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90 天计划选择计划 2 或计划 3
计划 2 和计划 3 的客户在退休时都可以选择购买年金。但是，只有计划 3 的客户才能使用 TAP 年金。这种年金最初设计为与计划 2 的养老金部分类似。购买 TAP 年金会将您的投资账户资金从市场中移除，并允许您获得终身每月收入流。TAP 年金每年自动提供 3% 的生活成本增长。它还包括余额退款 - 如果您和您的可选幸存者在原始余额用完之前死亡，任何未使用的购买价格都会退还给您的受益人。了解有关年金选项的更多信息 - 请参阅 drs.wa.gov/annuity 上的 DRS 年金。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特殊选择的情况下被选中的。通过在线调查猴收集的所有答案都经过分类并进行定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特班杜拉 (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及在英语词汇发展方面过度依赖人工智能技术。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
选择委托您的孩子“生活在身体外的心”，成为他人的护理是一个家庭可以做出的最重要的选择之一
一个好的学龄前儿童将为未来学习建立重要的基础：1。建立孩子的社交技能：学校有一个计划，可以计划如何与年龄的孩子互动以及如何在学校环境中表现出来。学校应培养友谊和喜悦的社区，并帮助孩子们感受到归属感和尊严感。2。教良好习惯：如何使用材料，完成任务并接收反馈都是孩子应尽早发展的关键技能。学校工作人员应为美的护理，秩序和培养建模，并庆祝持续的学习和成长。3。为孩子们提供自由移动和快乐的空间：无论是通过节奏，舞蹈，玩耍，铅笔握把，操场或午睡，孩子的身体都应该可以自由地移动和成长，并精心准备的机会，并为大型运动技能开发（及时访问）以获得良好的食物，饮料，饮料和休息，以便他们可以成长和成长。4。建立一个强大的学术基础：从数字，信件和故事到有关历史，科学的想法以及我们在时空的想法，良好的学龄前儿童正在为未来的学习奠定基础。学校使用的语言应该是精确，积极和内容丰富的，以便孩子们可以增强对世界的词汇和奇观感。
最古老的Old的旅行模式选择和新的移动技术接受：美国和中国的案例
结果和讨论：结果表明，两个老年人的面板同样都感觉到旅行限制的程度。，但两组之间的回答有所不同：18年前，18岁的美国参与者选择了“驱动自己”作为他们十年前的主要选择，而11个现在选择了它。十年前或现在没有中国参与者选择它。目前和10年前，中国和美国的参与者之间的模式选择都有显着差异。但是，在过去的十年中，这一差距一直缩小。与10年前相比，中国的参与者已经发生了重大改变的运输偏好，而美国的参与者几乎保持不变。美国受访者将“轻松”视为一个重要因素，而中国受访者在做出旅行模式选择时更加关注“安全”和“没有其他选择可以解决”。与中国参与者相比，美国参与者更愿意驾驶自动驾驶汽车。这些差异可能来自两国的各个发展阶段和运输政策。这项研究支持最古老的新移动技术的开发，以改善其生活质量。
AI模型删除：方法和选择 - UPENN CIS
在过去的几年中，机器学习模型的大小和复杂性显着增加，尤其是在生成AI（例如大型语言模型）领域。这些模型需要大量的数据和计算能力进行培训，以至于无法通过删除或更改的可疑数据“从头开始”来研究“从头开始”的模型来实际解决培训数据（例如受保护或私人内容）的关注。此外，尽管有很大的效果和控件致力于确保培训语料库进行适当的策划和组成，但纯粹的音量会导致手动检查每个基于培训语料库的基准。一种潜在的训练语料库数据缺陷的方法是模型差异，我们通常意味着消除或减少不当使用的数据不当，而且还要减少对ML模型任何组件的不当数据的影响。模型差异技术可用于解决广泛的问题，例如降低偏见或毒性，增加忠诚度并确保负责使用知识产权。在本文中，我们调查了模型散布方法的陆地景观，并介绍了适用于现代ML系统的分类学分类法。特别是，我们以不需要从头开始的方式调查了受过训练的模型的“消除数据效应”的各种含义。
从生活方式选择预测认知表现
