XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习者
计划描述：营销和供应链管理中的工商管理学士学位（BBA）为学习者提供了强大的熟练效果
▪了解营销过程如何驱动需求和供应链，并在动态的商业环境中实现它。▪在市场研究，需求预测，物流，库存管理和数字营销方面，与行业相关的主要技能。▪通过我们的跨学科计划探索各种职业道路，包括采购，货运，营销和运营。▪将自己定位为未来的成功，并在毕业后攻读营销或供应链管理上的MBA或MS。▪保持最新趋势和技术，包括SEO，集成营销传播以及尖端的数字营销技术。▪在设计和实施有效的供应链模型以及优化库存管理方面获得实用技能，以获得竞争优势。程序亮点：
共同设计合作伙伴作为变革型学习者：通过以推测关系为中心为学校设想理想的技术
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3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
2024-25 战略和学习者支持部门发展计划.xlsx
主任前言 在我们开始新的业务年度之际，我要感谢所有员工一直以来的承诺，确保我们的孩子、年轻人和各个年龄段的学习者都快乐、安全、茁壮成长，并充分发挥他们的个人、社交和学习潜力。我们将继续努力确保每个儿童和年轻人都得到平等的重视，并实现我们雄心勃勃的优先事项。作为主任，我为我们在过去一年里取得的服务成就感到自豪；我们团队合作，关注并倾听我们的孩子和年轻人的意见，追求卓越，诚信行事——我们将卡马森郡的核心价值观付诸实践。2023/24 年对我们的服务进行的各种检查证明了这一点。Estyn 对我们地方当局教育服务的检查指出：'卡马森郡的教育服务由高级领导和民选成员强有力地领导，他们对当局内的教育有着清晰的愿景。总体而言，开放、积极的文化和严格的自我评估与改进规划流程是实现这一目标的有力支撑。通过这种方式，领导者在大多数负责领域对改善教育供应和学习成果产生了积极影响，并能够为未来的进一步改进设定明确的方向……'作为一个教育和儿童服务团队，我们有效地开展工作，确保我们的儿童和年轻人能够获得教育和他们所需的所有服务。所有部门和学校的员工都表现出创新、毅力和热情，他们共同克服挑战、解决问题，确保我们的孩子、年轻人及其家人能够获得关键服务，这让我印象深刻。然而，必须承认，作为一个部门和县议会，我们正面临着重大的财政挑战。对我们服务的需求是多年来最高的，财务状况极其困难。然而，我们将继续尽最大努力，提供最好的服务来支持我们的孩子和年轻人。作为教育和儿童服务部，我们是一个学习型组织，不断寻求如何进一步发展、解决问题和改进。因此，该部门近期的主要优先事项概括为以下 8 条高层声明：
向 K-12 学习者教授人工智能：经验教训、问题和指导
人们越来越认识到在学校层面教授人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的必要性。推动 K-12 阶段的 AI/ML 教育，表明 ML 在所有行业和日常消费品中的应用范围和多样性正在飞速增长，而大型语言模型 (LLM) 只是迄今为止最新和最引人注目的例子。大量行业兴趣、研究工作以及技术发展推动着将 AI，尤其是 ML 教育带入学校学习者的努力，这些技术发展使所有年龄段的学习者都能轻松获得复杂的 ML 工具。这些早期努力涵盖了 AI4K12“大构想”框架所涵盖的各种学习目标，并采用了多种教学方法。本文介绍了该领域的现状，分享了早期 K-12 人工智能教育以及可以利用的 CS 教育工作的经验教训，强调了在设计 K-12 人工智能教学时必须解决的问题，并为未来的 K-12 人工智能教育工作提供了指导，以解决许多人认为的“下一个新事物”。
学习者使用人工智能的指南......
这项作业是在（插入所用人工智能系统的名称）的帮助下完成的。（人工智能系统名称）被用作研究的辅助手段，并作为研究问题的起点。使用（人工智能系统名称）收集的大部分信息都得到了其他合法来源的验证，这些来源已在文件中得到适当引用。但是，使用人工智能收集但无法通过其他来源验证的信息已在第 x 页和第 y 页中使用。如果使用了不受支持的人工智能材料，则会在文件中对其进行标记和引用。应该注意的是，这些未经验证的材料并没有被不加批判地使用，而是被用作产生新讨论点的一种手段。