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AP® 宏观经济学学生回答示例和评分评定集 1
概述 该问题通过计算价格指数考察学生对进口变化对总需求和失业的影响以及通货膨胀对实际收入的影响的理解。 学生被告知 Flowerland 是一个开放的经济体，实行灵活的汇率制度。它的自然失业率为 5%，摩擦性失业率为 4%，实际失业率为 7%。在 (a) 部分，学生被要求计算 Flowerland 的周期性失业率。在 (b) 部分，学生被要求假设 Flowerland 生产的薰衣草油的需求增加，并指出 (i) 总需求会发生什么并解释，以及 (ii) 周期性失业会发生什么。 接下来，向学生提供了 Flowerland 生产的两种商品（薰衣草油和玫瑰）在 2019 年和 2020 年的价格和数量数据。在 (c) 部分，学生被告知假设基准年是 2019 年，并要求计算 2020 年的价格指数并展示他们的工作。在 (d) 部分，学生被告知 Flowerland 的名义收入从 2019 年到 2020 年增长了 20%，并指出 Flowerland 的生活水平是会增加、减少还是保持不变并解释。样本：3A 分数：5
人民院无星号问题编号 984 于 08/02/ 回答...
(a) 和 (b)：印度政府已采取以下措施，包括促进印度（包括本德尔坎德地区）可再生能源的发展：• 通过自动途径允许高达 100% 的外国直接投资 (FDI)，• 对于 2025 年 6 月 30 日前投入运行的项目，跨州销售太阳能和风能免收跨州输电系统 (ISTS) 费用，• 宣布到 2029-30 年的可再生能源购买义务 (RPO) 轨迹，• 建立超大型可再生能源园区，为可再生能源开发商提供土地和输电线路，以大规模安装可再生能源项目，• 诸如 Pradhan Mantri Kisan Urja Suraksha evam Utthaan Mahabhiyan (PM-KUSUM)、太阳能屋顶二期、12000 MW CPSU 计划二期等计划，• 在绿色能源走廊计划下铺设新的输电线和创建新的变电站容量，以疏散可再生能源，• 通知制定太阳能光伏系统/设备部署标准，• 设立项目开发部门以吸引和促进投资，• 为采购并网太阳能光伏和风电项目电力制定基于关税的竞争性招标程序的标准招标指南。• 政府已发布命令，要求根据信用证 (LC) 或预付款调度电力，以确保配电许可证持有人及时向可再生能源发电机付款。• 关于通过 2022 年绿色能源开放获取规则促进可再生能源的通知。• 关于“电力（延迟付款附加费和相关事项）规则（LPS 规则）”的通知。• 推出绿色期限提前市场 (GTAM)，以促进通过交易所销售可再生能源电力。• 启动国家绿色氢能任务，旨在使印度成为生产、利用和出口绿色氢能及其衍生物的全球中心。• 可再生能源实施机构将发布的 2023-24 财年至 2027-28 财年可再生能源电力投标规定轨迹的通知。根据这一发展轨迹，每年将发布 50 吉瓦的可再生能源招标。此外，根据北方邦新再生能源发展机构 (UPNEDA) 和中央邦 Urja Vikas Nigam 有限公司 (MPUVNL) 提供的信息，北方邦和中央邦政府已采取以下措施，在 Bundelkhand 地区利用替代能源发电：
SPARQL生成：关于露天的分析，以回答有关生命科学知识图的问题
摘要在广泛的自然语言处理应用程序中大型语言模型（LLM）的最新成功为通往新的问答系统而不是知识图表的途径开辟了道路。然而，阻止其实施的主要障碍之一是缺乏将问题转化为相应的SPARQL查询的培训数据，尤其是在特定领域的KG中。为了克服这一挑战，在这项研究中，我们评估了几种策略，以微调Openllama LLM，以回答有关生命科学知识图的问题。特别是，我们提出了一种端到端数据增强方法，用于将一组现有查询扩展到给定知识图上，向较大的语义丰富的问题到SPARQL查询对的较大数据集，即使对于这些对稀缺的数据集也可以进行微调。在这种情况下，我们还研究了语义“线索”在查询中的作用，例如有意义的变量名称和内联评论。最后，我们评估了对现实世界中BGEE基因表达知识图的方法，并且与具有随机变量名称的基线相比，语义线索可以将模型性能提高高达33％，而没有评论。
