指导: • 请参阅文具包中的“归还测试脚本”说明,获取有关如何填写此出勤登记册的完整指导。如有任何疑问,请拨打国家课程评估帮助热线 0300 303 3013。 填写此表格: • 仅使用蓝色或黑色笔。 其他学生: • 在下面可用的空格中记录任何其他学生(不在列表中),并在相应的栏中注明他们的名字、中间名、姓氏、出生日期和性别。 • 确保您记录的所有其他学生都已添加到小学评估门户网站的“管理学生登记”部分:www.primaryassessmentgateway.education.gov.uk
每个数字证书都被分配一个加密证明,这是证书的数字指纹,可以安全地验证数字证书。此数字指纹存储在区块链上,该区块链是一个分散的在线分类帐。由于在线分类帐已分散,并存储了多个副本,因此在不同的服务器中存储了多个副本,因此在其上制作的记录无法被单个人更改或破坏。雇主可以通过OpenCerts网站(https://opencerts.io/)轻松地验证证书,该网站将根据其在区块链上的代码检查证书数据的有效性和篡改迹象。7。谁维护公认的发行人的注册表?
大型语言模型(LLMS)功能的最新进展(Devlin等人,2019年;布朗等人。,2020年; Zhao等。,2023年),导致了他们广泛的收养,作为工业和学术NLP各种任务的基础(Bom- Masani等人。,2021)。在数十亿和数十亿的参数计数中,这些模型需要大量的数据才能进行训练和微调(Hoffmann等人。,2022)。同时,这种过度分析能够记忆和潜在的LLMS训练数据的泄漏或提取(Biderman等人,2023; Carlini等。,2023; Hartmann等。,2023)。综上所述,LLMS所需的培训数据和记忆能力提出了实质性问题(Li等人,2023)。这种风险更加复杂,因为LLM与所有监督学习者一样,在具有与培训数据相似的分布的测试集上表现最好。因此,寻求部署实际上有效的LLM的组织必须使用反映其部署分布的数据,并使用特定的,敏感的数据(例如医疗记录或通话记录),导致绩效提高,但相应地
遗产文档的自动转录质量,无论是从印刷,手稿还是音频来源,都对搜索和处理历史文本的能力都有决定性的影响。尽管在文本识别(OCR,HTR,ASR)中取得了重大进展,但从图书馆和档案收藏中得出的文本材料仍然很大程度上且嘈杂。因此,有效的转录后校正方法是必要的,并且已经进行了多年的深入研究。由于大型语言模型(LLMS)最近在各种与文本相关的任务中表现出了出色的表现,因此我们研究了它们修改不良历史抄录的能力。我们针对包括不同语言,时间段和文档类型以及不同文字质量和起源的各种校正后基准评估了14个基础语言模式。我们比较了不同模型大小的性能以及在零和少数射击设置中增加复杂性的不同提示。我们的评估表明,LLM在这项任务上毫无效率。对结果的定量和定性分析使我们能够分享有价值的见解,以便将来与LLMS校正后的历史文本工作。
不容低估。我们还观察到不同基因组区域之间的读取密度也存在很大差异,在少数物种中从不到30到800多个不等,表明基因的表达水平或序列偏向性不同。基于RNA-seq数据映射和SNP调用的结果,在REDO工具(Wu,Liu et al. 2018)中实现的自动化生物信息学流程在默认阈值下进行。因此,在叶片中检测到的叶绿体基因组原始编辑位点共有6,011个。然而,尽管经过多重严格过滤,偶尔仍会出现符合RNA编辑的序列错配,因此我们手动检查所有错配以消除假阳性,仅保留C-to-U和U-to-C编辑类型,编辑效率接近100%的编辑位点可能来自基因组变异也被消除。最终,总共有5,205个RNA编辑位点,
您可以使用以下工具和选项来找到更合适的期刊:• 期刊查找器 – 人工智能工具,用于在出版商的期刊中匹配标题和摘要• Scopus – 按主题和覆盖范围定义期刊。查找期刊中最近是否发表了类似的作品。• 参考文献 – 您引用了哪些期刊?检查其目的和范围。• 转载邀请 – 许多期刊在拒绝时或拒绝后不久提供转载邀请,以匹配范围、感知影响力、新颖性、编辑兴趣等。
