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联邦教育大学，卡诺尼日利亚摘要 - 本文研究了对大三级机构的管理（AI）的利用，这些机构和挑战可能可能面临AL在尼日利亚的高等教育管理中的应用。在本文中使用了从印刷和在线出版物中收集的二级数据。该论文显示，如果适当利用AI，可以帮助有效的第三级机构管理，促进数据和决策的有效管理，支持资源优化，帮助实施教学计划，改善研究计划的开发并改善三级机构的安全性。本文进一步确定了偏见和歧视，数据隐私和安全漏洞，缺乏技术专长和资源，权力问题，其他方面的工作流离失所是挑战，可能会影响尼日利亚的第三级教育管理中人工智能的利用。基于这些观点，该论文建议政府应增加三级机构在全国所有公共三级机构中开发人工智能的资金。关键字：人工智能，高等教育，管理，现代高等教育简介
增强个性化学习体验
人工智能 (AI) 与教育的融合带来了变革性的变化，尤其是在个性化学习领域。本文探讨了人工智能通过根据学生的个人需求定制学习途径来增强教育体验的多方面方式。我们研究了各种人工智能驱动的工具和平台，这些工具和平台促进了自适应学习环境、提供了实时反馈并支持差异化教学。通过回顾当前的文献和案例研究，本文重点介绍了人工智能如何识别和解决学习差距、促进参与度并促进更有效的教育成果。此外，我们还讨论了潜在的挑战，例如数据隐私问题、教师培训的必要性以及强化偏见的风险。本文最后提出了利用人工智能以最大程度地发挥效益同时降低相关风险的建议，旨在为所有学生创造更公平、更有效的教育体验。
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
基于人工智能的中文教学的个性化策略的研究
版权所有©2024作者和Frontier Scientific Research Publishing Inc.这项工作是根据创意共享归因国际许可证（CC by 4.0）获得许可的。http://creativecommons.org/licenses/4.0/
SARS-CoV-2感染后抗体水平分析……
6.1. 波兰波兹南市第一波 COVID-19 疫情后抗 SARS-CoV-2 抗体的流行情况。...................................................................................................................................... 25
生物肥料
民族植物学是一个跨学科领域，结合了植物学和民族学的各个方面。这是一个科学的分支，旨在记录，描述和解释文化与植物之间的复杂关系，主要关注在人类社会中如何使用，管理和感知植物。传统上，全世界的土著社区对当地植物和其他自然资源非常了解，它们立即并密切依赖食物，衣物，药品，木材，木材，染料，建筑等。民族植物学，因此是文档和保存传统知识的重要研究领域。不幸的是，随着传统文化的侵蚀，目前许多知识正在丧失。民族植物学家可以通过了解他们的药用和其他实际适用性，在拯救消失的知识并将其归还给当地社区中起着非常重要的作用，从而帮助保持对当地文化知识和实践的自豪感，并加强各种族裔社区，研究人员和制药公司之间的联系。
多元化和个性化的多评价医学图像细分
注释歧义由于固有的数据不确定性，例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题，普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释，导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中，而在众多医疗环境中通常无法实现，或者产生不同的结果，或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里，我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标，即遵守多元化和个性化结果。指定，我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架（第一个d iversification，然后是角色lization）。在第I阶段，我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型，并具有约束损失，以证明预测多样性。以这种方式，在第I阶段建造了一个共同的空间，其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后，在第二阶段，我们设计了多个基于注意力的投影头，以适应来自共享潜在空间的相应专家提示，然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集（即LIDC-IDRI）的拟议模型。我们的代码将在https：//github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明，我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果，从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
506 004，Telangana 协同培训计划利用......
VIT 成立于 1984 年，前身为韦洛尔工程学院，由名誉校长 G. Viswanathan 博士创立，旨在提供符合国际标准的优质高等教育。VIT 已被印度政府认定为杰出学府 (IoE)。根据 2022 年 QS 世界大学学科排名，VIT 的工程和技术学科领域在全球排名第 346 位，在印度排名第 9 位。NAAC 认证，第 4 周期成绩为 A++。VIT 跻身世界前 900 所大学之列，跻身前 10 名，是印度唯一的私立机构（上海 ARWU 排名 2021）。在研究和工程类别中，它是印度第 12 佳机构（NIRF 排名，印度政府 2021），在亚洲排名前 200 位（QS-亚洲大学排名 2022）
Mbalizi镇议会案件
相应的电子邮件：emmanuel.mgayatonya@gmail.com摘要Micro-Enterprises在包括坦桑尼亚在内的许多非洲国家的经济环境中至关重要。尽管微型企业具有重要意义，但这些企业经常面临阻碍其增长的挑战。本文综合了现有文献的发现。在坦桑尼亚MBEYA地区的Mbalizi镇议会进行了一项定量研究，以探索微型企业的增长挑战。该研究的样本量为Mbalizi镇的285个微型企业。使用描述性和多元回归分析分析数据。本文的重要性包括发展可持续的微型企业，以支持对坦桑尼亚经济发展的贡献。研究结果表明，诸如；该地区微型企业面临的重大挑战是缺乏业务技能，基础设施不足，监管障碍和有限的财务机会。此外，人口因素，例如；发现年龄，性别，经验和企业所有权与微型企业增长没有显着相关性。该研究发现，在购买者购买商品或服务的一种行为中，谁知道谁知道谁，亲戚或相同部落的统治。本文通过提供解决这些挑战的建议，包括增强的培训计划，改善资金获得，监管改革以及对支持性基础设施的投资。此外，政策制定者还需要根据部落主义的不同来应对购买购买的人们的挑战。通过实施这些建议，利益相关者可以支持微型企业的可持续增长，从而为坦桑尼亚的更广泛的经济发展做出贡献。关键字：微型企业，业务增长，经济发展，