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平衡创新与道德：人工智能融合对教育领导力成果的影响 Zohaib Hassan Sain 1、Uthman Shehu Lawal 2、Chanda Chansa Thelma 3、Shahzadi Hina Sain 4
本研究调查了人工智能 (AI) 在教育领导中的整合，强调了最大化人工智能优势与管理其道德责任之间的平衡。该研究旨在分析管理人工智能的优势（例如行政效率（84% 同意）和数据驱动的决策（75% 同意））以及解决道德风险（包括隐私问题（85% 同意）和问责制（82% 同意））如何影响机构成果。采用混合方法，通过描述性统计、相关性和回归分析分析了 150 份调查回复的定量数据，揭示了人工智能管理与机构成果之间的正相关性（例如，行政效率的 r = 0.68）。对 20 次访谈的定性数据进行了主题分析，突出的主题包括隐私、公平和透明度。定量数据显示，有效的人工智能管理与改善机构成果显着相关，而定性见解则强调需要道德框架来指导人工智能的使用。平衡人工智能的运营优势与道德保障可提高机构效率，并支持在教育环境中负责任地整合人工智能。这些发现为促进人工智能驱动的教育领导的透明度、问责制和公平性的政策奠定了基础。关键词：人工智能、教育领导、道德责任、机构成果。简介
议程|牛顿，北卡罗来纳州
2025年2月4日至下午6点牛顿市议会的常规会议于下午6点举行。 2025年2月4日，星期二在牛顿市政厅。现在：市长杰里·霍奇（Jerry Hodge），理事会成员埃德·塞恩（Ed Sain），乔迪·迪克森（Jody Dixon），罗伊·约翰逊（Roy Johnson），乔恩·麦克卢尔（Jon McClure）和贝弗利·丹纳（Beverly Danner）缺席：市长约翰·斯特斯特（Pro pro Pro）约翰·斯特斯特（Pro pro tem John John St.欢迎所有人，并打电话给会议订购。项目2：开幕 - 理事会成员Ed Sain理事会成员Jody Dixon提供了效忠的开幕和承诺。市长杰里·霍奇（Jerry Hodge）读了夏季詹金斯（Jenkins）的一封信，上面写着角落桌的未来计划。项目3：议程理事会成员乔恩·麦克卢尔（Jon McClure）的批准要求将同意议程的第5H项目移交给旧业务。由理事会成员罗伊·约翰逊（Roy Johnson）正式提出的动议，由理事会成员埃德·塞恩（Ed Sain）借调，它得到了一致解决：
ICICASEE-2023 - 马尔达
印度教育部下属的中央资助技术学院 (CFTI) 所有被接受和发表的论文将在 CRC Press（Taylor & Francis）上出版。名誉主席 Virendra Kumar Tewari 教授，GKCIET BoG 主席兼 IIT Kharagpur 分校校长PR Alapati 博士，GKCIET 主任，Malda 项目顾问委员会Kshirod Kumar Dash 博士，GKCIET，Malda Kiran Yarrakula 博士，GKCIET，Malda Koushik Paul 博士，GKCIET，Malda Subrata Roy，GKCIET，Malda Shib Shankar Chowdhury 博士，GKCIET，Malda Dharmeswar Dash 博士，GKCIET，Malda Debashish Ghurui 博士，GKCIET，Malda Soutick Nandi 博士，GKCIET，Malda Rakesh Das 博士，GKCIET，Malda 项目主席Sandip Chanda 博士，GKCIET，Malda 组织主席Chiranjit Sain 博士，GKCIET，Malda Amarjit Roy 博士，GKICET，Malda Raja Ram Kumar 博士，GKCIET，Malda Surajit Chattapadhyay 博士，GKCIET，马尔达Malda Goutam Kumar Ghorai，GKCIET，Malda Amiungshu Karmakar，GKCIET，Malda Pranab Kumar Mandal，GKCIET，Malda Rajeev Kumar，GKCIET，Malda Dhaju Mohhamad，GKCIET，Malda Sankar Mukherjee，GKCIET，Malda Smita Anand，GKCIET，Malda Dr. Alam Ayan Banik GKCIET，Malda Amit Koley GKCIET，Malda 联系信息阿玛吉特·罗伊 icicasee2023@gmail.com +91-6
内华达州职业和技术教育课程目录
c我们的bbr。n ame c redits l evel cip c ode code code bus mgmt 1 l2 52.0201先决条件：商业和营销原则本课程是业务管理计划的延续。该课程解决了几种类型的管理，包括客户关系管理，人力资源管理，信息管理，知识管理，项目管理，质量管理，风险管理和战略管理。在整个课程中，还强调了经济学，金融，运营和专业发展。适当使用技术和行业标准设备是本课程不可或缺的一部分。课程标题，缩写的名称，级别和CIP代码将完全按照本目录中的书面方式进行本地使用。这一点尤其重要，因为是这些标题，缩写，级别和CIP代码将通过SAIN（内华达州的学生问责制）填充状态数据系统。通过一致，准确地使用标题，缩写名称，级别和CIP代码，CTE数据报告将同样一致且准确。此外，数据系统将不接受与此目录中的课程名称，缩写，级别和CIP代码。cte在很大程度上由符合上面描述的课程定义，并且是一（1）个学分。课程的例外是国家课程设计后的这些课程，例如美国国家学院基金会要求的课程。
使用 Oxford Nanopore 和 Illumina 平台对亚麻品种 Atlant 进行基因组测序
自古以来，人们就种植亚麻 ( Linum usitatissimum L. ) 以获取种子和纤维 ( Vaisey-Genser 和 Morris，2003 年 )。纤维亚麻比亚麻籽高，仅在茎的上部有分枝。亚麻籽的分枝从茎的中部开始，这些植物会产生许多大种子 ( Diederichsen 和 Richards，2003 年 )。亚麻籽富含 omega-3 脂肪酸和木脂素，其健康益处已在许多研究中得到证实 ( Caligiuri 等人，2014 年；Goyal 等人，2014 年；Kezimana 等人，2018 年；Parikh 等人，2019 年 )。因此，亚麻籽被用于食品和制药工业、动物饲料以及环保涂料和复合材料的生产（Singh 等人，2011；Corino 等人，2014；Goyal 等人，2014；Campos 等人，2019；Fombuena 等人，2019）。亚麻纤维是主要由纤维素组成的空心管；它们具有高强度和耐久性，可用于生产高质量的纺织品（Vaisey-Genser 和 Morris，2003）。亚麻纤维由于表面的芯吸和水分移动而具有很高的吸水能力，可用于制作炎热气候下的布料、帆、帐篷和地毯（Atton，1989）。