各方必须获得 WMG 的明确许可,才能使用(包括但不限于复制、分发、公开表演、翻录、抓取、抓取、挖掘、录制、更改、提取或准备衍生作品)任何由 WMG 拥有或控制的创意作品,或链接或提取与创建数据集相关的此类创意作品,作为任何机器学习或人工智能技术的输入,或训练或开发任何机器学习或人工智能技术(包括通过自动化方式)。这些创意作品包括所有由 WMG 拥有或控制的录音、视听录音、音乐作品(包括歌词)、文学作品以及任何相关元数据、艺术品和图形图像。
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。
摘要:我们假设考虑合并症,P波和超声心动图测量的可解释的换档机(GBM)模型,可以更好地预测二尖瓣反理中的死亡率和脑血管事件(MR)。分析了三级中心的患者。GBM模型被用作可解释的统计方法,以识别具有CVA和全因死亡率结果的高危患者的主要指标。总共包括706名患者。GBM分析表明,年龄,收缩压,舒张压,血浆白蛋白水平,平均p波持续时间(PWD),MR反理体积,左心室射血分数(LVEF),剩余的心房限制,预测末端 - 类固有(LADS),VELOCITY PITY ENTIMAL(VELOCITY CONTIN)和有效的commigi andi andi andi ofi andi andi andi ofi andi ori ori ofi ofii ofii na
根据新加坡 2030 绿色计划,太阳能发电量将从 2023 年的不到 1 TWh 增长到 2035 年的 5.1 TWh,而可再生能源进口量将达到 26 TWh。然而,如果新加坡要达到国际能源署的 NZE 里程碑并满足不断增长的需求,新加坡需要在 2035 年前将计划的扩张规模翻一番(57 TWh)。
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ii) 广泛活动:j. 顾问应根据商定的计划,根据需要对 ESIC/ESIS 下各个地点的各个主要办事处、医院、学院、药房、服务提供中心等进行实地考察。k. 考察限制:为评估而进行的实地考察次数限制为在同一城市内进行两次考察,每个阶段在 5 个区域(印度北部、东部、南部、西部和中部)最多由三人进行,每次考察时间不超过 3 个工作日。签订合同时应确定详细的分区。考察应涵盖医院、药房、分支机构、区域/次区域办事处、IMP 诊所、教学机构、数据中心和培训中心。应涵盖上述 ESIC 和 ESISo 控制的办事处。
番茄成熟转录调控的研究一直由转录因子 (TF) 基因的自发突变引领,这些突变会完全抑制正常成熟,表明它们是“主调节器”。使用 CRISPR/Cas9 诱变技术敲除潜在基因的研究表明情况有所不同,表明调控比以前认为的更为强大。这要求我们重新审视成熟调控模型,并将其替换为涉及部分冗余组件网络的模型。同时,与敲低技术相比,CRISPR/Cas 诱变技术的快速兴起导致出乎意料的弱表型,这表明补偿机制可能会掩盖蛋白质的功能。这强调了评估植物中的这些机制以及精心设计诱变实验的必要性。
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