[1] V. Komandla,“制定清晰的路径:利用工具和软件实现有效的路线图可视化。”[2] V. Komandla,“通过持续反馈集成增强产品开发‘Vineela Komandla’。”[3] V. Komandla,“增强金融科技的安全性和欺诈预防:安全在线开户的综合策略。”[4] V. Komandla,“增强安全性和增长:评估金融科技公司的密码保险库解决方案。”[5] V. Komandla,“战略功能优先级:通过以用户为中心的路线图实现价值最大化。”[6] V. Komandla,“转变金融互动:移动银行应用程序设计和功能的最佳实践,以提高用户参与度和满意度。”[7] V. KOMANDLA,“克服金融科技在线开户的合规挑战”,教育研究(IJMCER),vol.1,no.5,页01-09,2017。
关于:您将在机器学习的基础上获得扎实的基础,包括关键概念,模型,算法和实用应用,以开发培训和评估机器学习模型所需的技能,以实现不同的现实世界任务。•关键概念:机器学习的数学背景,统计学习理论,机器学习方法,包括监督和无监督的建模和深度学习。•技能建设 - 活性:为了加深您的理解,您将在课堂上搬运,并通过自节奏学习来探索其他材料。ETH教师的持续反馈将指导和支持您在整个学习过程中。•评估:您将进行两个应用机器学习技术来应对金融和保险的实际挑战的项目。在每个项目中,您将阐明理论基础,演示其对现实情况的应用,并开发代码以实施解决方案。
(c)根据计划指导和S&S任务目标,通过利用功能办公室创建的分析产品来维持宽阔的运营意识。(2)承包商的保证验证。计划级承包商的保证验证由现场办公室启用,该办事处收集和验证承包商的保证数据和职能办公室,这些办公室确定了跨站点的能力中的趋势。(a)使用承包商保证数据和相关的现场办公室分析,监视合同合同绩效,成本和时间表。(b)与现场办公室协调有关承包商保证系统活动的持续反馈。(3)评估。(a)确定按照法规或根据任务风险为基础的DNS领导的程序评估的范围和时间表。1(b)与职能办公室和现场管理协调,以使用网站集成评估计划(SIAP)起草和审查过程安排评估活动。
关于:您将在机器学习的基础上获得扎实的基础,包括关键概念,模型,算法和实用应用,以开发培训和评估机器学习模型所需的技能,以实现不同的现实世界任务。•关键概念:机器学习的数学背景,统计学习理论,机器学习方法,包括监督和无监督的建模和深度学习。•技能建设 - 活性:为了加深您的理解,您将在课堂上搬运,并通过自节奏学习来探索其他材料。ETH教师的持续反馈将指导和支持您在整个学习过程中。•评估:您将进行两个应用机器学习技术来应对金融和保险的实际挑战的项目。在每个项目中,您将阐明理论基础,演示其对现实情况的应用,并开发代码以实施解决方案。
摘要 - 动感计划者对于在各种情况下自动化车辆的安全操作至关重要。但是,没有运动计划算法在文献中实现了完美,并且提高其绩效通常是耗时且劳动力密集的。为了解决上述问题,我们提出了Drplanner,这是第一个旨在使用大型语言模式自动诊断和维修运动计划者的框架。最初,我们从天然和编程语言中生成了计划者及其计划的轨迹的结构化描述。利用大型语言模型的深刻功能,我们的框架返回了修复的计划者,并具有详细的诊断描述。此外,我们的框架在评估修复结果的评估中持续反馈在迭代上进步。使用基于搜索和采样的运动计划者为自动车辆验证我们的方法;实验结果强调了在提示中进行演示的需求,并表明了我们框架有效识别和纠正难以捉摸的问题的能力。
