语言和视觉模型(LLMS/VLMS)通过产生类似人类的文本和理解图像的能力彻底改变了AI领域,但是确保其可靠性至关重要。本文旨在评估LLM(GPT4,GPT-3.5,Llama2和Palm 2)和VLMS(GPT4V和Gemini Pro Vision)通过提示估算其口头上的不确定性的能力。我们提出了新的日本不确定场景(JUS)数据集,旨在通过困难的查询和对象计数测试VLM功能,以及净校准误差(NCE)来测量错误校准的方向。结果表明,LLMS和VLM都有很高的校准误差,并且大多数时候都过高地表明不确定性估计的能力较差。此外,我们为回归任务开发了提示,并且我们表明,在产生平均/标准偏差和95%置信区间时,VLM的校准较差。
ISSN 1330-3651(印刷版),ISSN 1848-6339(在线版) https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*,齐大陆,刘爽 摘要:近年来,体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明,新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上,提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务,这些产品和服务对公民来说是基本的,考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型(SMSEM)来评估城市公共体育服务的运动心理需求,目的是紧密围绕群众的体育需求,提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率,推动城市体育休闲城市建设,让更多人享受城市公共体育,保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域,丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中,从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词:人工智能;多媒体数据分析;语义;运动心理;城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为,通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员,报告了成功运动员的理想心理特征,包括:焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明,运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性,多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6],即“自然或既定的心理优势”。一般来说,体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外,还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性,这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态,以方便进一步咨询[10]。此外,问卷还测量了特定领域的因素,例如焦虑和PSIS(运动心理技能清单)团队因素、ACSI-28(运动应对技能量表-28)、APSI(运动心理技能清单)应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面:
在2023年,我们通过管理有效性计划启动了领导力和发展学习模块。这是支持我们人民在领导之旅中的重要一步,确保我们为他们提供工具,技能和知识,以使他们能够与Cadent一起成功职业。提供的模块之一是为期一天的ED&I课程,妇女和少数民族同事已经完成了两个试点加速发展计划。
ACT是一种多学科,基于证据的团队方法,可提供全面,灵活的治疗,支持和康复服务。ACT团队被配置为与专业员工的个人与人数较低的比例,包括来自精神病学领域,护理,心理学,社会工作,药物使用,就业/教育以及具有生活经验的同伴/人员的成员。大多数服务由ACT人员直接(非经纪)或个人居住的地方提供。以这种方式,新获得的技能被应用于其现实环境和情况。ACT旨在灵活和响应个人的需求,每周24小时,每周七(7)天提供支持。的行为是“自信”和有意的参与方法,结合了个人选择,文化能力,具体服务,一致性和持久性。最后,ACT的结构是在ACT团队案件上的每个人的每日团队会议上提供审查。这种问责制允许立即改变服务计划,并带来改善的结果。
•‘可靠性是关于一致性的,因此涉及评估过程中各个阶段的程度,即在评估重复时会复制结果。可靠性是有效性的必要条件,因为不可能证明评估过程的有效性是不可靠的。(Ofqual,一般条件)
当你晋升到更高级别的领导职位时,你会感到兴奋。你的公司终于认可了你的才能,相信你有潜力引领组织的未来。与此同时,风险也更大了,你现在发现自己置身于一个鱼缸中,所有人都在看着你如何处理新工作。这种规模和审查的飞跃在许多方面考验着每一位新领导者的勇气,最明显的是他们的自信心。考虑领导层过渡的五个普遍方面,并遵循这些策略来抵消极度的傲慢或自我怀疑,找到正确的自信心衡量标准。• 留下第一印象• 由于首因偏差,你在升职后任期开始时的表现方式可能会留下持久的影响,无论是好是坏。在此期间,自信的领导者必须检查自己的自我重要性,以建立更深层次的联系,为未来的信任铺平道路。• 寻找早期胜利• 倾听和向你的团队学习至关重要,但不要让你对理解的追求推迟了关键决策。傲慢地强行推进并非最佳做法,但无所事事地等待行动许可同样不妥。• 授权和培养人才• 在担任新领导职务的头几个月,考虑到您仍在了解每个人,思考如何最好地授权工作可能具有挑战性。此外,专注于指导和培养您的团队以迎接未来似乎不如现在取得胜利那么紧迫。• 解决冲突• CEO 最希望在自身发展方面得到帮助的领域是冲突管理,这并不奇怪。随着您晋升到更高的领导职位,您的工作需要做出更大的权衡,并在更广泛的竞争利益相关者之间实现一致。• 建立长期信任• 在过渡后的蜜月期,新领导者可以对一些失误给予宽恕。但这段时间过得很快。为了确保您作为有效领导者的声誉,请专注于建立长期信任。而做到这一点的最快方法是通过开放的反馈和适应能力。
您是孩子的指南。您的角色是提供一个养育环境,支持积极的社会互动并成为榜样。孩子们不能自己这样做。他们需要您向他们展示如何。所有关怀成年人在孩子生活中的作用是建立积极的基础。
该项目部分是由与疾病控制与预防中心(CDC)的合作协议(CDC)1 NU50CK000CK000576-01-00资助的。CDC是卫生与公共服务部(HHS)内的机构。本资源的内容不一定代表CDC或HHS的观点,不应被联邦政府视为认可。
机器智能与人类智能的结合有可能赋予人类增强的能力(例如,在写歌词时提高押韵密度,通过情绪检测增强同理心,以及在在线课程中个性化学习)。不幸的是,人类生活在一个不确定的世界中 - 即使是最先进的以模型为中心的人工智能系统的性能也常常取决于它以数据为中心处理其训练标签的不确定性的能力。为此,我们引入了置信学习,即机器(像人类一样)必须使用带有噪声的标签数据进行学习,直接量化和识别标签噪声,并通过在清除错误标签的清理数据上自信地重新学习来消除误解。我们通过开发一个用于置信学习的原则性理论和框架来实现这一目标,该理论和框架具有量化、识别和学习数据中标签错误的能力,并且我们在 cleanlab Python 包中开源了它们的实现。根据使用 cleanlab 发现的标签错误的人工验证:我们估计音频、图像和文本模态中十个最常用的机器学习数据集的测试集标签的最低错误率为 3.4%;检查改变机器基准排名所需的噪声普遍性;并提供更正的测试集,以便人类可以更自信地对机器性能进行基准测试。然后,我们构建并评估了三个人工智能系统,以增强人类在嘈杂的现实环境中的能力。即:(1)通过结合来自多个同步视角的嘈杂具体音频和视频信号来辅助多人对话中的轮流发言,(2)通过利用语言和语义固有的随机不确定性来辅助生成歌词,以及(3)通过去极化/多样化评论排名来辅助人类在开放式在线课程中的学习,以减轻基于赞成票的排名中固有的多数偏见。在每种情况下,人工智能系统克服不确定性的能力都与其增强人类能力的功效相关,并且进一步说,与人类对执行相关任务的能力的信心相关。