € ornsen Gurung 2006;
北卡罗来纳州生成式 AI 实施建议和注意事项
多年来，人工智能 (AI) 一直是教育的一部分，但自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，生成式 AI 的引入使 AI 成为有关教育未来的讨论焦点。此次发布以及随后的许多其他生成式 AI 工具引起了教育工作者和学生对这些技术使用的兴趣，同时也引发了对其滥用的担忧。生成式 AI 工具是一种人工智能工具，可根据其在训练数据集中学到的内容生成文本、图像、音频、视频和代码。当用户向模型提供提示时，该模型会预测响应。虽然每个响应都是新的，但模型会从训练阶段分析的数据中提取数据，并根据用户输入或提示将其转换为响应。生成式人工智能最近以前所未有的速度迅速发展，速度之快超过了历史上任何其他技术创新。事实上，一些技术专家预计，未来十年的技术创新将比过去一百年更多。生成式人工智能工具的接受和使用是不可避免的，企业和高等教育机构将期望我们的学生具备生成式人工智能技能。因此，公立学校处理生成式人工智能的方式对教育的未来和今天的学生都有着重大影响。为了帮助指导国家学校领导者负责任地实施人工智能，美国教育部教育技术办公室最近发布了一份题为“人工智能与教学和学习的未来”的报告。本报告引用了 Russell Shilling 博士的话：“人工智能将教育技术带到了一个转折点。我们可以扩大差距，也可以缩小差距，这取决于我们现在采取的行动。”事实上，我们在公立学校使用生成式人工智能的决定将对我们的学生进入高等教育机构或就业市场的未来以及他们的日常生活产生重大影响。世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》预测，人工智能将在未来五年对就业市场产生巨大影响。在本报告中，人工智能和机器学习领域是预测最快的领域，未来五年的增长轨迹高达 40%，预计将创造 100 万个新工作岗位。此外，报告发现，75% 的受访公司计划在 2027 年前实施生成式人工智能。
2024年1月新俱乐部建议概述
1。AMS Bridges International，UBC2。 ams cam的孩子在UBC3。 ams Circle Kiwanis International @ ubc 4。 AMS社区健康协会，UBC5。 AMS咖啡俱乐部6。 AMS急救俱乐部，UBC 7。 ams发电在UBC8。 ams for无家可归青年@UBC 9。 ams人类首先在UBC10。 AMS Melius Mentorship Network在UBC11。 AMS心理健康网络，UBC12。 AMS移动游戏俱乐部 @ UBC 13。 ams Northstar Research Initiative @ UBC 14。 ams神经退行性疾病意识 @ ubc 15。 AMS开源协会 @ UBC 16。 AMS波斯语调色板在UBC：Art＆Poetry Collective 17。 AMS研究新闻俱乐部18。 ams sinabuero学生协会在UBC 19. ams Spill the Tea Club @ UBC20。 AMS Soaring Club @ UBC 21。 超越障碍协会22。 BIOS：生物医学创新和外展AMS Bridges International，UBC2。ams cam的孩子在UBC3。ams Circle Kiwanis International @ ubc 4。AMS社区健康协会，UBC5。 AMS咖啡俱乐部6。 AMS急救俱乐部，UBC 7。 ams发电在UBC8。 ams for无家可归青年@UBC 9。 ams人类首先在UBC10。 AMS Melius Mentorship Network在UBC11。 AMS心理健康网络，UBC12。 AMS移动游戏俱乐部 @ UBC 13。 ams Northstar Research Initiative @ UBC 14。 ams神经退行性疾病意识 @ ubc 15。 AMS开源协会 @ UBC 16。 AMS波斯语调色板在UBC：Art＆Poetry Collective 17。 AMS研究新闻俱乐部18。 ams sinabuero学生协会在UBC 19. ams Spill the Tea Club @ UBC20。 AMS Soaring Club @ UBC 21。 超越障碍协会22。 BIOS：生物医学创新和外展AMS社区健康协会，UBC5。AMS咖啡俱乐部6。AMS急救俱乐部，UBC 7。 ams发电在UBC8。 ams for无家可归青年@UBC 9。 ams人类首先在UBC10。 AMS Melius Mentorship Network在UBC11。 AMS心理健康网络，UBC12。 AMS移动游戏俱乐部 @ UBC 13。 ams Northstar Research Initiative @ UBC 14。 ams神经退行性疾病意识 @ ubc 15。 AMS开源协会 @ UBC 16。 AMS波斯语调色板在UBC：Art＆Poetry Collective 17。 AMS研究新闻俱乐部18。 ams sinabuero学生协会在UBC 19. ams Spill the Tea Club @ UBC20。 AMS Soaring Club @ UBC 21。 超越障碍协会22。 BIOS：生物医学创新和外展AMS急救俱乐部，UBC 7。ams发电在UBC8。ams for无家可归青年@UBC 9。ams人类首先在UBC10。AMS Melius Mentorship Network在UBC11。AMS心理健康网络，UBC12。AMS移动游戏俱乐部 @ UBC 13。ams Northstar Research Initiative @ UBC 14。ams神经退行性疾病意识 @ ubc 15。AMS开源协会 @ UBC 16。AMS波斯语调色板在UBC：Art＆Poetry Collective 17。AMS研究新闻俱乐部18。ams sinabuero学生协会在UBC 19.ams Spill the Tea Club @ UBC20。AMS Soaring Club @ UBC 21。超越障碍协会22。BIOS：生物医学创新和外展
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
Chatgpt中的集成推荐系统...
