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人工智能作为自动论文评分工具
摘要：本研究探讨了使用人工智能（AI）语言模型Chatgpt作为自动论文评分（AES）工具（AES）工具的有效性，以将英语作为外语（EFL）学习者的论文进行评分。该语料库由50篇论文组成，代表各种类型，包括分析，比较和对比，描述性，叙述和意见论文，由10个EFL学习者在B2级别撰写。人类评估者和Chatgpt（4o Mini版本）使用国际英语语言测试系统（IELTS）任务2写作乐队描述符得分。采用定量方法，使用Wilcoxon签名的秩检验和Spearman相关测试来比较产生的分数，这两种得分方法之间存在显着差异，而人类评估者分配了比Chatgpt更高的分数。同样，各种类型的论文中的每一种都显而易见，与不同程度的显着差异也很明显，这表明论文的流派不是影响人类评估者与Chatgpt之间一致性的参数。毕竟，讨论的是，尽管Chatgpt表现出作为AES工具的承诺，但观察到的差异表明它尚未达到足够的实际使用水平。这项研究强调了在AI语言模型中需要改进的必要性，以满足EFL环境中论文评估的细微差别。
CDP气候变化评分类别权重2024
CDP的2024年一般全公司问卷 - 气候变化有17个类别。在2024年，气候变化类别发生了重大变化。有关更多信息，请阅读第3页的摘要。认识到其相对重要性，某些类别的加权更为重。例如，通过证明对气候相关问题的高级监督以及管理这些问题的激励措施，这是公司在“治理”类别中提供与气候相关问题的重要性的关键。“商业策略”类别还被激励以鼓励公司采用最佳实践。这包括前瞻性策略和由与气候相关的未来市场机会，公共政策目标和公司责任驱动的财务决策。评估在各个时间范围内接触与气候相关的风险和机会的机会，可以开发考虑过渡到巴黎协议和联合国可持续发展目标中认可的净零碳经济的策略。因此，公司必须披露定义的流程，以识别，评估和响应“依赖关系，影响，风险和机遇过程”类别中与气候相关的依赖关系。对于2024年气候变化问卷，验证的高权重（包括排放）'反映了环境报告中的最佳实践，在该报告中，排放保证可确保披露的数据和流程的质量。这对于设定现实的减排目标至关重要。此外，目标设置为环境策略提供了方向和结构。提供有关定量目标和定性目标的信息，以及针对这些目标取得的进步，可以证明您的组织致力于在公司一级改善与气候相关的问题管理。此信息与投资者对贵公司如何解决和监视有关披露的风险和机会的进度的理解有关，并在“目标”类别的高度加权中得到认可。
在GPU-POOR的生成AI时代的自动文本评分
用于自动文本评分（ATS）的生成语言模型（GLM）的抽象当前研究几乎专注于通过应用程序编程接口（API）查询专有模型。然而，这种做法引发了透明度和安全性的问题，这些方法几乎没有效率或可定制性的方式。随着较小的开源型号的最新扩散，可以选择使用配备适度的消费级硬件的计算机来探索GLM，也就是说，对于“ GPU差”。在这项研究中，我们分析了用于ATS的开源，小规模GLM的性能和效率。结果表明，经过微调时，少量的开源GLM的表现要比大量专有GLMS，但没有最先进的性能。除了ATS外，我们还采取了一些小步骤来分析模型通过促使GLM解释其分数来生成反馈的能力。模型生成的反馈表现出了希望，但需要更严格的评估，重点是目标用例。
MDOT 优先级 – 评分模型和申请流程
常见问题 (FAQ) MDOT 优先级排序 – 评分模型和申请流程优先级排序流程背景为什么 MDOT 要为主要交通项目制定新的优先级排序流程？它与之前的流程第 30 章有何不同？新的优先级排序流程以从马里兰州之前的交通优先级排序流程第 30 章中吸取的经验教训为基础。发现的改进机会包括提高透明度以及加强项目评分与选择之间的联系。新方法响应了 MDOT 部长 Paul Wiedefeld 的指示，即为申请综合交通计划 (CTP) 资助的地面交通容量项目制定优先级排序流程。它旨在提供一个透明、客观的评分模型来推动项目选择。它符合 Moore-Miller 政府的愿景，即以数据为驱动，以心为本，努力建设一个更安全、更实惠、更具竞争力的马里兰州，不让任何人掉队。关键更新涉及项目评估所使用的标准和措施、选择项目和申请人资格参数以及项目评分和选择的频率。