大型语言模型(基于海量语言数据训练的复杂生成人工智能 (AI) 算法)的最新重大进展导致了广泛使用的写作工具,例如 OpenAI 的流行聊天机器人 ChatGPT,它能够分析文本并根据用户提示生成新内容。这项技术对撰写文章的学者和发表文章的期刊具有重要而直接的影响。2023 年 5 月,国际医学期刊编辑委员会 (ICMJE) 更新了其对在医学期刊上发表学术作品的建议,其中包含与 AI 辅助技术相关的具体指令。1 由于 CMAJ 遵循 ICMJE 指导,这些新建议现在适用于提交给 CMAJ 的所有稿件。大型语言模型具有强大的能力,可以以用户可以指定的各种格式和样式从其训练数据集中搜索和重新打包信息。它们可用于生成学术稿件的想法和大纲,甚至是文章的全文。由于当代人工智能工具可以很好地模仿人类的说话和写作风格,因此它们的输出可能看起来很像来自人类作者,可以传达准确、权威以及情感联系的印象。然而,这种印象是一种错觉。由于计算机压缩和存储极大数据集的方式,大型语言模型会估计它们检索和编译的大部分信息,而不是能够准确地再现这些信息,就像试图根据别人记下的要点笔记重建你没有参加的讲座的确切文本一样。因此,大型语言模型的输出很容易出错,许多内容可能是捏造的(例如参考文献),而准确再现的内容可能构成抄袭。2
科学是通过语言来传播的。科学语言的媒介是多模式的,从课堂上的讲课,到科学家之间的日常非正式讨论,再到会议上的准备好的演讲,最后是科学传播的巅峰——正式的同行评审出版物。像 ChatGPT 1 这样的由人工智能 (AI) 驱动的语言工具的出现引起了全球的极大兴趣。截至 2023 年 1 月底,ChatGPT 创下了历史上任何应用程序中用户群增长最快的记录,仅两个月就有超过 1 亿活跃用户。2 ChatGPT 只是众多基于人工智能的语言工具中的第一个,还有更多工具正在准备中或即将推出。3 − 5 在我们来得及考虑这种工具的后果或验证它生成的文本是否正确之前,世界各地的许多科学研究和大学都对 ChatGPT 改变科学交流的潜力表示担忧 6。 ChatGPT 生成的文本结构与人类相似,可能会让读者误以为它是人类编写的。7 然而,现在很明显,生成的文本可能充满错误,可能肤浅、肤浅,并可能产生错误的期刊参考和推论。8 更重要的是,ChatGPT 有时会做出荒谬和错误的联系。我们简要总结了 ChatGPT(以及未来的 AI 语言机器人)的一些优缺点,并总结了一系列最佳实践建议,供科学家在研究的任何阶段(特别是在手稿撰写阶段)使用此类工具时参考。9、10
聊天机器人无法满足作者身份要求,因为它们无法理解作者的角色或对论文负责。聊天机器人无法满足国际医学期刊编辑委员会 (ICMJE) [ 4 ] 的作者身份标准,特别是对手稿的最终批准和对工作负责的要求。聊天机器人无法理解利益冲突声明,也没有签署声明的法律地位。聊天机器人与其创造者没有任何独立关系。他们不能拥有版权。提交稿件的作者必须确保所有被列为作者的人都符合作者身份标准,这显然意味着聊天机器人不应被列为作者。
在大学航空飞行项目课程中设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程 Chadwin T. Kendall 先生 丹佛都市州立大学 R. Rhett C. Yates 博士 杰克逊维尔大学 摘要 过去二十年,先进的支线喷气式飞机模拟器,特别是庞巴迪和巴西航空工业公司系列,在大学航空界越来越受欢迎。这些模拟器的课程和项目应用为先进系统和机组资源管理 (CRM) 课程的改进、学术研究和招生铺平了道路。与此同时,美国航空公司,尤其是地区航空公司,鼓励进入其领域的大学航空学生接受喷气式飞机过渡培训。此外,经国际航空认证委员会 (AABI) 认可的大学航空项目必须具有飞行教育的终极高年级体验,其中可能包括顶点课程。大学航空项目现在可以使用这些喷气式飞机模拟器创建顶点课程。在顶点课程中使用支线喷气式飞机模拟器将允许课程评估飞行员技能并评估机组人员环境中的航空决策。它将允许大学航空课程评估其课程目标和学生学习成果,并为学生进入航空职业生涯的下一阶段做好准备。本文讨论了在大学航空中使用支线喷气式飞机模拟器设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程。关键词:喷气式飞机过渡课程、CRM、顶点课程、课程、大学航空版权声明:作者保留在 AABRI 期刊上发表的手稿的版权。请参阅 AABRI 版权政策,网址为 http://www.aabri.com/copyright.html