Christian Ovalle 1 1 1 UniversidadTecnológicaDelPerú，Perú，dovalle@utp.edu.pe摘要 - 近年来，推荐系统在电子商务领域取得了巨大的帮助。这有许多应用程序可以通过不同的过滤技术来改善用户行为因素；但是，这些系统中的大多数缺乏真正影响用户的演示和交互模型。在这种情况下，电子商务网站正在寻找不同的策略，以准确，及时地分配在线用户看到的建议；不过，审查不同的文章，尚不清楚推荐项目的出现方式是否对用户行为产生积极影响。另一方面，对话性人工智能系统技术具有很大的尺寸，强调了Chatgpt作为创新工具。最后，这项研究旨在验证在Chatgpt中实施集成SR是否会影响电子商务商店中用户的购买后行为。结果表明，通过利用对话式AI的潜力提供更有效和个性化的建议，就用户建议而言，增加了34.15％，而在购买推荐产品时，指数增长了54.05％；同样，很明显，从初次购买后14天后进行回购的用户增加了46.67％；最后，从电子商务商店回购产品的略有显着增长了9.52％。关键字启用系统，chatgpt。购买后，电子商务，个性化
过渡建议 - ROSA P
这项工作由美国运输部/研究和特别计划管理局/沃尔普国家运输系统中心、监视和传感器部门完成。本报告支持 FAA 决定停用主要远程雷达，提出了过渡战略和实施计划，以便在 2002 年前将现有的主要/次要航路雷达系统转变为仅信标系统。
关于人工智能伦理的建议
人工智能已经在增强或取代人类应对复杂挑战的努力。它发出了 COVID-19 疫情的一些早期警报，帮助加速了疫苗的开发，并在恢复过程中发挥着越来越重要的作用。然而，进步也给个人和社会带来了风险。在某些情况下，人工智能的开发和使用会产生意想不到的后果，例如操纵行为、加剧不平等和偏见、极端主义和激进主义，或歧视性就业市场。在其他情况下，人工智能的部署带有先验恶意，例如传播虚假信息或劫持核心流程。
关键建议和消息：渔业气候行动和水产养殖的CRFM方面活动
1。渔业和海洋资源对于粮食安全，生计以及SIDS的社会和经济增长非常重要； 2。气候变化和海洋酸化是对小岛屿发展中国家的生存威胁，SID感受到了沿海和海洋资源和捕鱼社区影响的全部力量；尽管对问题做出了最小的贡献。3。关键的海洋生态系统，例如珊瑚礁和繁殖，在热带地区的商业重要海洋物种的丰度和分布受到温暖和更酸性水的负面影响，并改变了洋流。4。藻华（包括萨尔加斯）以及其他有害藻类（包括气候变化，酸化以及随之而来的海洋生态系统变化）的增加。5。如果该部门要重新制定并实施重大缓解和适应措施以提高弹性并确保沿海社区以及海洋生态系统和渔业的可持续性，那么获得融资至关重要。6。，我们所有人都在寻找解决加速气候变化带来的挑战的解决方案，尽管有些是外部和难以解决的。7。融资可持续渔业管理是通过基础设施更新来抵御气候变化影响的SID的关键； 8。现在紧急的优先事项是高级，气候智能，包括可再生能源和风险信息的预警系统的部署。9。10。SIDS必须使用NDC合作伙伴关系作为确保构建所需资源的关键机会SIDS要求每年287亿美元来实施其NDC，这体现了每个国家以减少民族排放并适应气候变化的影响的努力。