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康涅狄格州青少年赌博：流行程度、社会......
1 耶鲁大学医学院精神病学系，美国康涅狄格州纽黑文，2 美国退伍军人事务部新英格兰精神疾病研究与教育临床中心 [MIRECC]，美国康涅狄格州西黑文，3 美国退伍军人事务部退伍军人无家可归者国家中心，佛罗里达州坦帕，4 米德尔伯里学院神经科学项目，美国佛蒙特州米德尔伯里，5 耶鲁大学耶鲁儿童研究中心，美国康涅狄格州纽黑文，6 康涅狄格州心理健康中心，美国康涅狄格州纽黑文，7 康涅狄格州问题赌博委员会，美国康涅狄格州韦瑟斯菲尔德，8 耶鲁大学神经科学系，美国康涅狄格州纽黑文，9 耶鲁大学吴仔研究所，美国康涅狄格州纽黑文
未来数字化程度如何？未来情景分析
在气候变化的背景下，许多前瞻性研究通常涵盖社会的各个领域，它们设想了可能的未来，以扩大选择范围。数字技术在这些可能的未来中的作用很少被专门针对。这些研究在一个已经缓解和适应气候变化的世界中设想了哪些数字技术和方法？在本文中，我们提出了一种情景类型学，以调查数字技术及其在14项前瞻性研究及其对应的35种未来情景中的应用。我们的发现是，所有情景都认为数字技术将在未来存在。我们观察到，只有少数研究质疑我们与数字技术的关系以及与其实质性相关的所有方面，而且没有一项一般性研究预见到当今使用的技术的突破。我们的结果表明缺乏对信息和通信技术的系统性看法。因此，我们主张进行新的前瞻性研究来展望ICT的未来。
澳大利亚贫困的程度和性质提交112
有许多合作伙伴组织和当地居民与Hive合作，为我们社区中的儿童取得积极成果。我们相信，如果我们将系统的各个部分融合在一起，深入倾听社区的关注，并共同努力在社区和证据知情的解决方案上，我们可以可持续改善该社区中儿童的成果。蜂巢认为，要实现这一目标，需要采取整体方法来通过创新的计划和倡议来支持家庭，同时还解决家庭经历和倡导系统变革的复杂社会问题的社会决定因素。蜂巢在我们早年的工作中受到澳大利亚儿童和青少年研究联盟（雅行）为0-5岁儿童的关键干预途径所告知的证据，以及社区声音，以促进创新和社区专注的解决方案，以打破劣势周期。这些显示在下图中。
分析策略复杂程度的序数模型
在描述早期数学干预对儿童结果的影响时，研究人员通常依赖评估中正确答案的比例。在这里，我们建议将重点转移到问题解决策略的相对复杂程度上，并为有兴趣研究策略的研究人员提供方法指导。我们利用来自幼儿园样本的随机教学实验的数据，该实验的详细信息在 Clements 等人 (2020) 中概述。首先，我们描述我们的问题解决策略数据，包括如何以易于分析的方式对策略进行编码。其次，我们探索哪些类型的序数统计模型最符合算术策略的性质，描述每个模型对问题解决行为的暗示，以及如何解释模型参数。第三，我们讨论“治疗”的效果，将其操作化为与算术学习轨迹 (LT) 相一致的教学。我们表明，算术策略的发展最好被描述为一个连续的逐步过程，并且接受 LT 教学的儿童在后评估中使用更复杂的策略，相对于在针对目标的技能条件下的同龄人。我们引入潜在策略复杂性作为与传统 Rasch 因子分数类似的指标，并证明它们之间存在中等相关性（r = 0.58）。我们的研究表明，策略复杂性所包含的信息与传统的基于正确性的 Rasch 分数不同，但与之互补，这促使其在干预研究中得到更广泛的使用。
量子概率是认识论证的客观程度
这一学说的本质是将量子概率解释为主观的。也就是说，QBist 概率并不反映相对频率、客观机会或其他物理概率概念；它们更倾向于量化个人主观的信念程度。QBist 概率的主观性可以通过赋予概率 1 语句的含义来说明。如果 QBist 代理以概率 1 预测实验结果，这并不意味着该未来结果的物理状态；特别是，它并不意味着结果必然会实现，也不意味着所讨论的结果已经存在于外部世界中，等待被揭示。唯一的暗示是代理完全相信会找到所讨论的结果。这是关于她或他的期望的事实，而不是关于物理世界的事实。（Dieks 2022，3f。）
生态足迹的作用和程度天的变化在
