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委员会关于欧盟自愿履行职责的建议......
WTMD 的金属识别规范应要求 WTMD 对适当的物体发出警报，而不是对无害物体发出警报。一旦检测性能已针对特定安全标准进行了验证，就应通过在真实环境中测试 WTMD 来评估识别能力。根据正在评估的安全标准，可能需要适当的剥离程序。为了评估识别能力，应计算通过 WTMD 的人数的警报/总通过率。本次统计调查所需的人数应至少为一千人。
委员会关于欧盟自愿履行义务的建议...
WTMD 的金属识别规范应要求 WTMD 对适当的物体发出警报，而不是对无害物体发出警报。一旦检测性能已针对特定安全标准得到验证，就应通过在真实环境中测试 WTMD 来评估识别能力。根据正在评估的安全标准，可能需要适当的剥离程序。为了评估识别能力，应计算通过 WTMD 的人数的警报/总通过率。本次统计调查所需的人数应至少为一千人。
深层研究系统卡
我们在整个模型培训和开发过程中进行了评估，包括在启动模型之前进行的最终扫描。在以下评估中，我们测试了各种方法，以最佳在给定类别中的功能，包括自定义脚手架和在相关的情况下提示。生产模型的确切性能数可能会因最终参数，系统提示和其他因素而有所不同。我们使用标准的引导程序来计算PASS的95％置信区间，该步骤为每个问题重新示例尝试以近似度量的分布。默认情况下，我们将数据集视为固定的，仅重新采样尝试。虽然广泛使用，但此方法可能会低估非常小的数据集的不确定性，因为它仅捕获采样方差而不是所有问题级方差。换句话说，此方法解释了模型在多次尝试（采样差异）的相同问题上的随机性，而不是问题难度或通过率（问题级别差异）的变化。这可能会导致过度紧密的置信区间，尤其是当问题的通过率接近0％或100％而几乎没有尝试时。我们报告这些置信区间，以反映评估结果的固有变化。在审查了准备评估的结果后，安全咨询小组[3]将深层研究模型归类为总体中等风险，包括中等的网络安全风险，说服力，CBRN，模型自治。这是模型第一次被评为网络安全风险。
2024 年年度报告
FEU 在 2024 年 Quacquerreli Symonds (QS) 世界排名中首次亮相。我们的学生在政府执照考试中的表现超过了全国平均水平，护理专业的通过率达到了惊人的 97%。我们的六 (6) 栋建筑被国家文化艺术委员会认定为国宝。我们的运动队赢得了 7 次 UAAP 冠军。我们获得了公司董事协会 (ICD) 颁发的第五届公司治理金箭奖。
ASWB 考试指南.pdf
ASWB 确保每道考试题目都是公平的衡量标准，无论考生的种族或性别如何。每道题目都会经过统计分析；如果分析显示可能存在种族或性别偏见，则会删除该题目。ASWB 致力于确保每道考试题目的公平性，但也承认不同人口群体成员的考试成绩结果可能会有所不同，因为考试成绩受到考试之外的许多因素的影响。ASWB 致力于通过投资对考试通过率数据进行强有力的分析，为多样性、公平性和包容性方面的对话做出贡献。
标准化学校评估的法医分析
擦除分析：擦除分析计算学生答题纸上的擦除标记数。课堂上大量错改的擦除标记可能表明存在篡改行为。 预计分数/通过率分析：对前几年测试结果的统计分析可以预测未来的表现。总体测试分数或通过率的意外飙升可能表明存在作弊行为，尤其是在第二年或在严格控制的测试环境中，巨大的进步会消失时。相比之下，高效教师带来的教育进步往往更小，也更持久。 学生反应模式分析：如果课堂上学生答错大量简单问题，但正确回答了数量不太可能的难题，那么他们可能会被标记。同样，测试公司可能会在测试中寻找具有统计意义的相似答案字符串。 跨学科分数比较：在成绩高度相关的学科中，如果某一学科的成绩不太可能很高，则从课堂或年级来看，可能表明存在作弊行为。 考试成绩和班级成绩不匹配：大量学生尽管成绩低于年级水平或辍学，但考试成绩却很高，这可能引起警惕。 参与度变化：学区和校园必须作为一个群体达到年度进步 (AYP)，并且根据种族、语言状况和收入在亚群体中也必须达到这一水平。统计分析可能会发现亚群体参与率的惊人变化。
