XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System代理人
探索现实世界中气候变化的STEM教育，以使学生成为变革代理人的能力
1人民大学； kurniawanarifmaspul@my.uopeople.edu摘要：本文探讨了STEM（科学，技术，工程和数学）课程在现实世界中的应用，重点是增加气候变化项目的相关性和社区参与。 学生在参与基于社区的活动时有权积极地为解决社区的问题解决。 这种方法鼓励学生参与，批判性思维和社会责任感。 STEM项目必须与合适的年级水平保持一致，并选择了主要的现实世界问题，才能成功且合适。 气候变化因其紧迫性和深远的影响而被选为现实世界中的话题，这需要多学科的方法和创新的解决方案。 学生通过将他们沉浸在气候变化的主题中，获得批判性思维能力，解决问题的能力和环境管理感。 本文概述了一种定性方法，其中涉及文献综述，小组讨论和教育工作者观察，以奠定扎实的理论基础并确保该战略的成功。 辩论着重于有意义的教育经验的重要性，为教育工作者提供社区参与的方式以及认识和庆祝成就的需求。 学生通过整合STEM教育，社区参与和气候变化，在发展技能和思维方式的同时，可以更深入地了解科学原则。1人民大学； kurniawanarifmaspul@my.uopeople.edu摘要：本文探讨了STEM（科学，技术，工程和数学）课程在现实世界中的应用，重点是增加气候变化项目的相关性和社区参与。学生在参与基于社区的活动时有权积极地为解决社区的问题解决。这种方法鼓励学生参与，批判性思维和社会责任感。STEM项目必须与合适的年级水平保持一致，并选择了主要的现实世界问题，才能成功且合适。气候变化因其紧迫性和深远的影响而被选为现实世界中的话题，这需要多学科的方法和创新的解决方案。学生通过将他们沉浸在气候变化的主题中，获得批判性思维能力，解决问题的能力和环境管理感。本文概述了一种定性方法，其中涉及文献综述，小组讨论和教育工作者观察，以奠定扎实的理论基础并确保该战略的成功。辩论着重于有意义的教育经验的重要性，为教育工作者提供社区参与的方式以及认识和庆祝成就的需求。学生通过整合STEM教育，社区参与和气候变化，在发展技能和思维方式的同时，可以更深入地了解科学原则。
候选人和代理人情况介绍
本简报已更新，涵盖了《选举法》颁布的变更。它将概述：• 谁是谁 • 选举时间表的关键日期 • 资格和取消资格 • 提名 • 代理人 • 选民身份证 • 邮寄投票 • 投票日 • 计票 • 候选人支出 • 诚信问题 • 联系人
巴西尔登议会 - 候选人和代理人简报
主题 本简报已更新，涵盖《选举法》颁布的变化。它将概述： • 谁是谁 • 选举时间表的关键日期 • 资格和取消资格 • 提名 • 代理人 • 选民身份证 • 邮寄投票 • 投票日 • 计票 • 候选人支出 • 诚信问题 • 联系人
对会话代理人的损耗被保释的心理健康干预措施：系统评价和荟萃分析
背景：对话代理（CAS）或聊天机器人是模仿人类对话的计算机程序。他们有可能通过自动化，可扩展和个性化的心理治疗内容来提高心理健康干预措施的机会。但是，包括CAS提供的数字健康干预措施通常具有较高的流失率。识别与损耗相关的因素对于改善未来的临床试验至关重要。目的：本综述旨在估算CA剥夺的心理健康干预措施（CA干预措施）中的总体和差异率，评估研究设计和与干预相关方面对损耗的影响，并描述旨在减少或减轻研究损耗的研究设计功能。方法：我们搜索了PubMed，Embase（Ovid），Psycinfo（OVID），Cochrane Central对照试验和Web Science登记册，并于2022年6月对Google Scholar进行了灰色文献搜索。我们包括了随机对照试验，这些试验将CA干预措施与对照组进行了比较，并排除了仅持续1次会议的研究，并使用了OZ干预的巫师。我们还使用Cochrane的偏见工具2.0的Cochrane风险在纳入的研究中评估了偏见的风险。随机效应比例荟萃分析用于计算干预组中的合并辍学率。随机效应荟萃分析用于比较干预组中的损耗率与对照组中的损耗率。我们使用叙事评论来总结发现。没有参与者级别的因素可靠地预测损耗。结果：从同行评审的数据库和引文搜索中检索了4566个记录，其中41（0.90％）随机对照试验符合纳入标准。干预组的荟萃分析总损耗率为21.84％（95％CI 16.74％-27.36％； I 2 = 94％）。持续≤8周的短期研究表明，比持续> 8周（26.59％，95％CI 20.09％-33.63％; i 2 = 93.89％）的长期研究较低的损耗率（18.05％，95％，95％CI 9.91％-27.76％； I 2 = 94.6％）。干预组参与者比对照组参与者更有可能在短期（log赔率比1.22，95％CI 0.99-1.50; i 2 = 21.89％）和长期研究（对数优势比1.33，95％CI 1.08-1.65; i 2 = 49.43％）。与较高损耗相关的与干预相关的特征包括无人支持的独立CA干预措施，没有症状跟踪器功能，没有CA的视觉表示以及将CA干预措施与候补名单控件进行比较。结论：我们的结果表明，在短期研究中，大约五分之一的参与者将退出CA干预措施。高异质性使得很难概括发现结果。我们的结果表明未来的CA
