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USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
人工智能对文学创作和批评的影响：新兴趋势和影响
本文探讨了人工智能 (AI) 对文学创作和批评的变革性影响，强调了新兴趋势及其对文学领域的更广泛影响。随着人工智能技术越来越多地影响文学的创作和分析方式，本研究探讨了人工智能工具在创作过程中的整合，例如算法写作助手和生成文本模型，以及它们对传统作者和创造力观念的影响。此外，本文还深入探讨了人工智能如何通过先进的分析工具和数据驱动方法重塑文学批评，为文本分析和解释提供新的方法。通过评估人工智能带来的机遇和挑战，本文旨在全面概述这些技术进步如何重新定义文学格局及其对未来文学研究的潜在影响。
Q学习现在稳定，而演员批评呢？
用于在线查看的预发布版本。专着可在您最喜欢的零售商购买更多信息，请访问http://www.cambridge.org/us/catalogue/catalogue.asp?isbn = 9780521884419
密苏里州候选人的拘留和消除计划提出批评
密苏里州参议员比尔·埃格尔（Bill Eigel）辩论参议员道格·贝克（Doug Beck）关于是否在该州的堕胎禁令中增加强奸和乱伦例外的问题。密苏里参议院媒体办公室提供的视频；由贝丝·奥马利（Beth O'Malley）编辑
常见问题 - 带答案的常见问题Earth4All建模团队对最近的问题和批评的回答（5.Feb.2024）在G
常见问题解答 - 带有答案的经常询问的问题4 all建模团队对最近的问题和批评的回答（5.Feb.2024）在进行有关Earth4All-Global模型的详细讨论之前，我们想对任何（类型的）模型做出一些一般性评论。在一般计算机模型中是使建模者的心理模型明确的工具，并允许他们在此内进行实验。虽然乔治·盒子（George Box）的著名谚语写着“所有模型都是错误的，但有些是有用的”，但人们普遍承认，实际上所有模型都可能对其特定目的有用。所有模型都是现实的理想化，这通常为批评提供了很大的空间。批评是受欢迎的，通常是洞察力本身的重要来源，因为它开辟了有关所讨论系统和基本假设的不同心理模型的辩论。实际上，一些最著名，最受批评的模型不仅提供了有关我们的世界如何运作的宝贵见解，而且向我们展示了为什么一些简化的假设可能会使我们误入歧途（例如Nordhaus的DICE模型）。Donella Meadows（1982，2008）对模型及其在政策中的作用进行了几次批评/思考。主要结论之一是，应该为特定目的设计模型/以回答特定问题。这也是定义边界的原因（即该特定模型的哪些变量包括哪些变量，包含的关系等）。有关E4A-Global模型质量的一些问题没有考虑到该全球仿真模型的做法。该模型不是为了做许多批评家显然期望它做的事情。没有模型可以做一些批评家似乎期望E4A-Global做的事情，即以“科学”的精确度来预测现实世界的未来。Earth 4 all-Global模型对人类的长期未来有什么能力？快速答案“很少”，但也“毫无疑问”。该模型通过模拟模型的结构和输入参数产生的两个场景来说明Earth4All Book的故事。以及对21世纪的变革经济学委员会（TEC）的评估以及书中概述的故事情节，该模型绘制了两张一致但对比的潜在期货与宽阔的笔画的图片。
成人批评时间干预团队（CTI团队）
1.1提案请求的目的纽约州（NYS）心理健康办公室（OMH）宣布为在全州范围内开发二十六（26）个成人关键时间干预团队（CTI团队）提供资金。这些CTI团队将在患有精神疾病并且在过渡至关重要时期或之后未成功从事服务的关键过渡时期内为个人提供服务。CTI团队将以关键时间干预（CTI）为基础，这是一种基于证据的方法，是一种基于时间限制的，基于阶段的护理管理服务。CTI通过帮助个人在过渡期内和之后与其专业和非专业支持系统建立牢固的联系来促进社区融合，自我倡导和持续支持。cti包括在更高级别的护理环境中以及在社区中与个人的自信外展和互动，重点是在个人层面上满足关键的社会护理需求。cti强调帮助个人建立技能并加强与正在进行的支持来源的联系，这些支持来源将在时间限制的CTI干预结束后保持到位。这26（26）个成人CTI团队的发展代表了纽约州OMH的承诺，以通过提供这种基于证据的过渡方法来更好地满足弱势群体的需求。通知：应在纽约州精神卫生法第41条中定义的每个县的地方政府部门（县社区服务县总监）向地方政府部门（县社区服务总监）发出通知。