然而，只有从亚麻茎的没有分支的部分才能获得长纤维；因此，尽管亚麻纤维质量很高，但它在很大程度上已被合成纤维所取代 ( Muir 和 Westcott，2003 年)。然而，对生态问题的认识引起了人们对使用对地球更具可持续性的材料的关注，人们对亚麻纤维的兴趣正在重新燃起。此外，在过去几年中，亚麻纤维已被积极用作复合材料的组成部分，在汽车、航空航天和包装应用中具有良好的潜力，在这些应用中，纤维长度并不十分重要 ( Zhu 等人，2013 年；Mokhothu 和 John，2015 年；Wu 等人，2016 年；Dhakal 和 Sain，2019 年；Fombuena 等人，2019 年；Goudenhooft 等人，2019 年；Zhang 等人，2020 年 a)。 2012 年，亚麻品种 CDC Bethune 的基因组在 Illumina 平台上进行了测序，采用双端和配对文库。结果组装结果为 302 Mb，其中 scaffild N50 约为 700 kb，contig N50 约为 20 kb，亚麻基因组覆盖率估计为 370 Mb，为 81%（Wang et al., 2012）。15 对 CDC 染色体的染色体水平组装
恢复
与工业界的合作 与 Mathworks Inc. 合作开发一个用于统一系统分析框架的 MATLAB 工具箱，该框架具有计算效率，可以单独处理不同类型的复杂性。 出版物列表（国内/国际期刊） 1. N. Gupta 和 V. Mittal，“使用多特征组合和具有 K-最近邻的极端随机聚类森林 (KERCF) 的极化 SAR 图像分类”，Journal SGI Reflections，第 2 卷，第 2 期，第 53 页，2011 年 12 月。 2. A. Soor 和 V. Mittal，“一种使用高斯核的 EM 算法进行稳健高效聚类的改进方法”，Int. J. of Database Theory and Application，第 7 卷，第 1 期，第 167 页。 3，第 191-200 页，2014 3. V. Mittal、D. Singh 和 LM Saini，“基于 EM 的不同极化数据融合对土地覆盖分类影响的批判性分析”，空间研究进展，爱思唯尔，第 56 卷，第 6 期，第 1094-1105 页，2015 年。（SCI） 4. R. Sain、V. Mittal 和 V. Gupta，“基于变分贝叶斯推理的利用伽马分布先验的图像修复”，国际信号处理、图像处理和模式识别杂志，第 8 卷，第 6 期，第 1111-1125 页，2015 年。 12，第 207-216 页，2015 年 5. V. Mittal、D. Singh 和 LM Saini，“极化合成孔径雷达数据分类技术的批判性分析”，智能信息学进展国际杂志，第 2 卷，第 10-20 页，2016 年（SCOPUS） 6. P. Kumar 和 V. Mittal，“使用贝塞尔曲线和优化进行数字视频缝合和稳定”，电子和计算机工程研究国际杂志（IJRECE），第 6 卷，第 3 期，第 209-214 页，2018 年 7. P. Kumar 和 V. Mittal，“使用基于块的分割进行边缘检测”，电子和计算机工程研究国际杂志（IJRECE），第 2 卷，第 3 期，第 209-214 页，2018 年6，第 3 期，2018 年，第 222-226 页 8. V. Mittal 和 M. Mittal，“基于 Haar 小波的数值方法用于计算系统对任意激励的响应”，《高级动态与控制系统研究杂志》，2018 年第 9 期，第 2433-2439 页（SCOPUS） 9. M. Mittal 和 V. Mittal，“使用 Haar 变换算法分析难以分析的复杂 MIMO 动态系统”，《高级动态与控制系统研究杂志》，2018 年第 9 期，第 2452-2460 页（SCOPUS） 10. A. Kumar 和 V. Mittal，“使用神经网络控制器进行连续印地语语音识别的混合特征提取技术”，《高级
Daniel S. Cooley
1。Lee J. †，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E. （2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。 被接受的环境和生态统计。 2024年10月25日。 2。 Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。 时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。 3。 Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。 应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。 4。 Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。 应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。 5。 Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Lee J.†，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E.（2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。被接受的环境和生态统计。2024年10月25日。2。Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。3。Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。4。Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。5。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。6。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R.（2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。7。修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。环境，32：e2656。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。 Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。 保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。 江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 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