XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System良好
评估测量的良好实践... - EMPIR 项目
1 VSL，化学、质量、压力和粘度系，Thijsseweg 11, 2629 JA 代尔夫特，荷兰 2 国家物理实验室，数据科学系，Hampton Road, Teddington, Middlesex, 英国，TW11 0LW 3 LNEC，国家土木工程实验室，Av.do Brasil, 101, 1700-066 Lisbon, Bulgaria 4 IPQ, 葡萄牙质量研究所, Rua António Gião, 2, 2829-513 Caparica, 葡萄牙 5 INRIM, Istituto Nazionale di Ricerca Metrologica, Strada delle Cacce 91, 10135 Torino, Italy 6 LNE, Laboratoire National de métrologie et d’essais, 29 avenue Roger Hennequin 78197 Trappes Cedex, France 7 PTB, Physikalisch-Technische Bundesanstalt, 不伦瑞克和柏林, 德国 8 IMBIH, 波斯尼亚和黑塞哥维那计量研究所, 萨拉热窝, 波斯尼亚和黑塞哥维那 9 LGC, 政府化学家实验室, Queens Road,特丁顿，TW11 0LY，英国 10 NMIJ，日本国家计量研究所，日本 11 UKAS，英国认证服务机构，2 Pine Trees, Chertsey Lane, Staines-upon-Thames TW18 3HR，英国
国防和军队的良好治理和诚信建设...
参与建设诚信计划的国家部门意识到腐败的后果，领导人具备必要的意识和知识，可以创造诚信、透明和负责的组织文化。北大西洋理事会于 2012 年通过的北约建设诚信教育和培训计划旨在将建设诚信纳入北约教育和培训活动的主流，以支持当前和未来的行动和机构加强，从而支持为此目的而采取的国家举措。该计划支持各国已经采取的措施，以加强国家个人和机构的能力建设，并通过教育和培训提高其部队的互操作能力。
中央地区良好增长SPD -London
2019年国家规划政策框架（NPPF）认为，中小型站点可以为满足地区的住房需求做出重要贡献，尤其是因为它们通常相对较快地建立。伦敦计划2021的亮点，在政策H2：小地点下，自治市镇应在0.25公顷以下的地点上积极地支持精心设计的新房屋，以使住房供应的来源，位置，类型和混合物多样化。它还建议自治市镇准备住房设计指南，以支持小地点的住房交付。这项政策得到了伦敦计划2021的总体原则的支持，即实现良好的增长，该原则应采取上下文方法，以维持和加强城市不同社区和增长的特征，应针对具有良好日常需求的地方，包括城镇中心。良好增长的另一个关键方面是提供伦敦所需的房屋。
平均收益 IPD 的良好无敌策略
重复囚徒困境 (IPD) 是研究理性主体长期行为的著名基准。许多著名策略都得到了研究，从简单的针锋相对 (TFT) 到更复杂的策略，如 Press 和 Dyson 最近研究的零决定因素和敲诈策略。在本文中，我们考虑所谓的无敌策略。这些策略在极限情况下的平均收益永远不会输给任何其他策略。我们对这类策略进行了简单的描述，并表明无敌策略也可以是好策略。我们讨论了它与一些重要策略的关系，并将我们的结果推广到一些典型的重复 2x2 博弈。众所周知，从实验上讲，像 TFT 这样的好策略和敲诈策略可以作为合作进化的催化剂。我们的实验表明，一些既不好也不敲诈的无敌策略也是如此。
平台经济中的体面良好工作：
自 2009 年 Uber 成立以来，数字私人租赁平台声名鹊起，有人认为它们已经为全球许多城市的传统出租车服务“挖了坟墓”。1 此后，Lyft、滴滴和 Ola 等竞争对手也加入了 Uber 在国际舞台上的行列，而“uber 式”商业模式仍然是人们试图了解“共享经济”对传统商业形式的影响的关注重点。2 虽然 Uber 的“动态定价”和“赋予消费者权力”的主张受到一些人的称赞，3 但许多人对其激进的策略表示担忧。一些人甚至认为 Uber 是最具争议的平台之一，引发了各种形式的争议。4 自 2018 年初以来，直到 2019 年 5 月，全球各个城市的 Uber 司机都因工资低和工作条件差而多次举行抗议活动。 5 持续不断的罢工行动不仅使 Uber 所采用的商业模式的可持续性受到质疑，也使整个行业的可持续性受到质疑。本项目以诺丁汉市的 Uber 为例，研究了在平台经济快速发展的背景下可持续和体面工作的条件，6 并探讨了现任出租车和私人租车行业、监管机构和消费者如何应对这些新形式的竞争。
2020 年教师良好实践指南
谨慎选择评估方法和测试 在信心增强之前，避免限时测试 鼓励谈论数学和倾听他人 尊重错误 使用过程导向教学（减少对事实和记忆的依赖） 确保数学课堂常规一致 尽早干预 注意老师的焦虑 定期使用创造性方法复习基本事实 使用游戏和技术 保持积极态度并给予大量积极反馈 阅读焦虑 A 部分 数字感 对数字的直觉理解有限 依赖于对事实和程序的回忆，而不是对基本概念的理解 对数字的灵活性有限 难以回忆基本的数字事实和公式 估算困难 程序错误 计算不一致 接近正确答案 误读符号 ÷ × + - ≤ ≥ …
降低投票年龄的证据和良好做法...
来自16岁以下投票国家的国家的证据表明，投票年龄低于18岁，通常与从中受益的年轻人的选举投票率增加有关。当获得特权时，16岁和17岁的年轻人往往比18岁以上的第一次大选的年轻人投票得多。建议这是因为16岁是一个比18岁的年龄更高的年龄，因为16岁和17岁的年轻人经常生活在更稳定和更支持的环境中（在父母的家庭中，在全日制教育中），而与18至20岁的孩子相比，他们经常在高度暂时的生活阶段体验过自己的第一次选举，例如。在搬出父母的家中，从事工作或进一步的教育（Franklin，2004年）。This finding is consistent across many contexts, for example, Austria, several Latin American countries, Scotland, and German federal states that lowered the voting age to 16 (see Eichhorn & Huebner, 2023a; Faas & Leininger, 2020; Franklin, 2020; Rossteutscher et al., 2022; Sanhueza Petrarca, 2020; Zeglovits & Aichholzer, 2014）。
地理空间良好实践数据库和仪表板
在2018年，ESCAP成员和同学成员通过对可持续发展的太空应用程序采取亚太行动计划（2018-2030），从而加强了空间申请的区域合作。行动计划为利用太空技术，地理空间信息和数字创新提供了蓝图，以推进2030年的可持续发展议程。
可解释人工智能（XAI）中的良好解释
认知科学关于人们如何理解解释的见解对于开发可解释人工智能 (XAI) 中以用户为中心的稳健解释颇具指导意义。我调查了人们在构建解释和从中做出推断时表现出的主要倾向，这些倾向与为人工智能系统提供决策自动解释有关。我首先回顾了人们在构建解释时表现出的一些倾向的实验发现，包括解释深度错觉、直觉解释与反思解释以及解释立场的证据。然后，我考虑了人们如何推理因果解释的发现，包括推理抑制、因果折扣和解释简单性的证据。我认为，XAI 努力的核心是要求人工智能系统提供的自动解释应该对人类用户有意义。