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加拿大 eXp 说明 - 更新于 2024 年 12 月 2 日
eXp Luxury 将是一个由 eXp 代理商组成的全球网络，他们可随时为世界各地的客户提供优质服务。该计划结合了定制营销能力和资产，包括奢侈品认证课程和培训、策划和活动，以及与经验丰富的 eXp Luxury 代理商委员会的独家接触。
激光的基本原理 解释...的过程
异质和非同质 无 同质和非同质 激光沿 -------------- 方向发射光。 各种 1 2 无 1 激光辐射具有 --------------- 相干度。 低 高中 非常低 高 时间不相干性是光束的特性 ----------- 单一 多重 a 和 b 以上都不是 单一 时间相干性的另一个名称是 ----------- 相干性 横向 空间 纵向 以上都不是 纵向 ----------- 是光泵浦稀土激光系统的最佳例子 钙离子 铒离子 铀离子 钕离子 钕离子 发现荧光量子效率接近 -------- 零 小于 1 1 大于 1 1 光束强度降至中心值的 1/e 倍的点称为 ---------- 内边 半边 全边 外边 外边
第 1150 条 对指挥系统之外的上级提出不法行为的投诉
我可以针对哪些事项提出第 1150 条投诉？首先，按照请求程序解决您的投诉。如果您无法解决问题，您可以考虑向上级提出 1150 条投诉。报告应明确指出投诉针对的上级、投诉的错误以及希望获得的补救。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
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。
在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
xxAI - 超越可解释的 AI
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可解释人工智能课程大纲 2024 年春季 - UT iSchool
未经我书面明确许可，不得在线或与课外任何人共享本课程中使用的任何材料，包括但不限于讲义、视频、评估（测验、考试、论文、项目、家庭作业）、课堂材料、复习表和其他问题集。未经授权共享材料可能会助长作弊行为。大学了解用于共享材料的网站，任何与您相关的在线材料或任何疑似未经授权共享材料的行为都将报告给学生主任办公室的学生行为和学术诚信部门。这些报告可能导致启动学生行为流程，并包括对学术不端行为的指控，可能导致制裁，包括影响成绩。
人工智能可解释性白皮书
- 从数据中可以了解到虚假相关性，这通常会妨碍模型的泛化能力并导致糟糕的现实世界结果。 - 失去可调试性和透明度，导致信任度低以及无法修复或改进模型和/或结果。此外，这种缺乏透明度阻碍了这些模型的采用，特别是在受监管的行业，例如银行和金融或医疗保健。 - 代理目标导致模型离线执行（通常是匹配代理指标）与部署在应用程序中时的性能之间存在很大差异。 - 由于模型从业者在有问题的情况下本地调整模型行为的能力下降而失去控制。 - 不良的数据放大反映了与我们的社会规范和原则不一致的偏见。
引文 Fadhel FH、Sufyan NS、Alqahtani MMJ 和 Almaamari AA (2024) 对 COVID-19 的焦虑和恐惧是解释疫苗犹豫的潜在机制
冠状病毒继续对全球公共卫生构成重大挑战，新变种的出现需要进一步努力来控制和管理病毒。在这种情况下，接种疫苗是限制 COVID-19 大流行蔓延的重要方法。然而，疫苗犹豫是阻碍遏制冠状病毒努力的最重要和最具影响力的问题之一；它与其他对疫苗接种有直接或间接影响的因素有关，包括心理因素 ( 1 , 2 )。然而，在中东和阿拉伯国家，COVID-19 疫苗犹豫与心理健康之间的关联尚未得到充分研究。因此，确定这些心理因素以制定干预措施和促进疫苗接受度非常重要 ( 3 )。多项研究发现，在 COVID-19 大流行期间，普通公众或医护人员中精神健康障碍的患病率增加，尤其是焦虑、恐惧和抑郁 ( 1 , 4 )。这些研究结果虽然有用，但并未超越疫情爆发到疫苗接种阶段，它们探讨了精神健康障碍，但并未将其与 COVID-19 疫苗犹豫直接联系起来，而且它们解释某些人为何不愿接种疫苗的能力仍然有限 (5)。研究人员一致表示，在 COVID-19 大流行期间报告的焦虑和抑郁症状的增加可能对疫苗犹豫产生影响 (6)。然而，先前针对这一问题的研究结果存在显著差异。例如，由于社交限制而每天感到焦虑、悲伤和烦躁的参与者对疫苗犹豫不决，而仅在某些日子报告同样感受的参与者犹豫不决较少 (7)。其他研究表明，报告有焦虑或抑郁症状的人对疫苗犹豫较少 (5)。虽然焦虑、恐惧和其他心理障碍似乎是疫苗犹豫的原因之一，但心理障碍和犹豫之间的关系可能是相互的。对疫苗安全性和有效性的担忧以及可能的副作用会引发疫苗犹豫和抵制。因此，犹豫不决的个人与社会直接对抗，因此会面临更多