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•教育与意识：启动举措，通过研讨会，网络研讨会，研讨会和量身定制的材料将X射线技术的好处和最佳实践告知用户。•用户反馈：建立反馈，调查和论坛的渠道，以迅速解决用户疑虑。•研发：X射线技术的支持以满足用户需求。•社区参与：通过事件，论坛和支持小组来促进用户社区的联系，以进行知识共享和解决问题。•可访问性倡导：倡导公平的X射线技术访问权限，解决服务欠缺社区的障碍。
推荐引用 推荐引用 Collier, Zachary K.; Zhang, Haobai; 和 Liu, Liu (2022) “解释：多层次教育环境中倾向得分估计的人工智能”，实践评估、研究与评价：第 27 卷，第 3 篇文章。DOI：https://doi.org/10.7275/0dpq-eq84 可在以下网址获取：https://scholarworks.umass.edu/pare/vol27/iss1/3
尽管教育研究和评估通常发生在多层次环境中，但许多分析都忽略了集群效应。忽视教育环境中数据的性质，尤其是在非随机实验中，可能会导致有偏差的估计，并产生长期影响。我们的手稿提高了人工神经网络的可用性和理解力，这是一种在其他学科中流行的未充分利用的方法。这种方法还显示出应对教育研究人员面临的挑战的希望，例如分析聚类数据。因此，我们模拟了数据，以将人工神经网络的潜在优势推广到不同的数据类型。我们还将人工神经网络与更熟悉的方法进行了比较，并研究了执行每种技术所需的时间。因此，读者可以决定何时使用一种方法而不是另一种方法更合适。
González, Oscar；Shrikumar, H.；Stankovic, John A.；以及 Ramamritham, Krithi，“动态硬实时调度下的自适应容错和优雅降级”（1997 年）。计算机科学系教师出版物系列。188。取自 https://scholarworks.umass.edu/cs_faculty_pubs/188
静态冗余分配不适用于在可变和动态环境中运行的硬实时系统（例如雷达跟踪、航空电子设备）。自适应容错 (AFT) 可以在时间和资源约束下确保关键模块具有足够的可靠性，方法是将尽可能多的冗余分配给不太重要的模块，从而优雅地减少它们的资源需求。在本文中，我们提出了一种支持实时系统中自适应容错的机制。通过为动态到达的计算选择合适的冗余策略来实现自适应，以确保所需的可靠性并最大限度地发挥容错潜力，同时确保满足最后期限。使用模拟 AWACS 预警机中雷达跟踪软件的实际工作负载来评估所提出的方法。结果表明，在满足时间约束的任务方面，我们的技术优于静态容错策略。此外，我们表明，这种以时间为中心的性能指标的增益不会将执行任务的容错性降低到预定义的最低水平以下。总体而言，评估表明，所提出的想法产生了一个在容错维度上动态提供 QOS 保证的系统。