Table 2: Descriptive statistics and Unit root test with ADF and KPSS______________________________________________________________ Variable Mean Median Maximum Minimum Skewness Kurtosis Jarque-Bera Efp 4.547 4.636 5.839 2.583 -0.619 2.686 3.674 CE 19.193 19.348 22.511 15.681 -0.264 2.672 0.869 CDD 1231.963 1220.500 1480.000 1016.000 0.422 2.873 1.641 HDD 4536.185 4570.500 5029.000 5029.000 3778.000 3778.000 -0.719 0.388 1.801 4.592单位根测试水平δADF与截距截距和趋势截距和趋势结论___ _ lnefp -3.682* -1.798 -5.922* -6.795*混合LNCE -1.517 -1.517 -2.718 -2.718 -4.855* -5.55* -5.474* i（1）LNEFP -1.798 -5.922* -6.795 -7.390* -7.403* i（1）lnhdd -3.961* -6.425* -9.244* -9.145*混合LNGDP -3.230 ** 0.068 -3.531 ** -5.043* I（1） 0.161** 0.403 0.079 Mixed lncooling 0.933* 0.085 0.120 0.059 I (1) lnheating 0.867* 0.046 0.042 0.041 I (1) lnGdp 0.886* 0.226* 0.602** 0.164 Mixed
探索 AI 安全性的程度：通用性、能力和控制
人们经常通过对比专业人工智能与通用人工智能 (AGI)、分析有限能力系统的短期危害与“超级智能”带来的长期风险，以及概念化人工智能系统对其环境和自身进行限制控制的复杂方式（影响、对人类的伤害、自我伤害、遏制等），来探索人工智能安全的前景。在本立场文件中，我们将人工智能安全的这三个方面重新视为定量因素——通用性、能力和控制——并表明通过定义这些维度的指标，可以更精确地描述和分析人工智能风险。作为示例，我们说明了如何在强化学习设置中的玩具场景中为一些简单代理定义这些指标及其值。
大学讲师采用人工智能的准备程度评估
DOI：https://doi.org/10.55057/ijares.2024.6.2.41 ________________________________________________________________________________________ 摘要：人工智能 (AI) 有望通过提供个性化的学习体验、自动化管理任务和提供增强的数据分析来改变高等教育。然而，在教育环境中成功实施人工智能取决于大学讲师是否准备好并愿意采用这项技术。本文评估了尼日利亚东北部大学讲师采用人工智能并将其融入其教学和管理实践的准备情况。本研究采用调查方法，100 名大学讲师参与了研究。研究结果显示，讲师的准备程度中等。文章最后建议大学弥补能力差距，解决道德问题，并为采用人工智能营造支持性环境。未来的研究方向还建议进一步探索人工智能培训计划的纵向影响以及为讲师制定持续的技术适应战略。关键词：教育中的人工智能、大学讲师、技术采用、准备情况评估、尼日利亚东北部 ___________________________________________________________________________ 1. 简介 教育只是人工智能正在改变的一个行业。预计到 2025 年，人工智能将在个性化学习中发挥重要作用，可能影响全球超过 2 亿学生（麦肯锡公司，2020 年）。随着人工智能融入教育机构，教育的传授和接受将显著改善。虽然自动化的管理活动可以为教育工作者腾出宝贵的时间专注于教学和指导，但满足每个学生需求的个性化学习体验可以提高理解力和参与度（Smith & Anderson，2019 年）。通过人工智能支持的增强数据分析，可以更深入地了解学生的表现和学习模式，促进更智能的决策和干预。即使有了这些令人鼓舞的发展，也不能确定人工智能是否会成功融入教育。大学教授对使用这项技术的准备和意愿是一个重要因素。要充分发挥人工智能在高等教育中的潜力，需要对教育过程至关重要的讲师接受和使用人工智能工具（Holmes 等人，2019 年）。然而，有许多因素会影响讲师采用人工智能的准备程度，例如他们的机构支持程度、对人工智能的态度以及技术