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利用 EnCITE Fra 解决问题和抓住机遇
从新冠疫情引发的 P-12 教育中数字工具的激增，到生成式人工智能工具的引入，再到蓬勃发展的 CSforAll 运动，以及对教育技术数据收集和侵犯隐私的担忧日益加剧，近年来，美国的教育技术格局变得越来越复杂。为新手教师做好准备以应对这些现实以及未来的现实，同样复杂。该领域已经认识到，传统的 3 学分教育技术课程不足以提供充分的准备（Foulger 等人，2017 年），而是呼吁机构让利益相关者参与协作重新设计，以将与技术相关的知识和技能连贯地融入整个教师培训课程中（Foulger 等人，2023 年；Warr 等人，2023 年）。本文作者隶属于计算综合教师教育 (CITE)，这是一项旨在有意义、公平和连贯地将计算和数字素养整合到纽约市立大学教师教育课程中的计划，纽约市立大学是美国东北部的一个大型城市大学系统。除了应对疫情后入学人数下降带来的资源紧缩之外，像我们这样的教师培训机构还被要求响应国家计划（美国教育部，2017 年）和州标准，这些计划强调需要让所有学习者不仅要学会使用数字工具，还要成为能够使用这些工具并研究计算技术对我们世界的影响的创造者、计算思考者和程序员。最近的学术研究强调了建设像我们这样的教师培训机构实施有意义的教育的能力的重要性。
![arxiv：2009.04765v3 [CS.CL] 2020年11月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9d016116e44f1fa0a8e83b8444bdbba4b258004f.webp)
arxiv：2009.04765v3 [CS.CL] 2020年11月11日
大脑解码，被理解为将大脑活动映射到产生它们的刺激的过程，在过去几年中一直是一个具有研究的研究领域。在语言刺激的情况下，最近的研究表明，可以将fMRI扫描分解成读取一个主题单词的嵌入。但是，这种单词嵌入是为Natu的语言处理任务而不是用于大脑解码的。因此，它们限制了我们恢复精确刺激的能力。在这项工作中，我们建议直接对fMRI扫描进行分类，将其映射到固定的vo-cabulary中的相应单词。与现有工作不同，我们评估了以前看不见的受试者的扫描。我们认为这是一个更真实的设置，我们提出了一个模型，可以从看不见的主题中解释fMRI数据。我们的模型达到5。22％的TOP-1和13。 在这项具有挑战性的任务中，59％的前5位准确性显着超过了所有考虑的竞争基线。 fur-hoverore，我们使用解码的单词使用GPT-2模型指导语言发生。 以这种方式，我们提高了对将大脑活动转化为连贯文本的系统的追求。22％的TOP-1和13。在这项具有挑战性的任务中，59％的前5位准确性显着超过了所有考虑的竞争基线。fur-hoverore，我们使用解码的单词使用GPT-2模型指导语言发生。以这种方式，我们提高了对将大脑活动转化为连贯文本的系统的追求。
2022/23 – 2024/25 服务计划 - BC 预算
精神健康和成瘾部（简称“部”）领导不列颠哥伦比亚省 (BC) 努力改善所有不列颠哥伦比亚省居民的精神健康并减少与药物使用相关的危害。该部全面负责制定一个连贯、方便且文化安全的心理健康和成瘾系统，该系统对全省的个人和家庭都有效。该部负责领导和升级对全省药物过量公共卫生紧急情况的应对。该部还与其他机构合作，加强影响心理健康和药物滥用问题的社会支持和服务（例如住房、就业、减贫、教育、儿童保育和工作场所）。
先生，您说的是战略吗？我们的答案是：远见！
2 整体方法是指对整个系统而不是仅对其各个部分进行分析（https://dictionary.cambridge.org/fr/dictionnaire/anglais/holistic）。 3 北约认为，“全面方法”有三个目标：首先，提高北约自身危机管理手段的连贯应用，包括军事和政治规划程序。其次，改善北约与合作伙伴、联合国和其他相关国际组织、政府和非政府组织（NGO）、承包商、商业伙伴和当地行为者在行动规划和实施方面各级的实际合作。最后，与其他行为者协同，加强北约在冲突各个阶段支持稳定与重建工作的能力（https://www.handbook.cimic-coe.org/1.introduction/1.1nato-and-a-comprehensive-approach/）。
国家因纽特人研究战略
因纽特人、政府和研究机构可以通过共同努力改变研究关系来实现这一目标。因纽特人和研究人员已经从以尊重因纽特人自决权为前提的研究关系中获益，并正在寻求在因纽特努南加特建立连贯一致的研究关系。近年来，许多研究人员、研究机构和因纽特人建立了有意义的伙伴关系，并开展了为我们的人民和社区创造价值的研究。这些有意义的伙伴关系是以零散的方式建立的，因为它们依赖于个体研究人员、机构和因纽特人之间的善意和尊重。
阿尔贝托·西诺罗尼 - 布雷西亚
教授信息工程领域（尤其是计算机科学和电信领域）的各种英语授课课程。他负责模拟和数字信号处理、图像分析、信息理论、电子通信等领域的众多考试，并承担教学责任。多年来，他参与了五门新课程的启动（数字信号处理 C（现为信息表示的高级方法）、电信网络流量建模、TLC 法律法规、遥感处理和采集系统（现为遥感数据分析）和图像数据分析）。教学负荷稳定在每年 120 到 140 小时的正面教学时间之间。教学活动连贯，并且通常与研究活动协同。
生成式人工智能和论证创造力
摘要：生成式人工智能似乎对辩论创造力构成了威胁。由于它具有生成连贯文本的能力，因此个人可能会将其想法而不是自己的想法融入到论点中，从而减少他们的创造性贡献。本文认为这种观点是错误的。这是基于对创造力本质的误解。在论证中，创造性思维与批判性思维是不可分割的。由于创造力与分析、评估等技能密切相关，因此在论证构建中使用生成式人工智能，特别是在充当普遍受众的角色，有可能增加而不是减少论证创造力。关键字：参数；创造力;生成人工智能；普遍观众
科技点心：生成式人工智能
ChatGPT 模型使用预训练过程，该过程涉及预测缺失单词或单词序列中的下一个单词。此过程允许模型学习自然文本中单词之间的底层结构和关系，从而使其能够对提示生成连贯且像人类一样的响应。为了对 GPT 进行微调以用于像 ChatGPT 这样的对话聊天机器人任务，该模型随后在大量对话文本数据集上进行训练，其中输入输出对代表常见的对话轮次。该模型经过微调，可根据其对训练数据中的模式和关系的理解来预测对给定输入提示的最可能响应。
Skoltech 年度报告
我一直认为，Skoltech 是斯科尔科沃创新生态系统的基石，旨在弥合基础科学与技术商业化之间的差距，培养新一代科学企业家。今天，在 2023 年，Skoltech 不仅是科学与市场之间的桥梁，而且还是一个拥有连贯研发计划的机构，该计划通过大量应用项目实施，并得到广泛的工业网络和已经在行业中找到需求的技术解决方案的支持。Skoltech 社区已成为活跃企业家的摇篮，他们为斯科尔科沃及其他地区的技术初创企业注入了活力。