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ICAEW对FRC年度计划和预算的响应2025 ... 可再生电力的合同 专业和高级远程启动指导 指示候选人 - 考试中心 数字学习材料问答
我们欢迎FRC近年来在透明和与利益相关者互动方面取得的进展。在新领导下，FRC从与利益相关者的对抗关系有时转变为对每个演员在治理，报告和审计生态系统中的地位的更好认识之一。工作仍有待完成，需要立法才能过渡到Arga，但欢迎最近的进展。尽管如此，披露水平仍然不理想，既可以全面了解FRC的工作计划及其对长期战略机遇和挑战的方法，并使利益相关者能够受FRC的工作影响，以正确地计划自己。尽管该计划列出了有关活动以实现每个目标的一些信息，但这有些模糊。的确，最好制定足够的详细信息以使监管机构能够按照交付的态度，目前的文件不这样做。我们在此处设置了我们认为其他信息会有所帮助的领域：建议：在立法过程中的适当时间，FRC应该积极地发布一份更详细的文件，供咨询，以咨询其计划如何实现ARGA的法定目标，监管原则和汇款。在适当的时候，FRC也出版咨询将很有帮助：1。与IASB相似的预期咨询的时间表。2。有关其活动的指南，以进一步增长优先事项。3。关于FRC市场智能功能的解释性文件以及对风险的智能使用的使用。4。FRC可能会考虑发布常规的市场稳定报告，作为参考备受赞誉的英格兰银行关于金融稳定性的报告。FRC将如何在治理和管理中扮演国际最佳实践的路线图。5。FRC计划如何解决地平线关键发展的详细计划。
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
LPI-学习材料-010-160-en.pdf
分布.................... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................. 8 探索性练习.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................ 9 总结............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ........................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................................................ 10 指导练习的答案............................................................................................................................................................................................................................................................................................. ........................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................ 11 探索练习的答案............................................................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................................................13 1.2 主要开源应用程序....................................................................................................................................................................14
调查生成AI如何创建针对个人学生需求量身定制的个性化学习材料
这项研究重点是利用生成AI来开发学习内容以满足每个学习者的要求。这项研究将证明使用AI创建的内容的结果在增强学生的兴趣，欲望和表现与传统学习的相反。一项定性研究涉及采访AI的教育者和开发人员，以了解他们对教育生成性AI的经验和看法，而定量研究涉及学生的绩效数据，以确定AI产生的内容的有效性。PA-还探讨了AI在学习中集成的道德和隐私问题，并为这些问题提供解决方案。为了将AI生成的学习材料与传统学习材料的效率进行比较，该研究设计了一项关于学生在面向对象的编程（OOP）课程中表现的定量比较研究。该课程分为两个平等的独立评估；教授上传了AI生成的内容，例如课程的标题，所教授的内容以及每个班级的学习成果。lms与OpenAI API集成在一起，以编写与前面定义的学习目标一致的内容。从两个评估中获得的学生的表现数据用于确定使用AI生成的内容对学生学习的影响。结果表明，尽管学生在应用AI创建的研究材料后，学生的考试成绩和成绩提高，但其中一些人并未从中受益。这些是某些效果表明，必须考虑诸如学生兴趣，他们的先前知识 -
学生对英语教师对学习材料的看法在COVID-19大流行期间
学生对英语教师在19日大流行期间使用的学习工具的看法。学生对英语教师在19009年大流行期间使用的学习工具的看法可以分为五个领域，即学习英语的享受，能够为学生提供有关学习工具的反馈，在线学习的计划，在线学习的计划，在线学习评估和在线学习的局限性。研究人员使用定量和定性方法来实现研究目标。数据收集是Likert问卷和Google表格访谈的形式。该研究的人口是2020年英语课程的学生。调查表已发送给40名学生，采访是由4名使用目的抽样技术选出的学生进行的。数据分析的结果表明，（1）学生对英语课程中教师在Covid-19大流行期间使用的教学材料的看法是中性的，没有学生认为教学材料是不好或很糟糕的； （2）学生对英语课程中教师使用的教学材料的看法是有效的。©2024作者。这是归因于非商业4.0 International（CC BY-NC 4.0）许可证的开放访问文章。
用于学习材料生成的 AI 工具
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.1.1 示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.2 自己尝试一下。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3 更多用例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 4.3.1 布鲁姆分类法课程回顾。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....18 4.3.2 将课程安排与 ChatGPT 进行比较 ...................22 4.4 一些观察 ......................................25 4.5 我们的想法 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.6 帮助 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28
学习材料 人工智能和数据科学基础
人工智能是目前科技界最热门的流行语之一，这是有充分理由的。过去几年，一些原本只存在于科幻小说领域的创新和进步逐渐变成了现实。专家们将人工智能视为一种生产要素，它有可能带来新的增长源并改变各行业的工作方式。中国和美国有望从即将到来的人工智能热潮中获益最多，占全球影响的近 70%。人工智能是一种让计算机、计算机控制的机器人或软件像人类大脑一样智能思考的方法。人工智能是通过研究人脑模式和分析认知过程来实现的。这些研究的成果开发了智能软件和系统。
学习材料定价计划 2022/23
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电子学习材料工程物理
物理学以一种特殊的方式解释了自然法则。此解释包括对某些物理量的定量描述，比较和测量。要测量或比较物理量，我们需要修复一些标准单位和数量的尺寸。在本章中，我们将讨论单位和维度的基本概念及其在各种物理问题上的应用。1.1物理量 - 物理定律可以通过某些可测量的数量表示为物理量。