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人工智能（AI）描述性研究
人工智能的创造和使用充满了各种可能的问题和困难（AI）。其中一些是 - 不公平或歧视性的结果有时可能是由于人工智能系统反映了它们所训练数据的偏见。缺乏透明度和可解释性 - 一些人工智能模型很难或无法理解或解释，因此很难相信它们的判断或发现它们在操作过程中的任何偏见或错误。安全性和可靠性 - 人工智能系统可能会犯错误或表现出意外行为，这可能会在某些情况下产生负面影响（例如自动驾驶汽车）。安全性 - 人工智能系统有可能被滥用或攻击，它们也可能被用于破坏性或恶意的方式。根据目前对人工智能的研究，人们观察到人工智能有可能导致就业流失以及
供应链数据的描述性分析
Jacek Piwkowski 4，Ewelina Jurczak 5摘要：目的：该研究的目的是对供应链数据进行描述性分析，其目的是揭示可以为战略决策提供依据的模式和关系。设计/方法论/方法：通过17列（11个分类和6个数值变量）进行了200列观察的数据集，经过精心分析。分析包括代表客户标识符，销售日期，交易价值，折扣，货币和地理细节的变量。数据预处理可确保不存在丢失值或重复项，从而提供了随后分析的鲁棒性。采用了各种统计工具和可视化技术，包括直方图和相关矩阵，以阐明数据的特征。发现：数据集中的关键发现揭示了交易的净值和总值之间的鲁棒线性关系。同时，有序的数量显示了与总价值的非线性关系。高浓度水平在地理位置和客户活动中被注意，大多数交易发生在特定地点和数量有限的客户中。数据还表现出许多独特的产品标识符和描述值，表明供应链中的项目范围不同。实际含义：该研究为供应链优化提供了可行的见解。认识到交易价值和客户地理的模式可以指导物流，库存管理和目标营销中的战略决策。此外，了解产品多样性和销售集中度可以告知供应商谈判和风险管理。独创性/价值：该研究通过应用全面的描述性分析来揭示固有的数据模式，从而为供应链管理领域做出了贡献。它唯一结合了各种分析技术，可以将有意义的见解与直接实用应用一起，尤其是在提高供应链操作和客户细分策略的效率方面。关键字：供应链，描述性分析，数据分析。
描述性铀矿床和矿物系统模型
矿产资源的定量评估涉及在已知数据点之间进行插值和外推，这些数据点的范围多种多样，从正式的矿体估算到大陆（甚至全球）规模的评估。这些潜在矿化评估在充分了解可能存在的地质变化（这些变化在空间和数值上限制了已知数据点之间的计算信息）的情况下最为可靠。在矿床规模的资源估算中，可靠的地质或结构模型（主要来自钻井数据）限制了所使用的地质统计参数。在更大规模的潜在矿化评估中，钻井数据相对稀疏，必须使用区域规模的信息来补充当地矿床规模的信息。区域规模的输入通常必然更具概念性，但仍然应该与透明且可重复的统计数据和数据处理相关联，以便对潜在矿产资源进行尽可能好的大规模评估。与矿床规模的矿产资源地质统计估计类似，存在各种技术来评估更大规模数据点之间未采样的潜在矿化。已经有大量研究结合矿产潜力建模对矿化潜力的空间分布进行了研究。用于定量分析矿产资源的最成熟的技术是美国地质调查局在 1970 年代开发的技术，此后已用于世界各地的许多定量矿产资源评估，尽管铀矿很少使用。资源评估的“三部分方法”通常依赖于由良好、内部一致的特定矿床类型的地质模型控制的输入、这些矿床类型的品位和吨位的综合矿床统计数据，以及对这些矿床类型在明确界定的区域或允许地质条件下出现的可能性的良好理解（理想情况下使用矿产潜力建模）。国际原子能机构已经为这些建模技术制定了必要的参数，这些参数在 2018 年和 2019 年发布的各种出版物和数据库中进行了介绍。本出版物概述了包含省份（使用允许区域方法开发）的矿床模型以及根据必要的最终输入品位吨位模型计算出的品位和吨位参数。正文中的矿床模型是从附件中简化而来的，可在线作为单独的补充文件获取。信息以总结描述性矿床（和更广泛的矿物系统）表的汇编形式呈现，旨在用作每种矿床类型和矿床亚型的独立“数据表”。由于矿床亚型是矿床类型的衍生物，为了实现所需的独立格式，它们之间需要一定程度的重复。通过这些，成员国可以以一致和可重复的方式评估剩余的（或推测的）铀资源在已发现资源之外的长期供应潜力。由于从开始勘探到发现铀，再到开发和生产铀需要几十年的时间，而且目前已发现的资源不一定能充分开发，这些推测性资源是成员国长期能源规划战略的重要组成部分。负责本出版物的国际原子能机构官员是核燃料循环和废物技术司的 M. Fairclough 和 K. Poliakovska。
