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更高的环境科学课程报告2024
问题2确定哪个部门对每个员工的苏格兰经济做出了最大的贡献，大多数候选人能够通过对数据的心理分析或通过计算来正确识别该行业。问题3（c）（ii）提出为什么在更高密度种植的树木可能更容易受到损害的损害，许多候选人能够表明接触的可能性随密度的增加而增加，但只有一些候选者才能将其与使树木更容易受到损害的方式联系起来。问题4提出为什么删除Rhododendron Ponticum是庄园年度维护计划的一部分，许多候选人能够在补充来源手册中使用这些信息，以暗示为什么是这种情况。问题5（a）计算百分比差异大多数候选者成功计算了该值。
浏览和解读经济机会地图：
那么这一切意味着什么呢？如果一个县的“超出预期”（蓝色），那么该行业的机构数量就比我们的经济模型预测的多。这可能表明以下情况之一：该行业超出我们的预期，在这个县发展良好，该行业正在充当服务于邻近县的更大的区域性行业，或者该行业对于当地市场来说过度开发并面临萎缩的风险。只有运用您对该地方的实地了解后才能确定真实的情况。同样，黄色县表示机构数量比我们的模型预测的少。这可能表明以下情况之一：该行业正面临阻碍发展的当地障碍，该县的需求正在从另一个县的同一行业中抽离，或者该县尚未意识到该行业的增长潜力。
提供还是惩罚？学生对高等教育生成AI的看法
众所周知，生成的AI工具经常产生虚构的事实，统计或引用为“幻觉”。我们问学生他们与AI产生的文本中出现幻觉的频率。他们倾向于觉得幻觉比频繁出现的偶尔是一个偶尔的问题，最受欢迎的选择是“很少”（17％）和“经常”（14％）。使用生成AI的人中最受欢迎的选择是“不知道”，由超过三分之一（35％）的AI用户选择。这可能表明学生经常使用生成的AI来知道它的可靠性，但它也可能表明这些学生并没有努力验证生成性AI产生的信息，并且可能会借鉴不准确的信息和引用。
高级大型语言模型和可视化工具用于数据分析学习
结果：结果显示了基于将GPT（例如GPT）与LIDA等专业框架集成的高级生成AI工具（例如LIDA）集成的方法的变化潜力。较高水平的参与者偏好表明这些方法比传统发展方法的优越性。此外，我们的发现表明，不同方法的学习曲线差异很大。由于学习者在开发项目和解释结果时遇到了技术困难。我们的发现表明，LIDA与GPT的整合可以显着增强先进技能的学习，尤其是与数据分析相关的技能。我们旨在建立这项研究，作为在教育环境中有条不紊地采用生成AI工具的基础，为在这些关键领域提供更有效和全面的培训铺平了道路。
沙子人工智能和人类自由中的一条线
即使在我们提倡的局限性范围内，在与刑事法律制度一样广泛的机制内部，AI仍然可以做很多事情。仅专注于审前空间：是的，我们的暂停将排除使用AI来决定拘留与释放的决策，但是该技术可以显着提高案例经理支持人们在获得基于社区的资源，服务和住房方面的能力。自然语言处理可以帮助总结案例笔记，法院文件和客户历史，而预测性则可以建议需要更紧急干预的客户。机器学习算法可以分析跨案例的模式，以建议针对单个客户需求量身定制的服务，同时保持人类的监督和敏感事项的决策。
评估油价对马来西亚经济的影响
摘要 本文采用向量误差修正模型和多元GARCH（三角BEKK和动态条件相关）模型分析油价变动对马来西亚实际GDP、通胀、财政收入、股市和汇率的影响。研究结果表明，布伦特油价每上涨1美元，实际GDP将增加约6.46亿令吉，CPI水平上升0.03，年度财政收入增加约3.39亿令吉。油价每上涨1%，也会导致股市指数上涨0.04%，令吉明日升值0.03%。多元GARCH模型结果还表明，石油、股票和外汇市场之间存在显著的波动持续性和跨部门波动溢出效应。
人工智能有何新奇之处？从社交代理视角看人机交互
在本文中，我们认为，研究社会互动和发展联合行动中的“自主感”有助于确定要在人工智能系统中实施的相关解释的内容，以使其“可解释”。自动化系统以及更广泛的人工智能 (AI) 被引入到许多领域，深刻地改变了人类活动的性质，以及主体对自己的行为及其后果的主观体验——这种体验通常被称为自主感。我们建议研究支持自动化对个人自主感影响的实证证据，从而研究其对操作员绩效、系统可解释性和可接受性等多种指标的影响。由于人工智能的一些关键特性，它在人工智能领域占有特殊地位。我们认为，这种地位促使我们从人与人关系的角度重新审视人与人工智能的互动。我们研究人类社会互动中的联合行动，以推断在社会背景下发展可靠的代理意识需要哪些关键特征，并提出这种框架可以帮助定义什么是好的解释。最后，我们提出了改善人机交互的可能方向，特别是恢复人类操作员的代理意识，提高他们对人工智能代理所做决策的信心，并提高此类代理的可接受性。