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![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
使用图片和指导撰写 - 策略至杂物 -
抽象写作是一项重要的技能，必须掌握它，因为它是书面交流的一种形式。但是，过去的研究表明，写作是其他技能中最艰难的，尤其是在ESL学习者中。使用课堂行动研究，这篇定性论文考虑了小学生对使用图片和指导写作策略来提高写作技巧的好处的观点。方便的抽样选择用于为这项研究选择28个高级小学生。两种仪器专门用于收集数据：课堂观察和半结构化访谈。通过遵循Kemmis和Mctaggart的行动研究模型，这项研究是在两个周期中进行的，每个周期都由四个步骤组成（计划，ACT，观察和反思）。然后对收集的定性数据进行解释和分析，以丰富调查结果的可信度。通过现场笔记确定了三个主题，当图片和指导写作策略在写作课上灌输时，它们是学生的认知，行为和情感结果。研究结果表明，当使用图片和指导写作策略时，有重大发展显示学生写作技能的提高。本文为研究人员和教育工作者提供了指南，他们有兴趣将图片和指导写作策略纳入ESL小学教室中，希望能够提高学生的兴趣和写作技巧。关键字：ESL学习者，指导写作，图片，改进，写作技巧。
请求 1. 您的议会是否有书面的反贫困......
请求 1。您的委员会是否有书面的反贫困战略（这也可以称为“贫困战略”）？这可能是一项全龄战略，也可能是针对特定人群的战略，例如儿童贫困战略。如果有，请提供该战略的链接（如果公开提供）或通过电子邮件提供副本。
摘要已经写了很多关于通过社交媒体，智能手机和立即访问数据
摘要已经写了很多关于通过社交媒体，智能手机以及通过Internet立即访问数据和信息的新一代的技能和能力的文章。今天的大学生使用互联网长大，他们在那里生成和消费数据。但是，即将到来的大学生是否有必要在数字世界中蓬勃发展的技能，该数字世界需要从数据中生成，分析和分享见解的能力？本文介绍了一项研究，在两个新英格兰小型机构中进行了一项研究，每个机构都有一个商业重点，该机构研究了一年级大学生的数字技能，这些技能与他们在进入大学之前已经开发的技能有关。作者还考虑一年级大学生与以前的技术技能有关的“数字鸿沟”。在应用数据素养能力的数据框架时，结果表明，对一年级大学生的数据素养技能对他们作为未来信息技术工作者的学术成功至关重要。关键字：数据素养，数字素养，数字技能，数字本地，一年级大学生。推荐引用：Mentzer，K.，Frydenberg，M.，Patterson，A。（2024）。精通技术的学生技术素养吗？一年级大学生的数字和数据素养技能。信息系统教育杂志，第22（3）页，第4-24页。https://doi.org/10.62273/mfsd3135。https://doi.org/10.62273/mfsd3135。
承销地球|自然的恢复潜力 - ...
