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评分标准（结果）2022 年 6 月
培生：帮助人们在任何地方进步 培生立志成为世界领先的学习公司。我们的目标是通过教育帮助每个人在生活中取得进步。我们相信，无论身在何处，各种各样的人都可以进行各种学习。我们从事教育行业已有 150 多年，通过在 70 个国家/地区使用 100 种语言开展工作，我们以对高标准的承诺和通过教育创新提高成就而建立了国际声誉。详细了解我们如何帮助您和您的学生：www.pearson.com/uk 2022 年 6 月试卷日志编号 P70962A 出版物代码 WBI13_01_2206_MS 本出版物中的所有材料均受版权保护 © Pearson Education Ltd 2022
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2 Pearson Edexcel GCE 物理 — 高级水平 — 数据、公式和关系列表 — 第 3 期
（两年课程）
1. Tripathi PC 和 Reddy PN，《管理学原理》，麦格劳希尔教育出版社。2. Gupta CB，《管理学原理与实践》，Sultan Chand & Sons。3. Chhabra TN，《商业沟通》，Sun India Publication。4. Arora VN 和 Chandra L.，《提高你的写作水平》，牛津大学出版社。5. Rani M. 和 Verma S.，《技术沟通：一种实用方法》，Acme Learning。6. Raman M. 和 Sharma S.，《技术沟通 - 原理与实践》，牛津大学出版社。7. Harold K. 和 Heinz W.，《管理学精要》，Tata McGraw Hill。8. Robbins SP 和 Coulter MK，《管理学》，Pearson Prentice Hall。9. Stoner J. AF、Freeman RE 和 Gilbert DR，《管理学》，Pearson Education。 10. Chaturvedi PD，《商务沟通》，培生教育。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
Jeffrey Marr
10。Griffin S.，Marr J.，Yan J.，Kapke A.，Pearson J.，Esposito D.和Young E.（2023）。 根据ESRD质量激励计划减少付款的透析设施中患者的死亡风险。 美国肾脏病学会临床杂志。Griffin S.，Marr J.，Yan J.，Kapke A.，Pearson J.，Esposito D.和Young E.（2023）。根据ESRD质量激励计划减少付款的透析设施中患者的死亡风险。美国肾脏病学会临床杂志。
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CS3491-人工智能与机器...
教科书： 1. Stuart Russell 和 Peter Norvig，“人工智能——一种现代方法”，第四版，Pearson Education，2021 年。 2. Ethem Alpaydin，“机器学习简介”，麻省理工学院出版社，第四版，2020 年。 参考文献： 1. Dan W. Patterson，“人工智能和专家系统简介”，Pearson Education，2007 年 2. Kevin Night、Elaine Rich 和 Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008 年 3. Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，Pearson Education，2006 年 4. Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill Education，2013 年（http://nptel.ac.in/） 5. Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006 年。 6. Tom Mitchell，“机器学习”，McGraw Hill，第 3 版，1997 年。 7. Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用”，CRC Press，2014 年 8. Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh、Ameet Talwalkar，“机器学习基础”，MIT Press，2012 年。 9. Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville，“深度学习”，MIT Press，2016 年