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AP 世界历史：现代 - 2023 年考试管理处的学生样本
一般计分说明 • 每一分都是独立获得的。 • 准确性：这些计分准则要求学生展示历史上可辩护的内容知识。鉴于考试的时间性，只要用于推进论点的历史内容准确，答案中可能包含不会影响其整体质量的错误。 • 清晰度：考试答案应被视为初稿，因此可能包含语法错误。除非这些错误掩盖了下文所述的内容知识、技能和实践的成功展示，否则不会对学生不利。 • 描述：提供指定主题的相关特征。描述不仅仅需要提及一个孤立的术语。 • 解释：提供有关历史发展或过程如何或为何发生或关系如何或为何存在的信息。 (A) 找出在 1800 年至 1914 年期间促进全球经济增长的一项历史发展。
在神经时代学习编程：只是一个疯狂的想法？
语言或运动活动。如果我们只是观察程序员处理源代码时的情况，我们会看到很多被激活的大脑区域，但我们不知道哪些区域与程序理解行为直接相关。为了确定在程序理解过程中大脑的哪个部分被特别激活，我们应用了一种减法，如图 2 所示：我们让程序员识别代码中的语法错误作为一项基线任务，称为控制条件，它揭示了“浏览”代码与深入理解其语义之间的差异。这种减法是保守的，以便不会发现虚假的激活，这样，与程序理解行为无关的激活就会被尽可能地过滤掉。经过几年的规划和在 fMRI 扫描仪外进行的多次试点测试，我们得出了一个可以在 fMRI 机器内执行的实验设计。我们展示了我们的
解决课堂上人工智能抄袭问题的工具包
3）ChatGPT 是一款最近向公众推出的 AI 聊天机器人，目前免费。去年 12 月，一家名为 OpenAI 的公司推出了一款名为 ChatGPT 的工具。如今，包括学生在内的任何人都可以免费注册，并通过提示或问题开始与其互动。ChatGPT 运行的算法由来自整个互联网的输入训练而成。它可以在几秒钟内编写商业计划、论文，甚至是有效的计算机代码行。4）学生可以使用 ChatGPT 为他们写论文——老师很难察觉到。ChatGPT 的发布引发了一场关于人工智能在社会中前景和危害的全国性讨论。在 K-12 教育中，一个直接的威胁是学生可以使用它来生成论文和书面答复。他们通过提示聊天机器人，然后复制/粘贴答案作为自己的答案提交。这些答案没有语法错误，在我们的分析中，这些答案经常会得到 A 和 B，尤其是在中学阶段。
ISCE：创新研究杂志......
本研究是一项概念研究，包含人工智能在为学生撰写科学文章中的作用。本研究方法采用定性描述方法。本研究方法采用描述性方法，其中本研究描述了人工智能在撰写科学文章中的作用。本研究是概念研究的一部分，包含有关人工智能在为学生撰写科学文章中的理论。数据来源是通过与本研究相关的书籍和期刊文章获得的。本研究的结果和讨论讨论了人工智能（AI）在为学生撰写科学文章的学习过程中的作用。该研究的目的是探索人工智能技术如何提高学生撰写高质量科学文章的能力。人工智能在设计文章结构、提供内容建议和纠正语法错误方面提供支持。本研究的意义为人工智能在高等教育写作学习课程中的潜在整合提供了见解。
一般考试策略
以下提示可帮助您在回答作文测试题目时做到最好： 查看是否有指示词来告诉您需要做什么来回答该题目。 清晰地写下您的答案，这样您就不必浪费时间重写它。 如果测试包含多个必须回答的题目，请合理安排时间。不要在一道题目上花费太多时间，以免您不得不匆忙回答测试的其余部分。一般来说，花最多的时间在得分最高的题目上。 除非题目要求，否则不要发表您的个人意见。 如果您不确定确切的日期或数字，请使用近似值。例如，您可以写“18 世纪中叶”，而不是“1748 年”。 划掉您写但想要删除的任何内容。这比尝试擦除它更快、更整洁。 如果回答完所有问题后还有时间，请快速校对你的作业，纠正拼写和语法错误或事实错误。最重要的是，好好学习，掌握考试所需的信息。
SysML RFI 汇编——最终报告