批评性评论
由于消费者对本地产品的需求不断增长，近年来精酿啤酒厂的数量和精酿啤酒产量都显著增加。精酿啤酒厂的可持续性是一个热门的科学话题，涉及水和废物管理、能源效率和可再生能源的实施。生命周期评估 (LCA) 和生命周期成本 (LCC) 是比较替代废物管理途径的有用工具，以标准化方式突出显示对环境/经济影响最大的热点。啤酒厂废谷物 (BSG) 是啤酒生产的主要有机副产品；传统上，它被用作动物饲料。然而，并不总是有足够的农场来在当地利用所有生产的 BSG，特别是在发达国家和工业化地区，因此应该探索替代解决方案。本评论根据该主题的最新研究，全面概述了 BSG 增值的不同技术途径，包括传统（动物饲料、堆肥、厌氧消化）和创新（热化学过程、颗粒生产、食品生产、化学品提取）解决方案。特别讨论了每种技术对精酿啤酒厂的适用性。为了提高精酿啤酒厂的可持续性和实现工业过程脱碳，还考虑通过光伏 (PV) 或太阳能热能发电进行可再生能源：虽然由于过程的批量性质，太阳能热能实施显得麻烦，但光伏安装是一种成熟、简单且直接的解决方案。还提到了地热能整合。最后，强调缺乏对 LCA/LCC 应用的研究来比较所提出的替代 BSG 管理途径，需要在未来进行深入研究。
用于量子增强量的混合参与者 - 批评算法在Cern Beam Lines
用夹紧的量子玻尔兹曼机器（QBM）的抽象自由能增强学习（FERL）被证明与经典Q学习及其限制相比，可以显着提高学习效率。在本文中，FERL方法扩展到多维连续的状态行动空间环境，以打开更广泛的现实应用程序的门。首先，研究了基于自由能的Q-学习，以用于离散的作用空间，但是评估了连续状态空间以及经验重播对样本效率的影响。在第二步中，基于深层确定性的策略梯度算法与基于QBM的评论家相结合的深层确定性政策梯度算法开发了连续国家行动空间的混合参与者（A-C）方案。讨论了使用量子退火（QA）获得的结果，包括模拟和D-Wave QA硬件，并将性能与经典的增强学习方法进行了比较。在欧洲核研究组织中，整个环境代表了现有的粒子加速器光束线。除其他外，在高级韦克菲尔德实验的实际电子束线（醒）上评估了混合A-C代理。
在能源收获驱动的无线身体区域网络中资源分配的参与者批评方法
摘要：无线身体区域网络（WBAN）是一种提供对健康参数的连续监视的网络。满足WBAN服务质量（QoS）的关键限制之一是植入人体中传感器的能量有限。能量收集（EH） - 动力的WBAN是一种范式，从周围环境中收集功率来克服传感器的能量约束。但是，在学习最佳资源分配策略时，需要优化传感器的EH状态的异质和时变性质。在本文中，我们提出了一个参与者批判性的（AC）深钢筋学习（DRL），以使用传感器的能量约束来优化传输模式，继电器选择，传输功率和时间插槽，以提高支持EH支持的WBAN的能源效率。模拟结果表明，所提出的AC技术可以有效地学习最佳资源分配策略，并在平均交付概率和能源效率方面提高绩效。
网络空间的扩展和网络安全的批评
IoT设备的集成导致互连设备的激增，生成了大量的分析和自动化数据。同时，传统的Internet计算机网络的扩展以及广泛采用云计算服务已增强了全球互连性[1]。移动，物联网和传统互联网技术的融合已经形成了一个互连的生态系统，支持了各种应用程序。然而，这种扩大带来了挑战，包括恶意参与者的攻击表面增加，需要在网络安全措施中取得持续的进步。尽管存在安全性问题，但网络扩展仍然存在，强调了一种平衡的方法，该方法在实现与不断发展的网络服务和体系结构一致的适应性，模块化和功能安全解决方案时识别网络的实用性。承认网络专业人员与安全专家之间的紧张关系，协作被强调以制定有效的网络安全策略。