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学校改进计划-2024/2025 -Fairview
●行动步骤＃1（支持新阅读课程）促进教学团队之间的合作。当面对学习和实施新事物的挑战时，员工正在改变教学实践和韧性，因此需要适应能力。员工会在共同遇到的情况下进行批判性思考，以解决问题或探索他们全年实施的好奇心。提供这次的同理心，因为它承认可能带来重大变化的困难，并使时间和空间共同努力，以帮助员工在信心学习新事物方面成长。●行动步骤＃2（目标设置）随着学生和员工共同努力分析数据，建立目标并为学生学习制定行动计划时，促进了协作。需要适应能力，即动作计划随着学生取得进步或需要额外帮助而变化。，即使在
太阳能光伏发电概述.pdf
Matrifit 已知只有少数材料（经过特殊处理的半导体）能够以合理的效率显示 PV 效应（参见下方方框中的“太阳能电池”条目）。大多数商用 PV 模块都基于从高品位硅单晶或多晶锭上锯下的薄片。单晶锭以“批量”工艺生长。尽管该方法速度慢且耗能大，但它可以生产出具有良好转换效率（通常为 12% 到 17%）的电池。多晶 PV 材料由较不费力的方法制成，即从许多小硅晶体铸造锭，转换效率通常略低。如果封装并得到适当的护理，这两种材料的性能都不会降低。图 1 显示了晶体硅如何生产成 PV 模块。
服务公司的数字营销和客户忠诚度策略。2016-
2 秘鲁北方私立大学，n00179992@upn.pe，3 秘鲁北方私立大学，n00131162@upn.pe，4 秘鲁北方私立大学，jorge.merino@upn.pe 摘要：通过研究 2016 年至 2022 年期间在全球发表的 29 篇科学研究文章，该研究的目的是评估数字营销是否会影响服务公司的客户忠诚度策略。同样，本研究基于从具体到一般的归纳法，使用系统评价方法；以及分析和综合方法，包括审查科学文章库、存储库、专业期刊；检测、查询提取、收集和集成数据。从调查结果来看，数字媒体在服务类别中受到广泛欢迎，因为它具有广泛的公众覆盖面以及与环境接触时的亲近感，因此它可以在几分钟内传达清晰直接的信息，并立即实现号召性用语，从而从与公司的第一次接触开始建立客户忠诚度，而制定策略对于开展促销活动、沟通和吸引新客户至关重要。
已发表版本的引文（APA）：Popenici, S., Catalano, H., Mestic, G., & Ani-Rus, A. (2023)。人工智能系统评价
本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架，遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤，进行系统的文献综述和文献收集设计，重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题：（1）人工智能时代高等教育的想象未来是什么？（2）哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系？（3）学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响？作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致，例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型（如 ChatGPT）的普遍访问，并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向，以恢复大学的主导地位，提高学生、学者和公众的高等教育质量。
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
空对空导弹系统能力审查的报告。 1968年7月至11月。第2卷。附录
1。政策。....................... ............................. 3 2.管理........生产........性能与设计。.. .. .. .. .. ....。.27 __ 5。维护和测试。.. ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................机组人员培训...................................................................................................... 35'R-人员/培训（AirCrews除外）。.. ...... 38〜8。逻辑支持。.. .. .. .. .. ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 文档.. .. ................................................................................................................................................................................................................................................................................... 监视。 .. ......................................................................................................................................................................................................... 检查。 。 。 。 。 .. .. .. .. .. .. ....。 .45 12。 安全.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ....。 46。 13。 返工.................................................................................................................................................................................. 47 %% e; 14。 评估'由FNAEG ......................................................................................................................................................................................................... 48.. .. .. .. .. ...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................文档.. .. ...................................................................................................................................................................................................................................................................................监视。.. .........................................................................................................................................................................................................检查。。。。。.. .. .. .. .. .. ....。.45 12。安全.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ....。46。13。返工.................................................................................................................................................................................. 47 %% e; 14。评估'由FNAEG ......................................................................................................................................................................................................... 48
精神卫生服务评论2025年1月
在与心理健康人员接触期间，该人报告说，他们过去一个月一直拒绝他们的药物，并且没有任何心理健康症状。他们指出，那时他们首先被送入县监狱，因为他们想念孩子而感到沮丧，那是圣诞节。该进度的说明指出，当他们喝抗冻结时去县监狱之前，该人有自杀企图，不得不去医院去胃。纸条继续说：“ Doc说这是一种换药，他很好。” 1个人的危险因素被确定为监狱暴力，白人男性，并居住在接受潜在的危险因素，例如监狱暴力，复发和支持。他们的治疗方法是每30天或根据需要包括单个治疗，药物和持续风险评估。在心理健康接触时完成了患者安全筛选器3M（PSS-3M），并且个人对
微电子行业概况
两种最常见的微芯片架构类型是专用集成电路 (ASIC) 和现场可编程门阵列 (FPGA)。ASIC 是量身定制的，专为特定目的而设计和优化，具有优化该应用的性能和效率的优势。GPU 是一个常见的例子。另一方面，FPGA 则更为通用，它牺牲了对任何一种应用的优化，以在更广泛的应用中获得更大的规模经济。正如“现场可编程”所暗示的那样，FPGA 更适合需要不断更新算法的应用，例如无线通信和驾驶辅助系统。2 在国防领域，FPGA 常见于声纳和雷达等应用的信号处理板上。3 然而，这种明确的区别在实践中往往很模糊，因为 FPGA 越来越多地针对人工智能 (AI) 或 5G 等更具体的应用进行量身定制，并且这两种芯片架构在复杂性和精密性方面都涵盖了广泛的产品。