能力建设活动的初衷是解决印度在理解电信和电子设备贸易相关问题方面的能力差距,以及在世贸组织中以更明智和更细致的方式代表印度在这一领域的立场。研讨会的目的是让政府官员和私营部门参与者了解世贸组织的谈判和争端解决程序,重点关注电子和电信贸易问题,特别是 ITA-1 和 ITA-E 协议引起的国内行业实际贸易相关问题。研讨会的目的还在于鼓励 PLI 制造商和印度政府的“印度制造”运动,为私营企业和政府官员提供一个合作平台,讨论电信设备制造中的实际贸易相关问题,由学术界 (CWS) 的领域专家指导。本报告旨在总结 CBW 期间举行的活动和讨论,并试图具体化为期两天的研讨会的学习成果。
1. 留出时间让学生完成工作表“商业结构决策图”的应用部分并讨论他们的选择。 2. 鼓励学生将他们学到的有关商业实体的知识应用到这些现实场景中。 3. 收集工作表作为形成性评估。 4. 总结当天的课程,强调选择正确的商业实体以保护个人资产和促进业务增长的重要性。鼓励学生像企业家一样思考,并考虑商业结构的选择如何影响他们未来的事业。
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。
我们将利用我们的能源规划证据,在 2024 年底前制定威尔士国家能源计划。国家能源计划将列出实现 2050 年净零排放所需的能源系统变革,同时在威尔士提供安全且负担得起的能源系统。它将使威尔士能够加速向净零排放能源系统的过渡,为即将采取的关键步骤提供信心。它还将为天然气和电力网络运营商需要提供哪些支持这些计划提供明确的指导。
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。
本文讨论了超维计算(HDC)(又称向量符号架构(VSA))中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息,并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战,而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战,该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题,我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特,利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解,从而实现了二次加速。
4.工作场所检查海军部内的每个指挥部都将确保每年检查每个工作场所是否存在危险情况。当地指挥部将张贴检查中发现的不安全或不健康工作条件通知,至少持续三个工作日,或直到危险得到纠正(以较晚时间为准)。
7. 基督徒服务 我们为什么要这样做? 圣雅各在使徒书信第二章中说道:“我的弟兄们,若有人说自己有信心,却没有行为,有什么益处呢?这信心能救他吗? 如果一个弟兄或姐妹衣不蔽体,又缺少日用饮食,你们中间有人对他们说:‘平平安安地去吧!愿你们穿得暖、吃得饱!’却不给他们身体所需用的,这有什么益处呢? 同样,如果没有行为,信心本身就是死的。” 我们可以追求一切美好的事物,达到圣洁的最高境界,记住关于上帝的一切知识,但如果我们不活出我们的信仰,这一切都是没有力量的。 要成为圣人,我们必须有信仰,我们必须行动,不是自相矛盾,而是在完美的精神互补中。