北肯辛顿及其周边地区的不平等,加上疫情、生活成本危机和格伦费尔大火灾难,加剧了年轻人结果的巨大差异。我们不收取任何费用,俱乐部的资金来自自愿捐款和赠款。我们的志愿者为来自不同背景的当地年轻人提供技能和培训,以改善他们的机会和福祉。通过将不同的当地社区聚集在一起,我们团结在一个共同的目标下:改善生活和创造社会资本。来自不同背景的球员、家长、支持者和助手共同努力,建立桥梁、友谊和人际关系。我们每周至少两次在户外与 400 多名年轻人一起工作,用足球帮助他们发挥潜力,无论他们的社会经济背景如何。
阿尔玛学院立志成为一个更加公正、多元化和包容的社区。我们将营造一种环境,让来自不同背景的教职员工和学生拥有支持网络,以确保他们在阿尔玛及其他地方取得成功。进一步投资于我们的教职员工,确保他们的价值得到认可,并支持他们为帮助学生所做的良好工作。学院必须致力于社区成员的个人和职业发展,提高员工满意度,并创造一个欢迎和包容各种观点和背景的地方。作为一个社区,我们将努力营造一种环境,在这个环境中,我们显然重视广泛的经验和不同的身份,并为持续的变革性对话创造空间。
与 LIFT 生态系统合作伙伴一起制定并执行计划,让来自不同社区和背景的从小学到高中的学生亲眼目睹先进的制造工具、技术和职业机会。成果
人工智能 (AI) 应用已在各行各业中普及,但向来自不同学习背景的受过教育的公民推广人工智能素养的努力却有限。在将人工智能素养课程从将概念学习与数学公式和编程代码相结合转变为从一开始就强调概念构建方面存在研究空白。本研究通过评估旨在为来自不同学习背景的大学生建立概念理解的人工智能素养课程来填补知识空白。82 名志愿者完成了两门人工智能素养课程,包括 7 小时的机器学习和 9 小时的深度学习。他们课前和课后概念测试、调查和自我反思写作任务的结果表明,这些课程成功地让参与者具备了对人工智能的概念理解。参与者对他们对人工智能的素养和概念理解的显著提高感到充满力量。人工智能素养课程成功地降低了人工智能素养的准入门槛,并满足了公众的需求。这些课程将扩大到纳入人工智能应用的开发以及有关人工智能在社会中广泛使用的道德问题的讨论。这项研究可用于指导未来培养来自不同学习背景的受过教育的公民的人工智能素养的研究。
我们州和公立学校学生的人口结构继续发生变化,变得更加多样化——种族、民族、语言和许多其他方面。我们的教育工作者队伍的人口结构没有跟上我们不断变化的形势。到 2025 年 8 月,宾夕法尼亚州的 K-12 人口中将有更多有色人种学生,3 而这些学生恰恰是我们整个教育系统(从幼儿教育到 K-12 再到高等教育)最未能很好地服务的学生群体。如果我们的教育工作者队伍的多样性没有显著提高,那么我们大部分学生将在他们的大部分甚至全部教育生涯中,都看不到与他们相似或对他们的文化和语言传统和资产有第一手了解的教师、校长和其他学校领导。4 鉴于研究已确凿地表明,当学生接触到与他们有相同种族或语言背景的教师时,他们的表现会更好,5 这种缺乏多样性阻碍了我们学校帮助学生充分发挥潜力的能力。此外,所有背景的学生在接触多元化的学生和教职员工时都会受益匪浅。所有背景的学生如果有机会在多元化的环境中学习,就会表现出更高的宽容度,不太可能形成刻板印象;更有可能在以后的生活中寻找和融入融合的环境;表现出更强的智力自信;并培养批判性领导技能。6
删除图像背景是图像处理和计算机视觉中的常见工作。通过从背面隔离主体,照片中的背景删除旨在使检查或编辑图像更容易。有许多方法可以从图像中删除背景,包括深度学习,基于颜色的分割和人类选择。U-NET体系结构是一种基于深度学习的技术之一,它表明了图像分割任务(包括图像背景删除)的令人鼓舞的结果。为生物图像分割创建的卷积神经网络称为U-NET体系结构。该设计由一个存储上下文的编码网络和生成分割图的解码器网络组成。U-NET体系结构的U形能够记录图像的整体上下文和本地细节。对于几个图片分割任务(包括图像背景删除),U-NET体系结构已进行了修改。使用U-NET删除图像背景的建议方法需要在具有和没有背景的图片数据集上训练U-NET模型。然后,使用所示方法,从最近的照片中删除了背景。建议的方法与当前方法不同,包括其高精度和处理复杂背景的能力。计算机视觉,对象识别和照片操纵只是建议方法的一些用途。
跨学科人工智能参与者、能力、技能和建立背景的能力反映了人口多样性和广泛的领域和用户体验专业知识,并且他们的参与得到了记录。优先考虑跨学科合作的机会。
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