样本回答社会科学（代码087）X类 - 会议2023-24
据说“被动抵抗”是弱者的武器，但是本文主题的力量只能由强者使用。这种力量不是被动抵抗；确实，它要求进行激烈的活动。南非的运动不是被动的，而是活跃的……satyagraha不是身体力量。satyagrahi不会对对手造成痛苦；他没有寻求破坏……在使用萨蒂格拉哈时，没有任何病。'satyagraha是纯粹的灵魂力量。真理是灵魂的实质。这就是为什么这种力量称为satyagraha的原因。灵魂被知识告知。其中燃烧了爱的火焰。…非暴力是至高无上的佛法……“可以肯定的是，印度不能与武器相提并论。英国崇拜战争的神，他们都可以随着武器的承载而成为他们。印度的数亿美元永远无法携带武器。他们使非暴力的宗教自己的宗教……
（公开发行授权人）授权支出和负担法案官员、日本海上自卫队航空补给站管理部主任
如果亲自带去的话，开放时间为每天上午 9:00 至下午 5:00（节假日除外）。但不包括中午至下午 1 点之间的时间段。 发行人被要求解释疑义的，应当自收到书面疑义陈述的次日起五日内（节假日除外）向要求解释的人以书面形式答复。 第二次疑义声明可以自收到书面答复之日起三日内（节假日除外）以书面形式作出，发行许可持有人应当自收到第二次疑义声明的次日起三日内（节假日除外）向要求说明的人以书面形式答复。
2024 AP 英语语言和写作自由回答问题：第 1 组
在美国，对建筑价值的认可始于对历史建筑的识别和保护，这些建筑在我们建国的历史中发挥了重要作用。历史建筑的指定通常考虑在特定范围内设定的国家重要性标准：要被指定，建筑必须被证明与当地或国家历史上的重要时刻有关，或与历史人物或团体有关，或必须代表一种特殊的建筑风格或传统。当然，什么应该被视为建筑的“重要”历史和文化价值的问题经常受到业主、历史学家、政治家、社区团体和其他相关方的激烈争论。当重要性的条件无法确定或达成一致时，几乎不可能“正式”宣布某物具有历史意义——突然间，该建筑就缺乏“价值”。因此，仅根据建筑是否被指定为“历史”来做出保护决定会极大地限制我们评估和保护现有建筑的方式。实际上，“历史”一词可以拯救它们，但“古老”或“现存”一词却不能，任何想要拆除建筑物的人都可以简单地辩称该建筑物缺乏历史意义。考虑到“非历史”建筑占我们现有建筑的绝大多数，如果我们要保持文化和环境的可持续性，就需要拓宽我们对价值的定义。
神经科学本体知识不确定性下的可扩展查询回答：NeuroLang 方法
目前还没有统一的框架来访问这种不确定的、丰富的异构数据集合，因此研究人员不得不依赖临时工具。特别是，当前试图解决这一任务的工具的一个主要弱点是只开发了非常有限的命题查询语言。在本文中，我们介绍了 NeuroLang，这是一种基于一阶逻辑的概率语言，具有存在性规则、概率不确定性、开放世界假设下的本体集成以及内置机制，可保证对非常大的数据集进行可处理的查询回答。NeuroLang 的主要目标是提供一个统一的框架，无缝集成异构数据（如本体），并通过一组正式标准将细粒度认知领域映射到大脑区域，促进可共享和高度可重复的研究。在介绍该语言及其通用查询回答架构之后，我们讨论了现实世界的用例，展示了 NeuroLang 如何应用于实际场景。
医生 AI？一项试点研究考察人工智能对老年患者常见问题的回答