人工智能从chatgpt到自主代理人和多模式的可能性
•1个字节= 0.001千字节（kb）•1千键（kb）= 1 kb•1兆字节（MB）= 1,000 kb•1千兆字节（GB）= 1,000,000 kb•1吨Exabyte（EB）= 1,000,000,000,000,000 kb
医疗政策 - 药物代理人的胸膜上的交付
描述/背景眼睛的结构在两个子标题下分类：（1）前部和（2）后段。前部段由眼睛的前部组成，包括瞳孔，角膜，虹膜，睫状体，幽默和镜头。后段由眼睛的背面组成，包括玻璃体幽默，视网膜，脉络膜，黄斑和视神经。后段眼疾病（例如，与年龄相关的黄斑变性，黄斑水肿，糖尿病神经病，葡萄膜炎，开眼性青光眼）是视觉障碍的最普遍的原因。眼药监督的最常见途径是玻璃体内注射。其他用于药物输送的途径包括局部，全身，离子遗迹，近去和其他注射路线。扩展释放玻璃体内植入物是相对较新的输送模式。局部应用仍然是由于易于管理而成为最优选的送货路线。局部应用可用于治疗影响眼前部分的疾病。尽管局部和系统性途径很方便，但缺乏生物利用度和无法将治疗水平提供给视网膜的药物水平，这促使视力科学家探索了替代性给药途径。上椎骨空间是巩膜和脉络膜之间的潜在空间，是一种将治疗剂传递到眼后的方法。潜在的注射螺旋体注射的潜在优势是能够最大程度地减少全身性不良反应，同时向局部组织提供较高的药物水平。该提出的福利假设高药物局部水平会导致预后改善。权衡与这种潜在的好处是局部组织损害微峰的风险。微通道系统将药物输送通道与用于套管尖端定位的光纤光源相结合。该技术正在研究用于治疗与视网膜疾病相关的螺想下新生血管化。
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。存在
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。现有的ICRL算法通常假定演示数据是由单一类型的专家生成的。在实践中，示范通常包括从尊重不同约束的各种专家代理中收集的轨迹的混合物，这使得用统一约束功能解释专家行为变得具有挑战性。为了解决此问题，我们提出了一种多模式逆约束增强学习（MMICRL）算法，以同时估计与不同类型专家相对应的多个约束。mMICRL构建了一个基于流的否定估计器，该估计量可以从演示中实现无监督的专家识别，从而推断特定于特定的约束。按照这些约束，MMI-CRL模仿了新型多模式约束策略优化目标的专家政策，从而最大程度地减少了代理条件条件的策略熵并最大化无条件的秘诀。为了增强鲁棒性，我们将此目标纳入对比度学习框架中。这种方法使模仿政策能够限制专家代理人的行为多样性。在离散环境和连续环境中进行的广泛实验表明，在约束恢复和控制性能方面，MMICRL优于其他基线。我们的实现可在以下网址获得：https：//github.com/qiaoguanren/multi-modal-inverse-inverse-conconter-enversen-conference-Learning-Learning。
与没有思想的代理人互动：人造代理人rebecca geiselmann 1,2，Afroditi Tsourgianni 5，Ophelia deroy 2,3,4和L
自1956年开始以来，AI就接受了人类智能（包括科学知识，常识和自我改善）的模拟（即模仿模型模型）的想法[5,6]。有些人将人类智力视为内部思维过程和推理的特性，而另一些人则将智能行为作为外部特征[7]。打算是一种像人类一样思考或行为的机器，它对人类的社会和个人生活产生了越来越多的影响：从代表我们执行任务的几乎无法检测的算法（例如，在在线市场中设定价格），我们更了解的人是因为他们表达了个性化的建议（例如家庭助理'Alexa'）[8]。体现的AI，例如社交机器人，甚至更为引人注目，旨在与人类作为超市，教育，医疗保健和退休住宅等公共场所的助手和同伴紧密互动[9]。社会机器人不仅以他们的思维或行为方式模拟人类，而且还模拟了他们的外观。目标是让人们更直观，自然地与他们互动[10]。
NKDC 候选人和代理人选举 2023 年演讲
选票验证 5 月 4 日星期四晚上 10 点开始 OneNK 休闲中心，北海克姆 计票 5 月 5 日星期五上午 9:30 待定 OneNK 休闲中心，北海克姆 投票卡发放 – 3 月 17 日星期五左右主要登记选民