Wu-Strategic-Plan-2020.pdf
提供出色的学生学习成果。高等教育公共政策和认证的重点越来越多地转移到学生学习成果，技能能力，认证和工作安置。这是天主教机构，尤其是WU的传统优势领域，尤其是西弗吉尼亚州唯一的校园天主教大学。我们的杰出教师以其学生的教学，研究，服务和强大的一对一指导而受到认可。我们可以夸耀出色的毕业生，他们经常在国家董事会考试中获得强劲的通过率，并在法律和医学院中获得极高的接受率。我们必须在所有研究计划中进行连续的成果评估，并进一步增强我们的职业服务，以确保所有毕业生都能迅速找到有意义的就业机会。
物理系简介
多年来一直是本系的传统和骄傲。几乎每年，我们系的学生都名列优秀学生名单之首。理学学士学位的成绩2022 年物理荣誉学位最后一年的考试如下所示，而之前的结果显示在该系主页的菜单中：- 2022 年参加学生人数：34 通过学生人数：33 一等人数：33 二等人数：无 简单通过人数：无 部门通过率：97.05% 优秀名单中的位置数量：08 位置持有人： 第一名：S Debala Devi：94.75% 第二名：Suman Barua：93.25% 第三名：Nehal Rai：90.00% 第四名：Shristi Chakraborty 和 Senorita Benedict：88.25% 第七名：Hiinyo Antun：86.25% 第八名：F Lalmuanpuia : 86.13% 第 9 位：Chandana Chakraborty : 85.88% 2. 校友：该系以其地位显赫、成绩斐然的校友而自豪。大多数
使用 AI 玩家预测游戏难度和参与度
本文介绍了一种用于预测人类玩家行为和体验的自动游戏测试新方法。我们之前已经证明，深度强化学习 (DRL) 游戏代理可以预测游戏难度和玩家参与度，并将其操作化为平均通过率和流失率。我们通过使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 增强 DRL 来改进这种方法。我们还基于以下观察激发了一种增强的预测特征选择策略：AI 代理的最佳表现可以产生比代理平均表现更强的与人类数据的相关性。这两种添加方式都可以持续提高预测准确性，并且 DRL 增强型 MCTS 在最难的级别上的表现优于 DRL 和原始 MCTS。我们得出结论，通过自动游戏测试进行玩家建模可以从结合 DRL 和 MCTS 中受益。此外，如果 AI 游戏玩法平均而言无法产生良好的预测，那么研究重复的最佳 AI 代理运行的子集也是值得的。
对微生物的智能检查自动验证系统的好处分析
近年来，已经将用于微生物识别和抗生素易感性测试的自动机器引入了我们医院的微生物学实验室，但是仍然有许多步骤需要手动操作。这项研究的目的是建立一个自动验证系统，用于细菌命名，以改善周转时间（TAT）并减轻临床实验室技术人员的负担。在对微生物的革兰氏染色结果的基本解释之后，应变生长等的出现等，这9个规则是由专门从事微生物学自动验证细菌命名的实验室技术人员制定的。结果表明，在70,044份报告中，自动验证的平均通过率为68.2％，自动验证失败的原因得到了进一步评估。发现，主要原因是鉴定结果与应变外观合理性之间的不一致，呼吸道和尿液中的正常菌群，质谱仪的识别限制等等。细菌命名初步报告的平均TAT为35.2小时，自动验证后31.9小时。总而言之，自动验证后，实验室可以取代近2/3的手动验证和发布报告，将医疗实验室技术人员的日常工作减少约2 h。此外，初步识别报告中的TAT平均减少了3.3小时，这可能会为临床医生提供治疗证据。