XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System严谨性
综合学校改进计划（CSIP）
目标策略活动成功衡量标准进度监控资金决定学习差距。将实施响应式教学和小型、有针对性的干预小组来缩小这些差距 ● 全校学生援助小组 (SAT) 将每月开会，分析个别学生数据、监控进度并相应调整教学 ● SAT 团队每年将开会 3 次，以分析各年级的评估数据，确定需要更多支持的学生并确定适当的干预措施 ● 每月举行 MTSS 会议，分析全校数据，以确定需要额外支持的领域，以实现明确的成就目标 ● 实施作业审查协议，以分析 PLC 和年级规划期间阅读任务和学生输出的严谨性
新的DAT分数报告量表
从2025年3月1日开始，美国牙科协会（ADA）的测试服务部（DTS）将实施一个新的评分系统，以进行牙科入学测试（DAT）。新的评分系统将对候选人的技能产生更精确和准确的估计，从而为每个候选人对牙科学校的严谨性的准备水平提供更强的见解。要继续有效地解释DAT结果，候选人，招生人员和健康顾问将需要熟悉新的报告量表，并了解其与旧量表的关系。本指南提供了帮助这些小组这样做的资源，以帮助缓解这一重要过渡。要了解有关新的DAT评分系统及其将如何受益社区的更多信息，请访问ada.org/datscoringupdate。
应用LLM研究人员 - 顾问
作为上述任务的一部分，Dime的AI（人工智能）团队正在开创影响评估的下一个前沿，利用AI和机器学习来开发和实施解决应对全球挑战的研究，干预措施，干预措施和工具。致力于维持最高道德标准和严谨性，尤其是考虑到脆弱的社区，该团队的工作发现了新的，基于证据的方法来预测粮食不安全，减轻仇恨言论和错误信息，提前冲突预警系统，并解决性别偏见。dive ai的使命是利用尖端技术来推进社会进步和全球可持续发展。该团队试图在ML，AI和相邻学科中采用最新的技术进步，以此作为IE工作的推动力。
预防医院内静脉血栓栓塞症
然而，并非所有的改变都会带来改善。最近，一些系统评价试图衡量质量改进策略的有效性和效果，但医院护理研究尚未阐明一种可转移的策略，以便持续提供最佳护理。1、2、3 对美国主要期刊上发表的质量改进研究的回顾发现，其中四分之三使用了简单的前后设计，通常是在单个中心的单个地点进行，这使得很难将观察到的益处归因于所研究的干预措施。4 科学现状不仅因为研究设计缺乏严谨性而受到影响。特定干预措施的选择从根本上缺乏能够预测成功的令人信服的理论。5 虽然最近从其中一项系统评价中得出了质量改进策略的分类法，但文献仍然没有反映出采用标准化语言来阐明绩效改进的基础机制。6
田纳西州数学标准 - TN.gov
田纳西州数学标准由田纳西州教师为田纳西州学校审查和制定。制定本文档中标准的严格过程始于对当时标准的公开审查。在收到 130,000 多条评论和 20,000 多条意见后，由田纳西州从小学到高等教育的教育工作者组成的委员会审查了每一项标准。委员会根据公众反馈和集体专业知识审查和讨论每一项标准。委员会保留了一些标准的书面内容，更改或添加了嵌入示例，澄清了一些标准的措辞，将一些标准移至不同的年级，并编写了需要纳入连贯性和严谨性的新标准。从这里开始，标准提交给指定的标准审查委员会，以提出进一步的建议，然后提交给田纳西州教育委员会进行最终采纳。
通过正式的XAI提供值得信赖的AI
在高风险环境中部署人工智能 (AI) 系统需要可信赖的 AI。欧盟最近的指导方针和法规强调了这一关键要求，经合组织和联合国教科文组织的建议也强调了这一点，还有其他一些例子。可信赖 AI 的一个关键前提是必须找到能够提供可靠合理性保证的解释。本文认为，最著名的可解释 AI (XAI) 方法无法提供合理的解释，或者找到可能表现出显著冗余的解释。解决这些缺点的方法是提供形式严谨性保证的解释方法。这些正式解释不仅合理，而且保证无冗余。本文总结了形式化 XAI 这一新兴学科的最新发展。本文还概述了形式化 XAI 面临的现有挑战。
人工智能与教育精英主义
但是，英语作为法学硕士的通用语言占据主导地位，而对开发非欧洲语言的类似模式关注甚少，这可能会加剧全球北方和南方在学术严谨性和知识标准方面本已很大的差距。中东和北非、非洲和南非地区的教育工作者面临着人工智能扭曲这一差距的前景，以至于它永远无法弥合。大卫·乔纳奇是一位拥有 50 年经验的国际教育家，目前在近东和南亚教育领域担任政府顾问，他认为，随着教育人工智能变得更加熟练，人们将更容易对其结果感到满意，而不太关心课堂学习和学术的质量。此外，在将许多学术责任交给人工智能时，人们会误将智力当成智慧。
CS 59300 - 量子计算简介
课程描述 量子计算理论简介，主要关注基础、理论和严谨性，而不是特定的硬件实现或启发式应用。我们将从量子力学的公理和基于量子电路的最常见的量子计算公式开始。然后，我们将开发量子算法工具包中的核心原语（例如量子傅里叶变换、相位估计和 Trotterization/量子模拟），并建立一些基本的复杂性理论结果（包括一些 oracle 分离和各种下限和上限），以及研究迄今为止量子算法的瑰宝——Shor 的因式分解算法。在此过程中，我们将看到量子纠缠促进的一些更有趣的量子信息方面（例如 Grover 搜索、量子隐形传态、超密集编码、贝尔违规）。课程的最后一部分将开发量子纠错码的基本理论和容错问题。