我们的人员计划表明我们致力于将 LPT 打造成一个工作和接受护理的好地方。它承诺我们将以同情心和包容性为先导,将员工的健康和福祉置于我们所有工作的核心。它展示了我们将如何共同努力创造一个没有歧视或欺凌的包容性文化。通过有效的劳动力规划,我们将培养和支持我们的员工进步和发展,为他们提供通过新模式和新角色提供护理的机会。这些高层次的总体主题反映了国家 NHS 人员计划以及您在过去一年的持续反馈。它们展示了我们将重点关注的领域,并以具有可衡量成功结果的大型工作计划为基础。这是一个不断发展的计划,将随着时间的推移不断更新,以反映我们医疗和社会护理领域不断变化的需求。您的反馈至关重要,我们致力于继续倾听、学习并通过您参与“我们的未来我们的道路”文化改进计划来支持改进。
三十五年前,美国心理学家米哈伊·契克森米哈伊 (Mihály Csíkszentmihályi) 发现,游戏让我们努力工作,同时也给我们带来了快乐,这催生了幸福科学。契克森米哈伊写道,在这种高度结构化、自我激励的艰苦工作中,我们经常获得人类所能获得的最大幸福:与周围世界的强烈、乐观的互动。我们感到充满活力,充满潜力和目标——换句话说,我们作为人类完全被激活了。当然,在游戏之外也可以实现这种极端的激活。但契克森米哈伊的研究表明,心流最可靠、最有效的产生方式是特定组合的自我选择目标、个人优化障碍和持续反馈,这些构成了游戏的基本结构。“游戏是心流的明显来源,”他写道,“而玩耍是心流体验的典范。”
第二个量子革命建立在物理和信息科学的基础研究的基础上,从而引起了我们现在称为量子信息科学(QIS)的学科。寻求新知识和理解的追求推动了新的实验工具和严格的理论的开发,该理论定义了第二波量子技术的路线图,包括量子计算机,量子增强的传感器和通信系统。随着技术的成熟,开发和商业化近期应用程序的竞赛已经加速。在嘈杂的中间量表量子(NISQ)设备的术中[J. Preskill,Quantum 2,79(2018)],基础研究的持续必要性显现出来。在什么条件下,我们可以真正利用量子的复杂性,以及它对潜在有用应用的影响?这些问题在很大程度上仍未得到答复,随着质量质量行业的加剧,基础科学和技术之间的持续反馈至关重要。从这个角度来看,我回顾了好奇心驱动的研究如何导致了激进的新技术,以及为什么寻求基本理解对于进一步的进步至关重要。
HF2392 中概述的个人职业和学业计划 (ICAP) 是一系列高质量的职业相关活动,为学生提供了一个平台,让他们参与自我反思、职业研究和探索高等教育机会,让学生应用这些学习来支持他们个性化的高等教育道路。通过每年 8-12 年级与 ICAP 的联系,鼓励每个爱荷华州学生设计、反思和考虑实现其高等教育目标所需的步骤。ICAP 流程的整体性确保了内部和外部利益相关者之间的持续反馈,并提供了一个框架来培养表现出高度市场化就业能力并准备成功过渡到高等教育、培训计划或直接进入劳动力市场的学生。爱荷华州的职业规划愿景侧重于毕业生,他们已经为职业和大学做好了准备,具备学术、技术和就业能力,以满足雇主的需求。自 2016 年首次实施 ICAP 以来,这一流程的意图越来越大,它不断发展壮大,以支持爱荷华州所有公立学区 8-12 岁的学生。
建议 1:应将人权优先作为一项单独的核心原则纳入国家战略。高影响领域需要更严格的保障。建议 2:禁止与基本人权不相容的人工智能和自动决策应用。建议 3:要求所有公共部门使用人工智能和自动决策 (AI & ADM) 系统的案例保持透明,包括通过公共登记。建议 4:保护隐私和人们对其数据的所有权,防止其被 AI 和 ADM 系统使用。建议 5:禁止在对任何个人或团体具有法律或重大影响的决策中使用自动化流程,允许人们在这种情况下反对自动决策并寻求补救。建议 6:扩大要求对涉及大量自动化和有限人为干预的决策作出解释的权利。建议 7:要求定期就人工智能在影响人民权利的领域的应用进行公众咨询,并建立对应用进行持续反馈的机制。建议 8:为企业和平台问责制建立一个有意义的框架。