XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System现实生活
各年级标准 - 幼儿园
在成人的指导和支持下，探索词语关系和词义的细微差别。将常见物体分类（例如，形状、食物），以了解类别所代表的概念。通过将常用动词和形容词与其反义词联系起来，展示对它们的理解。识别单词及其用法之间的现实生活联系（例如，注意学校里色彩缤纷的地方）。通过表演这些含义，区分描述相同一般动作的动词（例如，走路、行进、昂首阔步、腾跃）之间的细微差别。
BTEC级别1和2数字信息技术技术奖（DIT）
在奥尔德伯里学院（Oldbury Academy），我们打算让学生学习，发展和回顾考试委员会规范概述所需的知识和技能。虽然关键知识和技能将嵌入整个课程中，但学生的学习将通过现实生活中环境和当地的实际例子建立。这种意图旨在激发学生成为独立学习者，并获得3级资格或进入网络安全世界/IT
社区咨询委员会：参考条款
积极参与讨论，分享他们的生活经验和观点，并与组织的领导者合作，以提高计划和服务的质量和相关性。通过邀请参加特别活动，作为糖尿病患者的代表以及与糖尿病维多利亚糖尿病的人一起参加。将糖尿病社区感兴趣和/或关注的领域引起维多利亚糖尿病的注意。在适当的情况下，向组织提供支持，向更广泛的社区提供糖尿病的现实生活故事。
me1d02-现代社会中的产品和材料- ...
这是一门入门课程，旨在唤起学生对可持续产品开发中材料需求的认识。它还旨在培养不同教育背景的学生对材料技术的兴趣和好奇心。本课程无意抢占任何特定主题。除了传统的课堂讲座外，还将广泛使用实践研讨会、小组项目和小组讨论。事实上，通过现实生活中的例子和实验可以最好地实现预期成果。
研究生课程招股说明书...
在 MBZUAI，你将体验到一个与我 20 世纪 90 年代进入的世界截然不同的世界。作为世界上第一所研究生水平、研究型人工智能大学的校长，我致力于确保所有学生都能从该领域最受尊敬的教师那里获得最前沿的培训。我们正在努力将 MBZUAI 打造成人工智能创新的中心，并为学生做好职业生涯的准备，因为该学科刚从实验室走向现实生活。
Qualifi 7级网络安全文凭
这种资格是职业的，可以支持学习者的职业发展。为了满足Qualifi提供适当的评估方法的目标，将通过现实的“现实生活”研究与书面任务进行评估。学习者将需要从单元中展示对学术材料的知识和理解，以及原始的创造性思想和解决问题，此外，他们还需要根据作业和案例场景提供建议。智力上的严格性将被期望适合资格水平。
B.Sc.，人工智能与数据科学
pso1：使学生能够在现实生活和决策中应用基本的微观经济，宏观经济和货币概念和理论。PSO 2：使学生对与发展，增长，国际经济学，可持续发展和环境有关的各种经济问题提示。PSO 3：使学生了解与财务，投资和现代营销有关的概念和理论。PSO 4：评估社会中各种社会和经济问题，并为全球公民提供答案。PSO 5：增强分析和批判性思维的技能，以分析经济政策的有效性。
Afriscout Digital放牧地图的潜力...
除了从从未使用过非洲裔的牧民那里收集基线数据外，还从已经使用该应用程序的大约10％的牧民那里收集了数据。在接受调查的总体人群中，这一小子用户的存在提供了机会，从这些用户那里收集有关应用程序早期看法的数据。这些发现以及其他发现说明了使用它的牧民中的积极接收，以及在现实生活中对迁移运动的现实决策时的有用性。
用于时间相关可解释人工智能的时间 2 型模糊系统
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 是一种提供透明模型和决策的范例，非技术受众也易于理解、分析和增强这些模型和决策。基于模糊逻辑系统 (FLS) 的 XAI 可以提供可解释的框架，同时还可以对现实环境中存在的不确定性进行建模，这使其适用于需要可解释性的应用。然而，大多数现实生活中的过程不仅仅是以高度的不确定性为特征；它们本质上也与时间有关，即过程随时间而变化。为了解释与过程相关的时间成分，在本文中，我们为时间相关的 XAI (TXAI) 系统提出了一种基于时间类型 2 FLS 的新型方法，该方法可以使用（测量的）发生频率来解释测量在时间域中发生的可能性。在时间 2 型模糊集 (TT2FSs) 中，开发了一个四维 (4D) 时间相关成员函数，其中关系用于构建论域元素与其出现频率之间的相互关系。使用现实生活中的智能环境数据集通过分步数值示例和实证研究来说明所提出的具有 TT2FSs 的 TXAI 系统，以解决时间相关分类问题（根据一天中特定时间的传感器读数预测房间是否有人）。TXAI 系统性能还与具有不同可解释性水平的其他最先进分类方法进行了比较。 TXAI 系统表现出更好的分类能力，使用 10 倍测试数据集，平均召回率为 95.40%，而标准 XAI 系统（基于非时间一般 2 型 (GT2) 模糊集）的平均召回率为 87.04%。TXAI 的表现也明显优于大多数不可解释的 AI 系统，平均召回率提高了 3.95% 到 19.04%。时间卷积网络 (TCN) 略优于 TXAI（平均召回率提高了 1.98%），尽管计算复杂度较大。此外，TXAI 还可以使用嵌入在 TXAI 模型中的出现频率值概述最可能的时间相关轨迹；即，给定确定时间间隔内的规则，随后时间间隔内最可能的下一个规则是什么。在这方面，提出的 TXAI 系统对于描述现实生活中的时间相关过程（例如行为或生物过程）的演变具有深远的影响。