在 1956 年首次创造人工智能 (AI) 一词之前（ Russell and Norvig，2016 ），艾伦·M·图灵 (Alan M. Turing) 构思了他著名的“图灵测试”。图灵通过测试试图探索计算机生成的反应是否能够在不知情的观察者看来与人类的反应区分开来（ Kleppen，2023 ）。如果计算机的回答与真实人类回答者的回答无法区分，则计算机“通过”了图灵测试。 2014 年，名为 Eugene Goostman 的聊天机器人（ Warwick and Shah，2015 ）成为第一台通过图灵测试的机器，代表了人工智能和机器学习的一个重要里程碑，为后续程序树立了标杆。按照目前的定义，人工智能是指设计用于执行原本需要人工干预的任务的计算机系统（ Sutton and Barto，2018 ）。早期的人工智能研究侧重于使用符号逻辑和基于规则的系统解决一般问题（Jordan and Mitchell，2015）。最初，人工智能研究受到了乐观的评价（Russell and Norvig，2016）；然而，由于资金和计算能力不足等因素，研究工作停滞不前。在 20 世纪 90 年代和 21 世纪，由于神经网络、强化学习、计算机视觉和自然语言处理的出现（Jordan and Mitchell，2015），以及大数据、更便宜的计算和先进的计算算法的兴起，机器学习取得了重大进展。最近，深度学习人工智能模型（一种机器学习算法的分层网络，可以通过处理大量数据来提取越来越复杂的信息）已导致基于人工智能的研究取得重大突破（LeCun 等人，2015）。关于人工智能是否通过了图灵测试，仍然存在激烈的争论。如今，无论是在文本还是语音中，都有大量论断声称深度学习程序（例如 Chat GPT）和文本转语音程序能够生成与人类难以区分的输出，从而通过图灵测试（Biever，2023 年；Mai 等人，2023 年）。近年来，人工智能技术对医疗保健系统产生了尤为重要的变革性（Yu 等人，2018 年）。例如，在医学成像领域，深度学习算法已被用来以比放射科医生更高的准确度检测潜在异常（Liu 等人，2019 年）。自然语言处理使人工智能能够分析和提取患者病历中的相关健康数据，以协助准确诊断和辅助治疗计划（Kreimeyer 等人，2017 年）。可穿戴人工智能辅助监测系统已被用来追踪重要的患者健康指标，并可以提醒护理人员注意潜在的健康风险（Senders 等人，2018 年）。人工智能还被用于机器人辅助手术，以实现常规任务的自动化并提高手术的精准度（Hashimoto 等人，2018 年）。在制药行业，深度学习在药物开发中非常有用，甚至可以用来帮助医疗服务提供者根据患者的生物/遗传特征和个人需求确定对患者最有效的药物（Mak 等人，2023 年）。在临床实践中，聊天机器人和虚拟助手已被证明对患者教育、药物提醒和心理健康支持有益（Miner 等人，2016 年）。在精神保健领域，人工智能技术的应用同样具有影响力。具体来说，人工智能和机器学习工具已经
问题编号 938 回答于 2024 年 3 月 12 日 太阳能电池板......
(a) 和 (b) 截至目前，自启动 PM Surya Ghar：Muft Bijli Yojana 计划以来，共有 5,10,276 个个人住宅家庭和 3,459 个住宅福利协会 (RWA) 安装了太阳能屋顶，惠及 6,34,442 个家庭。自启动 PM Surya Ghar：Muft Bijli Yojana 计划以来，已增加 1992.50 MW 的太阳能屋顶安装容量。 (c) 过去三年和今年逐年增加的太阳能容量详情如下：-
融合域适应域的视觉和医学视觉问题的语言模型回答
视觉语言模型在一般领域有效，并且在各种多模式应用中显示出强大的性能，例如视觉提问（VQA）（VQA），但可以在更专业的领域（例如Medical）中维持相同水平的有效水平。我们提出了一个医学视觉语言模型，该模型集成了适合医疗领域的大型视觉和语言模型。该模型使用三个独立的生物基础和放射学多模式视觉和文本数据集经历了参数有效训练的三个阶段。所提出的模型在Slake 1.0 Medical VQA（MEDVQA）数据集上实现了最先进的性能，总体效果为87。5％，并在另一个MEDVQA数据集（VQA-RAD）上表现出强烈的表现，总体准确性为73。2％。