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明确的教学和示范
简介 该领域的一致研究表明，学生接受的日常课堂教学质量对他们的整体成绩有重大影响。所有学生都必须接受高质量、符合标准、符合年级水平的教学。因此，在教师实施课程时，他们应该有策略地、有意识地利用循证教学实践，帮助学生达到预期的学习成果。本节讨论的两种相互关联的循证教学实践包括显性教学和建模（De Smedt & Keer，2018 年；Hattie 等人，2021 年；Jayanthi 等人，2021 年；TNTP，2018 年）。显性教学是一种循序渐进的教学方法系统，教师在其中检查他们计划教授的各个元素并不断检查学生的理解程度。显性教学系统中的两种基本教学方法是直接教学和建模（Ashman，2021 年）。见下图 4.1。 图 4.1：显性教学和建模
HR0011ST2025D-02缓解显式和隐性偏见...
1。在此提案中，针对哪些特定类型的偏见（例如性别，种族，文化）？答案：任何形式的社会偏见。2。的重点是否应该放在减轻培训数据，模型设计或输出中的偏见或三个？答案：这些子集。3。在缓解偏见和保持准确性之间应优先考虑什么平衡，以及这种平衡应与该提案的主要重点保持一致？答案：由表演者定义偏见准确权衡4。哪种类型的符号表示与该项目最相关（例如语法，本体，基于逻辑的系统），以及它们如何专门解决偏见？答案：其中任何一个都可以。他们如何特别解决偏见取决于表演者的提议。5。哪些神经体系结构是首选或最适用于该建议（例如变形金刚，经常性网络），为什么它们适合减轻偏见？答案：任何具有相关应用程序的模型，例如注意网络，堪萨斯州，LRMS…6。是否有任何首选数据集或应用程序域（例如，文本，图像，语音）来证明缓解偏差，还是该提案应涵盖多个域？答案：没有偏好7。概念验证是否应集中于重新训练现有的AI模型，还是提出主要修改或约束推理过程（例如解码）的方法是可以接受的？答案：两者都处于范围。8。答案：由表演者定义这些指标取决于表演者。在此提案中应如何衡量在缓解明确和隐性偏见方面的成功，并且是否建议进行评估的特定指标或基准？
雷蒙德·塔利斯的《明确的动物》研究
雷蒙德·塔利斯的作品致力于理解人类的独特之处，因此经常被誉为“人文学科的警钟”。鉴于哲学在人文学科中的核心地位，这本书可以看作是对哲学在方向盘上睡着的延伸抗议。“人类的独特特征——自我、自由意志、被称为人类世界的集体空间、我们过着自己的生活而不是简单地像有机体一样生活的感觉——被许多人，甚至哲学家视为幻想而抛弃，他们应该更深入地思考，质疑科学的魅力，而不是屈服于它。”《明确的动物》致力于“使人类意识与动物意识的区别变得清晰可见”。它“反对意识的神经解释，反对一般意识，特别是人类意识，可以用进化的术语来解释为一种适应性。”
明确的技能和策略指导 | 重新设计
学生通过看到和听到老师展示思维、过程和策略学到了很多东西。然而，对于我们成年人来说，很多事情都是自动的，我们甚至不知道我们如何理解文本、解决问题或交流想法——我们只是这么做！最熟练的老师往往是那些对自己的过程有元认知并能将其传达给学生的人——元认知是明确技能和策略教学的根源。
明确主动推理的热力学成本
摘要：在描述主动推理代理 (AIA) 时，“能量”一词可以具有两种不同的含义。一种是 AIA 利用的能量（例如，电能或化学能）。第二个含义是所谓的变分自由能 (VFE)，这是一个统计量，它提供了意外的上限。在本文中，我们开发了前一个量——热力学自由能 (TFE)——及其与后者的关系的说明。我们在一个通用的量子信息理论公式中强调了这两者之间的必要权衡，以及这些权衡对生物接近其环境的方式的宏观影响。通过明确这种权衡，我们为从植物到捕食者的生物用来生存的不同代谢策略提供了理论基础。
显性知识与隐性知识共享的中介作用
摘要：关系资本和组织绩效是实现供应链可持续发展的重要因素，知识共享可以创造和保持供应链的可持续竞争优势。本研究利用问卷调查数据，考察了关系资本、显性和隐性知识共享、组织绩效之间的综合关系以及显性和隐性知识共享在关系资本与组织绩效之间的中介作用。利用SPSS、AMOS和结构方程模型对数据和上述关系进行分析。研究结果证实，关系资本对显性和隐性知识共享有正向影响，与组织绩效无关，显性和隐性知识共享在关系资本与供应链组织绩效之间起中介作用。研究结果可为管理者制定维持供应链企业良好关系与经济效益的可持续发展战略提供理论指导。
论文建议近似函数分析...
在对电动驱动器的最佳控制中，人们可以通过在退缩地平线上求解基础控制问题，在离散时间步骤中隐式优化控制输入，或者可以尝试明确地找到一个直接映射测得的测量状态以控制操作的控制策略函数。后一种方法通常称为显式最佳控制，需要使用近似功能来解决连续（即无限）状态和动作空间。一旦找到了（近似）最佳控制策略，通常比在每个控制器周期必须在线优化过程进行在线优化过程的隐式情况要快得多。由于控制器决策时间间隔在电动驱动器的子毫秒范围内，因此明确的最佳控制的快速在线推断是一项令人信服的功能。在这里，潜在的控制策略近似函数涵盖了广泛的函数类别，例如神经网络，高斯过程或拉瓜多项式[1]。可以从数据（例如增强学习[2]）或基于可用植物模型（差异预测性控制[3]）中学习控制策略。在这两种情况下，近似函数的拓扑都在控制策略的性能以及训练和推理阶段的数值复杂性方面都起着至关重要的规则。虽然近似函数的特定选择通常是基于临时启发式方法，但如何系统地选择给定控制任务的最佳近似函数的问题仍然在很大程度上开放。
需要对早期间的变更理论的需求
摘要大量的作品重点介绍了执行功能（EFS），这是在小学和学龄前年度的数学成就的牢固相关性。，尽管有这样的相关证据，但有限的证据表明，EF干预措施在早期数学中会改善。由于干预研究是一种强大的工具，可以超越与因果关系的相关性，因此从执行功能干预措施中转移的失败是出于应用和口头上的原因而变得非常有问题。我们回顾了互补神经科学，认知，发展和教育水平上现有的相关和干预文献。我们评估了基于EF与早期数学之间相关性的变化的不同理论，以及EF干预措施的不同类型的明确或隐式理论。我们发现，与集成干预措施相比，孤立的EF干预措施不太可能转移到数学改进。通过这个概念上的文章，我们强调说，EF开发领域需要（1）为基于早期EF与其他发展中域（例如数学认知）之间关系的机制的更清晰的框架； （2）更清晰的推定理论，即在EF和此类领域的背景下如何进行干预措施进行的更改理论； （3）以及对影响这些因果关系的发展和教育环境的更加清晰度。我们的综合证据强调了考虑EFS