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World File Search System人工
人工受托人
* 奥尔巴尼法学院助理教授。我要感谢 Susan Appleton、Kevin Ashley、Scott Baker、Shawn Bayern、Christopher Bruner、Anupam Chander、Kevin Collins、Rebecca Crootof、Adrienne Davis、Mihailis Diamantis、Danielle D'Onfro、Jens Frankenreiter、Martin Gelter、Zachary Gubler、Christopher Hampson、Cathy Hwang、Akshaya Kamalnath、Sung Hui Kim、Ann Lipton、Michael Madison、William J. Magnuson、Geeyoung Min、JS Nelson、Peter Oh、Elizabeth Pollman、Robert J. Rhee、Roy Shapira、Holger Spamann、Andrew Tuch、David C. Vladeck 和 Christopher S. Yoo，以及 2023 年全国商法学者会议、2023 年里士满青年教师论坛、Lastowka 网络法座谈会、2023 年东南法学院协会年会、圣路易斯华盛顿大学研讨会的与会者。感谢圣路易斯大学、亚利桑那州立大学和匹兹堡大学对本文初稿提出的周到建议和宝贵意见。所有错误均由我负责。
人工智能工具在
这项研究的目的是评估肯尼亚高等教育机构教学和学习的有效性，专门针对智能辅导系统（ITS），自适应学习平台，虚拟学习助理（VLAS），自动化的渐变系统和学习系统和学习分析系统（LAS），其访问性使用和学习能力及其有效性及其有效性。这项研究采用了混合方法研究设计，结合了定量和定性方法，从肯尼亚的15所选定的公立和私立大学以及技术学院中收集了教师，学生和管理人员的全面数据。调查结果表明，肯尼亚高等教育机构中AI工具的可访问性受到显着限制。绝大多数受访者表示不容易获得AI工具，强调了机构内不同部门和项目的访问差异。在使用方面，在大多数机构中，将AI工具集成到教学实践中仍处于其早期阶段，并且在这些机构可用的地方，它们并不总是与现有课程完善，从而导致不同学科的有限和不平衡采用。尽管有这些挑战，但开始使用AI工具的人报告了诸如个性化学习，更有效的评估过程和增强反馈机制之类的好处，这表明AI有可能在更有效地使用的情况下改变教育实践。关键字：有效性，人工智能，教学，高等教育机构发现进一步建立了肯尼亚高等教育机构的AI工具与有效的教学之间的显着相关性（r = .781; p = .000）。该研究指出，尽管AI可以显着改善教育经验，但其当前影响受到几个因素的限制。教师对AI的不熟悉，缺乏全面的培训以及将AI工具集成到课程中的不足是其有效使用的主要障碍。但是，如果已成功实施AI，它为更好的学习成果，更高的学生参与度和更个性化的反馈做出了贡献。该研究建议机构必须投资于基础架构，持续的专业发展和课程集成，以确保AI工具既可以访问又有效地用于增强教学和学习成果。
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单元1：简介1 V Devendran博士，可爱的专业大学单元2：提出问题12 V Devendran博士，可爱的专业大学单元3：未了解的搜索策略23 v Devendran博士，V Devendran博士，可爱的专业大学单元4：知情搜索策略34 V Devendran博士AI语言和工具77 V Devendran博士，可爱的专业大学单元8：计划88 V Devendran博士，可爱的专业大学单元9：约束101 V Devendran博士，可爱的专业大学单元10：不确定性111 V Devendran博士，可爱的专业大学单元11：模糊和模糊的逻辑和Fuzzy Logic 121 Devender Professional Unitial，可爱的专业大学，vever Devendran，可爱的大学137：137。 13：人工神经网络148 V Devendran博士，可爱的专业大学单元14：自然语言处理160 V Devendran博士，可爱的专业大学
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本文介绍了关于第四种边界条件下热传递COET重建的研究结果，这对于铸造过程至关重要。了解和优化此COECIENT对冶金生产过程的效率和质量有直接影响，这在重建铸造条件时可以有助于显着的物质节省。使用蜂群算法（例如蜜蜂和蚂蚁算法）来估计COE CIENT是解决问题的一种创新方法。这些艺术智能方法以解决复杂的优化问题的效率而闻名，这表明了在传统行业中实施现代技术的潜力。研究包括对噪声水平（0％，1％，3％，6％）和算法参数的详细分析，即个人数量（20、40、60）或迭代次数（10、14、20），结果的准确性。此分析提高了我们对上述变量对结果的影响的理解，并使我们能够优化它们以提高准确性和效率。对每次迭代进行六次仿真会提高结果的可靠性，因为它允许估计结果中的方差和调解。这是科学研究的重要方面，可确保获得结果的鲁棒性和可重复性。该研究的NDING为参与建模热过程的工程师和科学家提供了具体的指导，这可以改善铸造过程的设计和管理。在这一ELD中，人工智能的应用为创新和改进开辟了新的机会。本文的作者提出了有关增加人口中迭代次数或个人的风险的重要问题。这对于在实际工业环境中的实际应用很重要，在实际工业环境中，计算和时间资源通常受到限制。本文中提出的结果为参与建模铸造运营中的热过程的工程师和科学家提供了重要的见解，对使用先进的人工智力技术的使用有了新的观点。现代技术和研究方法论可以在技术和经济上帮助冶金行业。
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生成人工智能（GAI）已知具有广泛的应用。近年来，基于GPT-4，Gemini和Claude等GAI的大型语言模型（LLM）也已用于定性研究，特别是在内容分析过程中。这些模型可以在短时间内全面有效地分析大型定性数据集。GAI模型有效地编码定性数据并确定类别和主题。尽管GAI模型在时间和成本效率方面为研究人员提供了显着优势，但有关其在内容分析中使用的道德问题已成为最前沿。此外，诸如偏见之类的局限性，产生错误信息的潜力以及表面分析是独立使用这些工具在内容分析中的重要障碍。本研究的目的是全面研究在内容分析中使用GAI的优势以及在此过程中遇到的挑战。在这种情况下，根据对相关文献的评论，向计划在分析中利用GAI模型的研究人员提供了建议。在这些建议中，本研究强调，仅GAI模型不足以进行有效的内容分析而无需人类参与，并提出了混合方法。关键字：生成人工智能（GAI），大语言模型（LLM），定性研究，内容分析
2024日本人工智能学会全国大会（第38届）
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