XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不平
通过人工智能促进公平并解决教学和学习方面的关注
这篇观点文章的重点是通过通用学习框架（UDL）来设计人工智能，机器学习和技术的公平学习经验的探索和倡导，以实现可以应用于STEM中任何课程的化学示例。人工智能（AI）和机器学习的使用正在引起高等教育学习中的干扰，并且也引起了系统性不平等的关注，特别是在广泛地影响少数化群体和STEM领域。特别是，AI的出现集中在对学术和职业道德领域的少数学生的不平等上。随着美国的教育体系与对AI的接受和犹豫不决的混合在一起，需要进行包容和公平的教育，有影响力的学习实践和创新策略的必要性变得更加明显。促进在STEM学习中使用人工智能和技术的公平方法将是解决少数化群体的茎差异以及对不断发展的技术的公平可访问性的重要里程碑。
可持续发展目标3
在2000年至2019年期间，在19000年至2019年间，在疫苗接种率中也有重大挫折，在2000年至2019年之间，接受三剂白喉，Tetanus和tetanus和feltussis（DTP3）疫苗的儿童比例从72％至86％降至81％，然后在2021年中降至84％，折叠为84％。在2023年，有1450万婴儿没有接受初始剂量的DTP疫苗，这表明缺乏免疫接种和其他基本卫生服务，而另外650万婴儿仅部分接种了4。与2019年相比，2023年有270万个未接种或疫苗接种的儿童。在大流行时，COVID-19疫苗的不平等分布在发展中国家接触或生产疫苗和治疗剂的能力方面暴露了巨大差距。有害使用知识产权，这些权利限制了对负担得起的质量保证药物的访问，再加上有限的技术和知识转移，仍然是与未来大规模健康危机的斗争中的主要障碍。
成功过渡到净零排放能源系统的风险
太低，实际上对于所有可再生能源技术而言（如果考虑到储能），其投资回报率都低于经济可行性所需的水平[2]。EROI 与人类发展指数（HDI）、医疗支出、女性识字率、体重不足儿童比例以及性别不平等等生活质量因素密切相关[3]。对相关研究结果的汇编和比较[1-3]清楚地表明，过快且密集地转向可再生能源可能会严重降低生活质量，并且不会显著减少向大气中的温室气体排放。在这一点上，我们还应该看到一个同样令人不安的事实：风能和太阳能装置的容量系数低。对于风电装置，根据地理位置不同，容量系数从 0.1 到 0.25 不等，而对于风力涡轮机，容量系数从 0.2 到 0.4 不等；然而，海上装置的容量系数最高，而海上装置对技术和投资的要求更高。表 1 显示了一些大规模可再生能源装置及其容量系数的示例。
自有电力设施阻碍清洁能源转型......
尼科·卢西亚尼是罗斯福研究所企业权力项目主任，他致力于剖析和分析企业的采掘行为如何危害工人、消费者、自然环境和共享经济体系。卢西亚尼开展了前沿研究，探索企业、高管和股东在经济和政治中获得、保留和行使超大权力的机制和程度，同时制定政策，通过遏制企业权力，促进共享繁荣，重新夺回工人和公众的权力。卢西亚尼经常参与税收、反垄断、公司治理和经济不平等等辩论，他的作品曾在《金融时报》、《洛杉矶时报》、美国国家公共电台、《新闻周刊》和《华盛顿邮报》上发表。 2022 年，卢西亚尼作为罗斯福研究所“所有经济政策都是气候政策”系列的一部分，发表了《权力斗争：电力公用事业领域的股东至上主义如何阻碍可负担且公正的能源转型》。
领先180年
2020 年 7 月，斯坦·格森 (Stan Gerson) 成为凯斯西储大学医学院临时院长时，美国正在应对双重危机：新冠疫情和乔治·弗洛伊德 (George Floyd) 被谋杀后对系统性种族主义的反思。在随后的几个月里，格森帮助学校应对了从远程学习到当地健康不平等等各种挑战，最终加强了学校的教育水平以及对多样性、公平性和包容性的承诺。格森是一位全国知名的医生和癌症研究员，曾领导凯斯综合癌症中心近 20 年，2021 年 10 月正式成为医学院院长和该大学负责医学事务的高级副总裁。在《凯斯西储大学医学院》创刊号中，我们与他进行了交谈，以进一步了解学校的现状以及他对未来的愿景。
“算法的脸” - 维也纳语言公报
社交媒体平台上的建议算法Insta-gram导致个性化排名，使某些主题，信息和知识元素比其他学科更明显。尽管诸如META之类的公司主要强调，用户特别控制了贡献的顺序和可见性，但这些公司做出了降级决策，以确定哪些文章优选可见，无论该数据如何（Bucher 2018）。这就是政治内容在Instagram上的可见性中受到限制（Mosseri 2021）。近年来，大量研究表明，社交媒体平台的算法系统使盛行的压迫和电力订单永存，从而再次使最脆弱的用户看不见和审查（是2020年； Bishop 2021; Cotter＆Reisdorf 2020; Cotter＆Reisdorf 2020; Decook et et and of。2021; Gerrard＆Thornham 2020）。因此，社交媒体平台上的可见性并不容易，但是通过算法和手动节制不均匀地分发，这些算法基于所谓的社区和推荐指南。可见性的不平等分布和沿主要功率订单的建议排除在外，应理解为算法歧视（平滑2022）和算法压迫（汉普顿2021）。
能量
摘要：光伏电网整合的主要问题之一是限制太阳能引起的不平衡，因为这些不平衡会破坏电力系统的安全性和稳定性。提高光伏发电的预测准确性对于实现大规模太阳能渗透至关重要。特别是，提高大型太阳能发电场发电的预测准确性对于生产商/贸易商尽量减少不平衡成本和输电系统运营商确保稳定性都很重要。在本文中，我们为意大利全国 1325 个地点的公用事业规模光伏 (PV) 电厂的日前预测准确性提供了基准。然后，我们使用这些基准预测和实际能源价格来计算意大利能源市场监管框架下预测准确性和准确性改进的经济价值。通过这项研究，我们进一步指出了对意大利“单一定价”系统的几个重要批评，该系统在减少不平衡量的需要方面带来了矛盾和适得其反的影响。最后，我们提出了新的市场定价规则和创新措施来克服当前调度规定的不良影响。
如何引用本文：Geurdes，H。（2023）贝尔定理和爱因斯坦对量子力学的担心。量子信息科学杂志，13，13
尽管人们因在不平等上的工作而被授予诺贝尔普尔（Nobelpriess），这错误地暗示了关闭，但我们将争辩说他们的研究是不完整的。一个人不能从2022年诺贝尔家的贝尔实验研究中得出结论，即爱因斯坦地区被排除在物理现实中。无法通过开始对什么是物理现实的形而上学讨论来避免这种结论。结论是数学。让我们开始注意与Nagata和Nakamura一起写的发表论文，[6]。在这里，对CHSH的数学进行了批判性检查，并解释了有效的反示例。值得注意的是，诺贝尔委员会选择忽略它。有人可能会想知道要限制委员会的观点（社会）力量。在[7]中，一种统计方式被解释为局部违反了CHSH，概率非零。针对[7]的批评绝对没有触及其结论。有可能以非零的概率在本地违反CHSH。其他研究（例如[8]和[9]）也正确地表达了对贝尔的公式和实验的怀疑。显然，委员会认为我们都胡说八道。尽管如此，本作者仍然有足够的理由怀疑这种委员会已应用的搜索范围。此外，更重要的是，我们可以设置以下新的分析形式。让我们注意到，通过允许设置A
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。