在成年期保持认知能力一直是许多最近研究过生活方式选择（例如运动，饮食和睡眠习惯）的影响的目标。这些研究中的许多研究都集中在一个因素（例如饮食）及其对认知能力的影响上。但是，人类每天都会做出许多生活方式选择，其中许多人相互作用并相互影响。在这里，我们研究了生活方式选择的组合是否可以预测普通人群中的认知表现更好或更差，以及根据认知领域是否存在选择的最佳选择组合。具体来说，我们检查了20种自我报告的生活方式选择，例如玩视频游戏，喝酒和运动量，包括近10,000名参与者的样本。所有参与者还完成了12项认知检验，这些测试已显示出与短期记忆，言语缩写和推理有关的三个复合认知领域的分数。使用递归特征消除和随机森林回归，我们能够解释短期记忆评分的9％差异，推理得分的8％的差异，以及言语能力得分方差的7％。虽然回归模型在所有三个领域都提供了预测能力，但这些级别表明，即使考虑了大量的生活方式选择，在预测短期记忆，推理和口头表达能力方面仍然存在相当大的变化。因此，尽管某些可修改的生活方式因素可能会对认知能力产生影响，但可能没有一种最佳的生活设计。
今天做出更好的明天选择-Peabody
到2050年实现零碳的净碳需要大大改变每个人的运作方式。我们组织或更广泛的社会的任何一部分都没有豁免。我们需要进行的更改是每个人都可以思考并参与 - 同事，居民，合作伙伴，供应商和政府。每个人都有角色。为了取得我们需要的进步并创造持久的积极变化，我们已经在环境可持续性战略中制定了切实的计划2023-26。，但是现在，为了与2022 - 23年的碳排放出版相吻合，我们正在通过我们的可持续性行动计划以该战略为基础。它列出了我们挑战的规模，并详细介绍了我们现在实际上在达到我们在2030年之前在运营中成为净零的目标的详细信息。
创伤后应激障碍的临床医生治疗选择
西里尔和Methodius大学，位于北马其顿共和国斯科普里的斯科普里； 35大学临床医院莫斯塔尔，莫斯塔尔，波斯尼亚和黑塞哥维那精神病学诊所； 36社区心理健康中心，卫生中心Prijedor，Prijedor，Bosnia和Herzegovina； 37 Campania大学精神病学系“ L. Vanvitelli”，意大利那不勒斯； 38 Cagliari大学和精神病学院，精神病学部分，医学科学与公共卫生系，大学医院，意大利卡利亚里大学； 39拉脱维亚里加，里加精神病学和纳学中心，里加·斯特拉迪大学的精神病学和纳学系； 40 Abarbanel心理健康中心，以色列特拉维夫； 41心理健康，医学心理学和心理治疗系，摩尔多瓦共和国摩尔多瓦共和国医学院医学院医学院，摩尔多瓦，摩尔多瓦； 42罗马尼亚克鲁伊·纳波卡（Cluj-Napoca）的Iuliu Hatieganu医学与药房大学； 43捷克西亚克莱卡尼国家心理健康研究所临床部；捷克共和国布拉格查尔斯大学第三校医学院44；匈牙利布达佩斯的45塞梅尔威大学； 46斯洛文尼亚卢布尔雅那大学精神病学诊所； 47立陶宛健康科学大学Kaunas医院的精神病诊所，立陶宛Kaunas； 48特殊精神病医院科托尔，西里尔和Methodius大学，位于北马其顿共和国斯科普里的斯科普里； 35大学临床医院莫斯塔尔，莫斯塔尔，波斯尼亚和黑塞哥维那精神病学诊所； 36社区心理健康中心，卫生中心Prijedor，Prijedor，Bosnia和Herzegovina； 37 Campania大学精神病学系“ L. Vanvitelli”，意大利那不勒斯； 38 Cagliari大学和精神病学院，精神病学部分，医学科学与公共卫生系，大学医院，意大利卡利亚里大学； 39拉脱维亚里加，里加精神病学和纳学中心，里加·斯特拉迪大学的精神病学和纳学系； 40 Abarbanel心理健康中心，以色列特拉维夫； 41心理健康，医学心理学和心理治疗系，摩尔多瓦共和国摩尔多瓦共和国医学院医学院医学院，摩尔多瓦，摩尔多瓦； 42罗马尼亚克鲁伊·纳波卡（Cluj-Napoca）的Iuliu Hatieganu医学与药房大学； 43捷克西亚克莱卡尼国家心理健康研究所临床部；捷克共和国布拉格查尔斯大学第三校医学院44；匈牙利布达佩斯的45塞梅尔威大学； 46斯洛文尼亚卢布尔雅那大学精神病学诊所； 47立陶宛健康科学大学Kaunas医院的精神病诊所，立陶宛Kaunas； 48特殊精神病医院科托尔，
更改食品选择 - 急性治疗与...
