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- 在本地的人工智能整合 -
This study investigates the integration of artificial intelligence (AI) in national science curricula across 21 countries, including Australia, Cyprus, Estonia, France, Finland, Greece, Hong Kong, India, Iceland, Ireland, Nepal, New Zealand, Norway, Ontario (Canada), Poland, Singapore, South Africa, South Korea, Sweden, the United Kingdom, and the United States.通过分析这些课程，该研究确定了与AI相关的知识，技能和态度的存在，从而对AI如何嵌入教育框架中提供了全面的了解。这些发现非常重视实用的AI技能，跨学科知识，道德考虑和社会影响，使学生在AI驱动的未来中蓬勃发展。这种全面的方法强调了AI在教育中的变革潜力。该研究强调了AI在培养问题解决技能和积极学习中的作用，强调了对AI概念的实用AI应用的需求和全面的教师培训。分析还确定了“人工智能”本身的明确提及的差距，这表明对相关概念的更加关注。值得注意的是，在课程中并不经常在课程中明确提及AI，但经常在与科学有关的信息和通信技术的保护下进行接触。增强AI集成的建议包括全面的教师培训，持续的课程评估以及包含AI的道德和社会意义。这项研究为教育工作者和政策制定者提供了宝贵的见解，强调了对全面的课程的需求，这为学生提供了AI Technologies提出的未来挑战和机遇的准备。
UKCP指南：UKCP本地的极端降雨特征
为了评估这些非物理事件的影响，旨在识别线性特征的过滤器，该线性特征是单个网格盒宽且与网格对齐的过滤器，并应用于降雨小时场。网格框值高于给定阈值（根据非物理特征的目视检查确定）被认为是错误的，并用缺失的数据代替了此灵敏度分析（稍后，请参见替代方案）。应该强调的是，确定降雨的极端特性是困难的，并且存在明显的不确定性，并且所选方法可以对非物理事件的诊断影响产生重大影响。因此，下面报告的值仅应被视为对问题的规模起诉，并且单个应用和方法可能会受到更大或更少的程度的影响。