这是为什么诸如单口批次之类的不可持续做法（逐年在同一土地上种植一次作物的做法）一直坚持下去的原因。单一养殖会扰乱土壤的自然平衡，抢劫养分，并减少维持土壤生育所需的细菌和微生物的种类。10，但是这种专业对农民来说通常更具经济意义，因为他们可以使用相同的设备并卖给相同的来源（例如，当地的谷物经销商）。政府政策也可以发挥作用。即使在美国等发达国家，将更多土地用于生物燃料的指令也促成了数百万英亩的土地转换为以前从未在土地上种植的玉米等单一养殖作物。11从2019年到2020年，美国收获的玉米面积增加了270万英亩，这表明多元化的农业及其所提供的好处（请参阅多元化部分的潜在收益），似乎仍然难以捉摸。 1211从2019年到2020年，美国收获的玉米面积增加了270万英亩，这表明多元化的农业及其所提供的好处（请参阅多元化部分的潜在收益），似乎仍然难以捉摸。12
b'o一个书面叙述，详细介绍了请求，业务/使用操作信息，未来开发计划，站点和建筑改进，暂定开发时间表以及估计的项目价值。 o可能适用的缩放图纸，包括但不限于；现场计划，评分/侵蚀控制计划，初步的雨水管理计划，景观计划，照明计划，建筑物高程，有色效果图，标志细节和自然资源描述。所有以数字格式（Adobe PDF）提供的应用材料。材料可以在USB闪存驱动器上提交，也可以通过电子邮件发送至hurd@pewaukee.wi.us。注意十二（12）个计划委员会将需要进行十二（12）个计划委员会的其他计划。应根据需要对员工的评论进行修订。 '
b'o一个书面叙述，详细介绍了请求，业务/使用操作信息，未来的开发计划，站点和建筑物改进，暂定开发时间表以及估计的项目价值。o规模的图纸，包括但不限于；现场计划，评分/侵蚀控制计划，初步的雨水管理计划，景观计划，照明计划，建筑物高程，有色效果图，标志细节和自然资源描述。所有以数字格式提供的应用材料（Adobe PDF）。材料可以在USB闪存驱动器上提交，也可以通过电子邮件发送至hurd@pewaukee.wi.us。注释十二（12）委员会将需要进行其他计划。应根据需要对员工评论进行修订。 '
如何在IETF
基于代码的游戏证明[3]。游戏玩法是建立加密协议的综合安全属性的众所周知的范例。在此范式中，安全目标和执行环境被建模为攻击者玩的游戏。安全证明将攻击者赢得游戏的胜利与一个或多个假定的硬问题的难度相关，例如破解AES或在协议使用的晶格上找到简短的向量。游戏通常以代码而不是自然语言表示，这使得它们可以通过以下证明策略进行修正。证明由有限的游戏序列（有时称为混合动力）组成，从定义安全性的游戏开始。每个游戏都是通过重写上一张代码来获得的，直到在最后一场游戏中，攻击者与某些理想化的系统进行了互动，而该系统没有希望破裂的理想化系统。证明证明，对于每对相邻游戏，攻击者之间在攻击者之间的可能性可以忽略不计。这是通过各种方式完成的：有时重写（也称为跳跃或过渡）会导致语义上等效的游戏，在这种情况下，没有攻击者可以区分它们；其他重写会导致仅出现较小概率的可区分事件，例如随机Oracle范围内的碰撞；还有一些通过将某些假定的硬问题减少到游戏之间的界限，从而在计算上受到限制。近年来，尤其是一般的安全性和游戏证明的证明是在IETF指定的协议的设计和分析中起着越来越多的核心作用。我们已经看到工作组从反应转变为攻击，并在设计阶段主动排除（类）攻击[13]。实际上，此过程甚至已在TLS工作组[7]中正式化。尽管此类步骤在防止攻击方面有很长的路要走，但可证明的安全方法具有一些众所周知的局限性[4]。我们在这里考虑其中之一。
我写信是为了表明我反对任何海上风力涡轮机。现在不应该，永远都不应该继续这个项目。对我们的破坏
租赁之后的评估活动，能源公司寻求租赁俄勒冈海岸附近的区域以在未来提出能源开发计划，这是一个合理且可预见的后果。因此，我希望 DLCD 的海岸管理计划和 ODFW 认真研究渐进式和扩张式工业能源开发的可能性，这种开发最终可能会损害我们珍视的沿海和海洋生态系统、野生动植物和渔业。我支持快速脱碳作为应对气候危机的手段，但俄勒冈海岸能源开发的提案仍需仔细考虑。我们还没有足够的信息来了解这是否是一个好主意，以及所需的权衡是否真的值得付出巨大的成本和影响。最后，我敦促 DLCD 完成河口管理规划，特别是在可能受到海上风能开发影响的河口，例如库斯湾。
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