背景。食物摄入的限制是神经性厌食症的中心病理特征（AN）。适应不良的饮食行为，特别是对卡路里致密食物的摄入量有限，可抵抗变化，并导致长期不良的结果。这项研究是对住院治疗期间食物选择的变化是否与长期临床过程有关的预先检查。方法。在住院治疗的开始和结束时，具有完成计算机化的食物选择任务，以确定高脂和自我控制的食物选择的变化。线性回归和纵向分析测试了任务行为的变化是否预测了短期结果（体重指数[出院时的BMI]）和长期外（BMI和饮食失调心理病理学）。结果。在88例AN，BMI患者中，医院治疗有了显着改善（P <0.001），但食物选择任务结果并未发生显着变化。高脂肪和自我控制的选择的变化与放电时的BMI无关（r = 0.13，p = 0.22和r = 0.10，p = 0.39）。选择的高脂食品的比例（β= 0.91，p = 0.02）和自我控制使用的使用降低（β= - 1.50，p = 0.001）预测出院后3年的BMI下降较少。结论。短期治疗与BMI的改善有关，但在已知的预测实际饮食的任务中，平均而言，没有明显变化。但是，个人在治疗过程中增加高脂选择的程度并减少了自我控制而不是食物选择的程度与接下来3年的体重减轻减轻有关，这强调了需要专注于改变AN的饮食行为。
测试算法排名对消费者选择的影响
测试算法排名对消费者选择的影响1确认2主要报告4目录4 1.Executive summary 6 1.1 Introduction 6 1.2 Methodology 6 1.3 Key Findings 7 1.3.1 Primary Analysis: Impact of algorithmic designs on consumer product choice 7 1.3.2 Secondary Analysis: Commercially-focused algorithms lead consumers to overspend, compared to random rankings or consumer-focused algorithms 8 1.3.3 Secondary Analysis: Ranking algorithms support market matching of supply and demand, which improves economic efficiency.8 1.3.5特征对主要和次级结果的影响9 1.3.6探索结果：情感9 1.3.7探索结果：分割10 1.4结论10 2。简介11 2.1背景研究11 3。Methodology 15 3.1 Research aims and Overall approach 15 3.1.1 Research aims 15 3.1.2 Overall approach 15 3.2 Sampling criteria and Recruitment 15 3.2.1 Sampling criteria and Recruitment 16 3.3 Simulation and Algorithm designs 16 3.3.1 Product Database 17 3.3.2 Platform Design 17 3.3.3 Algorithm Designs 18 3.3.4 Additional feature designs 19 3.4 Experiment Design and Trial Arms 20 3.4.1 Experiment Design 20 3.4.2试验武器22 3.5道德考虑23 3.6数据收集24 3.7分析：24 3.8限制25 4。调查结果27 4.1主要分析：排名算法对消费者产品选择的影响27 4.1.1选择产品最高分27