无形的世界：画外音 +描述性成绩单
在中央公园[声音和数字声音的刺耳声音都会激发，然后突然变得安静] [相机在春季的一个阳光明媚的早晨降落在纽约市的中央公园。人们从事各种活动：野餐，播放音乐，绘画，与朋友见面。]配音：我们以多种方式表达自己：通过语言，手势，音乐，艺术。
对化学、生物等的使用情况的描述性分析……
作者：D Tin · 2023 年 · 被引用 6 次 — 本研究的目的是通过分析暴力非国家行为者 (VNSA) CBRN 事件数据库来探索非国家行为者对 CBRN 武器的使用情况。
在教授十个年级的描述性文本
摘要。本文旨在发现vwxghqwv¶zulwlqj vnloo wdxjkw之间有显着差异，并不使用策略。研究人员与两组一起使用了准实验研究。这项研究的人口是SMKN Jenawi的十年级学生。研究人员参加了两个课程作为实验班和对照班。研究人员仅对每个班级进行后测试，并将其治疗给实验类别。收集研究人员的论文测试。实验类别测试的平均值为83.5，对照组后测试的平均值为62.3。然后使用SPSS定量计算结果。它表明存在任何显着差异。研究人员得出的结论是，请策略可以改善学生编写描述性文本的学生。最终，这项研究的教学含义可以用作不同讨论的Aspppentary参考。
PHYS 课程编号：1A 描述性标题
埃尔卡米诺学院课程大纲记录 – 已批准 I. 课程信息 主题：物理 课程编号：1A 描述性标题：固体力学 部门：自然科学 系：物理学 课程学科：物理学 目录说明：这是四学期微积分物理课程的第一门课程，专为工程和物理科学专业的学生设计。本课程侧重于固体力学，主题包括静力学、运动学、牛顿定律、能量、功率、线性和角动量、旋转动力学、弹性、简谐运动和引力。入学条件：先决条件：一年高中物理或物理 2A 和数学 190，最低成绩为 C 课程长度：全学期 讲座小时数（每周）：3 小时 实验室（每周）：3 小时 课外学习小时数：7 小时 总小时数：108 课程学分：4 评分方法：仅字母等级 学分状况：学分、学位适用 转学 CSU：是 生效日期：1992 年 7 月 转学 UC：是 生效日期：通识教育：ECC：领域 1 - 自然科学 学期：其他：CSU GE：领域 B1 - 物理宇宙及其生命形式：物理科学，领域 B3 - 物理宇宙及其生命形式：实验室活动 学期：其他：IGETC：领域 5A - 物理科学 学期：其他：
教师表现之间的描述性定量研究
收到：2024年4月27日；修订：2024年5月11日；接受：2024年5月18日；发表：2024年5月24日，摘要这项研究涉及教师的表现和学生学习成果在洛伦佐·S·S·萨莫恩托（Lorenzo S. Sarmiento Sr.）国家高中的11年级学生中的影响。这项研究的主要目的是确定教师的表现和学生学习成果的水平，从他们的指标，教师的表现和学生学习成果之间的显着差异以及教师表现的哪些领域显着影响学生的学习成果。此外，本研究还使用了定量相关设计，在Lorenzo S. Sarmiento Sr.国家高中的11年级学生中有202名受访者。平均加权平均值，Pearson R和多元回归分析是本研究中使用的统计工具。与此同时，结果表明，在课程计划，分娩和评估学生表现方面，教师在11年级学生中的表现很高。同样，结果表明，关于教学，评估以及通用技能和学习经验的11年级学生的学生学习成果很高。此外，教师的表现与学生学习成果之间存在很高的相关性和显着的关系。因此，这导致了否定假设的拒绝。此外，教师表现的两个领域表现出高度的评级，这些评级很高。关键字：CSS，教师的表现，学生学习成果，菲律宾简介因此，教师可以继续进行教学的表现，从而通过为他们的需求提供新的活动，以发展他们的听力技巧，公开演讲和课堂上的写作，而学生也可以参与教师的讨论，以取得更好的进步并提高他们的学术表现。