前言 本文档包含对 SysML 信息请求 (OMG 文档编号 syseng/09-06-01) 的答复中所含问题的整套文本答复。大多数问题都添加了适合图表的数据分析视图。该数据的初步分析 (syseng/09-12-04) 已于 2009 年 12 月 8 日在长滩提交给 OMG SE DSIG，并于 2 月在亚利桑那州凤凰城的 INCOSE 国际研讨会上再次提交。对数据集进行了细微编辑以提高可读性。这些编辑包括更正一些明显的拼写错误，以及删除 N/A、未使用或无评论等注释。如果参与者回答“无评论，一直使用”，则不会删除该注释。虽然我们努力纠正大写错误，但我们可能遗漏了一些。由于本报告旨在提供调查的原始数据，因此未花费任何精力尝试更正答复中的语法错误。
![arxiv：2407.04831v2 [cs.ai] 2024年8月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\582c869eda4fed17fe6c182478437bb813c5f970.webp)
arxiv：2407.04831v2 [cs.ai] 2024年8月8日
生成模型（例如大语言模型（LLMS））被广泛用作代码副本，并用于整个程序生成。但是，他们生成的程序通常在集成方面具有可疑的正确性，安全性和可靠性，因为它们可能不遵循用户要求，不正确和/或毫无意义的输出，甚至包含语义/语法错误 - 总体称为LLM幻觉。在这项工作中，我们介绍了几种类型的代码Hal-Lucination。我们已经使用LLM手动生成了此类幻觉代码。我们还提出了一种技术 - Halltrigger，以展示产生任意代码幻觉的有效方法。我们的方法利用了3个不同的LLM的动态属性到工艺提示，可以成功地触发模型幻觉，而无需访问模型体系结构或参数。受欢迎的黑盒模型的结果表明，Halltrigger确实是有效的，而普遍的LLM幻觉对软件开发产生了巨大影响。
脑机接口：大脑芯片从过去到现在
脑机接口 (BCI) 是一种机制，使个人能够利用大脑活动来操纵和控制计算机或其他技术设备。该技术涉及接收和分析脑信号，然后将这些信号转换为可以轻松传达给智能设备的命令，使它们能够执行特定操作。本研究分析了脑芯片作为脑机接口从过去到现在的演变。脑植入物和芯片作为接口装置，通过与大脑神经元的物理交互传输信息。内容未做任何更改。使用的语言清晰、客观、价值中立，语域正式，用词准确。结构清晰，信息流合乎逻辑，语句之间有因果关系。文本没有语法错误、拼写错误和标点符号错误。脑芯片接口为个人提供了理解和与周围环境互动的机会。给定的文本严格遵循传统格式，包含标准学术部门和作者和机构的一致引用。本研究采用历史调查的方法来分析脑芯片从过去到现在的发展历程。
泽西岛经济和欧洲经济群体Mark Boleat Ma论文读者读者当代欧洲大学研究生院
泽西经济和欧洲经济界为读取大学当代欧洲研究研究生院的Mark BoleAreat Ma论文，于1971年5月撰写，该论文在1971年5月写了一篇论文，该论文撰写了关于英国加入欧洲经济社区的谈判的意义。这是当时泽西岛的一个主要问题，论文是对局势的当代分析，也许在即将举行的全民公决上关于英国是否将仍然是欧洲联盟的成员的背景。论文被复制为最初起草的主题，仅纠正键入和语法错误，在几个地方整理语言，并插入适当的标题层次结构。内容引言2泽西经济的结构与泽西岛与英国经济学旅游业之间的相互关系3之间的相互关系3农业3农业4财务和银行业5泽西岛和英国经济的关系8泽西岛和英国的泽西岛和英国进入EEC进入EEC 12对EEC 12的含义，对EEC的征服计划的影响12在EEC计划的劳动力流动和社会保障计划的球衣上
检测 AI 作者身份：分析 AI 检测的描述性特征
摘要 受人工智能在文本生成中日益重要的作用以及生成工具的潜在滥用的推动，本研究调查了区分人工智能生成的文本和人类创作内容的关键特征。我们制作了一个人工智能生成的 2,100 篇研究论文摘要的语料库，以比较人类和人工智能生成的文本之间的正式语言学和文体学特征，例如困惑度、语法、n-gram 分布和功能词频率。主要发现表明，人类撰写的摘要往往表现出更高的困惑度、更大的语法错误和更多样化的 n-gram 分布。为了区分这两种类型的文本，我们采用了各种机器学习算法，我们的随机森林实现在看不见的数据上实现了 0.986 的精度。值得注意的是，特征重要性分析表明，困惑度、语法和 n-gram 分布对人工智能检测分类具有很大的影响。我们的研究为日益重要的人工智能作者归属领域提供了对人工智能生成文本的辨别特征的细致研究。