有关新流程的更多信息，请参阅《项目优先级技术指南》，可通过 MDOT 网站 ( www.mdot.maryland.gov/tso/pages/Index.aspx?PageId=83 ) 获取。优先级排序流程将获得多少资金？这个数额是如何确定的？可用资金数额将在每轮优先级排序之前公布。这将由 MDOT 部长决定。在 MDOT 为维护和运营、债务服务和良好维修状态需求等其他核心需求提供资金后，将为主要地面交通扩建项目提供资金。MDOT 将多久进行一次项目优先级排序流程？这个时间表与综合交通计划 (CTP) 的发展有何关系？
使用强化学习的信用评分模型-IJRPR
这项研究强调了增强学习（RL）技术，特别是Q学习的应用，以自动化和改善贷款批准中的决策过程。通过利用各种客户属性，例如年龄，收入，信用评分，婚姻状况，教育和就业 - Q学习模型经过培训，可以准确有效地评估贷款资格。这些不同因素的整合不仅提高了贷款批准流程的公平性和透明度，而且还为金融机构的更有利可图的贷款策略做出了贡献。模型从以前的交互中学习并根据奖励与银行的运营目标相吻合的决策的能力，使其成为现代贷款环境中的宝贵资产。
计算机断层扫描（CT），心脏，冠状动脉钙评分（75571）L35761
CT冠状动脉钙评分的最常见诊断（这不符合Medicare A和B部分的医疗必要性） * Z13.6遭遇心血管疾病的筛查 *注意：请参阅Medicare涵盖的诊断和付款规则的完整列表：完整的覆盖范围指示和局限性：https：//www.cms.gov/medicare-coverage-database/view/lcd.aspx?lcdid = 35121上述CMS和WPS-GHA指南的最新目前为：10/01/2024。
CDP气候变化评分基本标准2024
每年，CDP都会增加其披露框架的野心，认识到已成为主流的做法，因此，在环境披露和绩效方面，可以被视为“领导力”的标准改变了标准。在过去的几年中，CDP仅在评分中应用基本标准。在2024年，CDP引入了跨评分水平的气候变化的额外的基本标准，对于响应全面的公司问卷的组织，必须满足气候变化以将其得分提高到一个新水平的组织。这将在每个CDP的分数级别上设定一致的报告基准，以确保组织包括关键数据点，这些数据点对了解他们如何评估和响应环境问题至关重要。还确保了高分公司以最一致，最全面的方式披露，并阐明了组织必须披露的关键数据点，以充分证明在环境管理方面的进步。凭借在所有气候变化评分水平上应用的基本标准，CDP确保填补所有组织达到合适披露基线所需的关键差距。
基石生物学项目和评分样本 2024 至 2025 年
Keystone 考试采用纸笔形式和基于计算机的在线形式。多项选择题要求学生从四个可能的答案选项中选择最佳答案，并在提供的空格中记录答案。每个多项选择题的正确答案为一分。结构化反应题要求学生开发和编写（或构建）他们的答案。生物学中的结构化反应题使用基于 0-3 分制的特定项目评分指南进行评分。每个多项选择题大约需要一到一分半钟才能完成。每个结构化反应题大约需要八分钟才能完成。两种考试形式的考试题目的预计回答时间相同。在正式考试期间，学生可以根据需要获得额外的时间来完成考试。
CDP – WWF温度评分方法
这种方法是一种开源方法，可以使公司温室气体（GHG）排放量的降低目标在范围，公司和投资组合级别的温度评分中转换为温度评分。该方法允许生成单个范围级目标的TEM Perature得分（例如范围1，范围2，范围3）。它还提供了一个协议，将范围级别的得分汇总为一个共同的直观度量，以反映公司的GHG减少目标的野心。最后，该方法定义了一系列的加权选项，使金融机构和其他人能够将投资组合中公司的温度评分汇总到投资组合温度评分。这是该方法的首次公开的更新（1.5版），该方法于2020年发布。该方法提供了一种公共，透明和基于科学的协议，以基于温室气体减少目标的野心来评估公司和投资组合的野心。它使用户能够评估降低公共温室气体排放目标的抱负，并可以帮助用户比较一个公司的目标与另一家公司的目标相对的野心。同样，该方法允许比较不同投资组合的野心和金融机构来计算自己的投资组合温度评分，这是将投资组合与长期温度目标（例如1.5°C）对齐的关键起点。