注意:1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别,并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效,直到JEE Advanced 2025考试。
注意:1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别,并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效直到JEE Advanced 2025考试
类别和供应链在温室气体排放报告和减少温室气体排放计划方面可能具有一定的成熟度。当局在应用这些T&C时应考虑类别和供应链的成熟度,并评估供应链降低级联义务的任何可选要求。在考虑级联的地方,应将其包括在与供应商的初步市场参与中,以确保他们尽早了解任何潜在的其他要求。虽然有机会通过降低供应链的级联要求来减少温室气体排放,但也可能给中小型企业和VCSE供应商带来负担。因此,应考虑按比例申请。请参阅25至27的可选段落。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
卢森堡,2025年2月7日(CET 07:00) - Aperam宣布其2025年的股息付款时间表。该公司建议在2025年5月6日举行的下次年度股东大会上将其基本股息保持在2.00欧元/股份中。股息支付将以2025年的四个等季度分期为0.50欧元(总计),如下所述,在详细的股息时间表中所述。股息以欧元宣布。股息以欧元的欧元(阿姆斯特丹,布鲁塞尔,巴黎,卢森堡)上市的股票支付。股息以美元为美元支付,以纽约注册表股票的形式在美国交易市场上交易,并根据下表中提到的日期根据欧洲中央银行的汇率从欧元转换为美元。卢森堡预扣税为15%,用于总股息金额。表:详细的股息时间表2025
欧洲太空公司Isar Aerospace开发,建造和操作发射车,用于将中小型卫星以及卫星星座运送到地球轨道上,其任务是为子孙后代开放空间。总部位于德国慕尼黑,伊萨尔航空航天公司成立于2018年,已成长为来自50多个国家的400多名员工,在5个国际地点工作。来自国际投资者的总资金超过4亿欧元,为公司的开创性方法提供了强有力的支持,以通过垂直整合进行扩展和工业化启动车辆生产。ISAR航空航天的两阶段轨道发射车“ Spectrum”专为卫星星座部署而设计,从而可以访问最关键的技术平台之一:Space。更多信息:www.isaraerospace.com新闻联系人ISAR航空航天
基于得分的生成模型(SGM)旨在通过仅使用来自目标的噪声扰动样本来学习得分功能来估算目标数据分布。最近的文献广泛地集中在评估目标和估计分布之间的误差上,从而通过Kullback-Leibler(KL)Divergence和Wasserstein距离来测量生成质量。在对数据分布的轻度假设下,我们为目标和估计分布之间的KL差异建立了上限,这取决于任何依赖时间依赖的噪声时间表。在额外的规律性假设下,利用了有利的潜在收缩机制,与最新结果相比,我们提供了瓦斯坦斯坦距离的更严格的误差。除了具有易处理外,该上限还结合了在训练过程中需要调整的目标分布和SGM超参数的特性。最后,我们使用模拟和CIFAR-10数据集1通过数值实验来说明这些边界,并在参数族中识别最佳的噪声时间表范围。
Yihao Huang,Le Liang,Tianlin Li,Xiaojun Jia,Run Wang,Weikai Miao,Geguang Pu,Yang Liu 14698 Operationalising Rawlsian Ethics For Fairness In Norm Jessica Woodgate,Paul Marshall,Nirav 5226 Fair Text-to-Image Diffusion via Fair Mapping Jia Li,Lijie Hu,Jingfeng张,天港4381通过迭代预测Jinhyeok Jang的过去重量,Jaehong Kim,陈(Chan) - 陈(Chan) - 陈 - 2月27日,星期四,2月27日,星期四,上午9:30 - 10:45 AM - 10:45 AM 419理解EFX分配:Cianting and Variants and Variants tzeh Yuan neoh,Neoh,Nicholas nicholas Teh 11422 for for for for for for for for for forefe Alexander Lam,Bo Li,Ankang Sun 11580,将Leximin公平性降低为实用的优化Eden Hartman,Yonatan 9416公平部门,社会影响力Michele Flammini,Gianluigi,Gianluigi,2月27日,星期四,上午27日,星期四,上午9:30 AM- 10:45 AM- 10:45 AM
Daniil Averkov, Tatiana Belova, Gregory Emdin, Mikhail Goncharov, Viktoria Krivogornitzyna, Alexander S. Kulikov, Fedor Kurmazov, Daniil Levtsov, Georgie Levtsov, Vsevolod Vaskin, Aleksey Vorobiev Thursday February 27, 2:30 PM-3:45pm div>
有效的2014年秋季,根据学生对东洛杉矶大学入学申请的回应,学生将被确定为入学或非录取。被确定为入学的学生被称为核心入学服务:评估安置,定向和咨询。学生必须在优先注册日期和时间之前完成评估安置,定位和咨询(缩写的学生教育计划)。缩写的学生教育计划(SEP)。在注册和学期的某个时候,必须在合理的时间内完成全面的学生教育计划,以与辅导员见面。非通讯的学生免于参加核心入学服务,但建议如果他们打算攻读学位或证书,就可以访问这些服务。