XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System非标准的
评估指南
以下准则旨在指导心理学家进行评估和评估的最佳实践。这些准则强调了基本知识和技能心理学家，包括专业领域的基本知识和技能，必须提供合理的评估服务。他们还旨在告知考生，公众，合作的专业人员，监管机构和培训计划，涉及根据LOPSY道德规范获得和维持专业能力所必需的资格，从而确保高标准的实践。该指南涵盖了测量/评估各种领域的标准化测试和程序，例如能力，能力，成就，态度，兴趣，兴趣，人格，认知功能（即注意，记忆，执行技能，语言和沟通技巧，心理健康和其他结构）。他们还涵盖了非标准的方法（例如半结构化评估）可以在特定的设置中进行。他们有助于阐明评估的先决条件，专注于评估程序，评估和评估方面的专业能力以及评估知识能力。这些准则与当前的伦理学守则一致。
人工智能、基本技能和定量素养
摘要 摘要 2022 年 11 月推出的免费语言人工智能 ChatGPT 引起了一些教育工作者的担忧，他们担心在易于访问的基于人工智能的作弊机制的背景下向学生教授基本的写作和批判性思维技能的可行性和好处。截至目前，ChatGPT 可以写出相当令人信服的学生水平的散文，但它仍然不太擅长回答定量丰富的问题。因此，就目前而言，上述担忧可能并不为大部分数学教育界所认同。然而，由于谷歌和 WolframAlpha 绝对有能力回答标准和一些非标准的定量查询，未来一代人工智能包括这两种能力并非不可能。所以，这个问题仍然与本期刊的读者有关。当我们继续关注构成定量素养 (QL) 和定量推理 (QR) 的高级技能和思维习惯时，我们不应忘记，基本的素养和算术仍然是基础的组成部分。尽管人工智能在这些基本领域取得了进步，但我们的人类学生似乎正在落后，正如最新的 NAEP 分数所暗示的那样。在这里，我们鼓励读者关注是什么让 QL/QR 如此难以教授，无论是对人类还是人工智能。
框置信深度：基于模拟的推理超矩形
在许多科学领域中，研究人员面临评估复杂统计模型的挑战，即可能的计算函数在计算上是棘手的，或者非常昂贵的计算。这导致了无似然推理方法的发展和日益普及，这为参数估计和模型比较提供了强大的替代方案。这些方法利用模拟，通过观察到的数据的比较来推断与模型在各种参数设置下产生的模拟结果的比较。在贝叶斯推论中，这些包括近似贝叶斯计算（Rubin，1984; Pritchard et al。，1999; Sisson等。，2018年），贝叶斯合成的可能性（Wood，2010; Price等，2018年），神经可能和后验估计（Rezende and Mohamed，2015年； Papamakarios，Sterratt和Murray，2019年）。在频繁的环境中，在Gourieroux，Monfort and Renault（1993）的基础工作之后，近年来才看到无可能无可能推理的进步（Masserano等人。，2022; Xie and Wang，2022年； Dalmasso等。，2024）。本研究的重点是频繁推断，针对基于模拟的模型和非标准的规律性条件的校准置信区间和区域的构建。建议的方法提供了统一的
2829-7415-零工经济工人的法律地位
由于技术破坏和数字化转型，零工经济诞生了作为新的经济计划，这改变了常规的就业模式。原则上，零工经济工人没有正式的工作时间，因为可以通过公司提供的按需平台广泛访问和使用他们的服务。他们自由确定何时，何地和如何工作，使演出工人无法被归类为雇员，从而使他们处于不稳定的位置，而没有法律保护。本研究旨在了解演出工人和平台提供商公司的就业关系，进一步定义演出工人法律保护的计划。这项研究是一项具有法定和概念方法的规范法律研究，使用描述性和论证方法进行了讨论。研究结果表明，根据国际劳工组织的雇佣关系分类，演出工人可以被归类为非标准的就业关系，以抚养自雇的形式，该工人属于雇员和独立承包商之间的灰色区域。可以通过三种不同计划来容纳演出工人的法律保护，包括扩大工人的概念，定义第三类并建立独立的立法。关键字：依赖的自雇，零工经济，演出工人，法律保护
人工智能、基本技能和定量素养
摘要 摘要 2022 年 11 月推出的免费语言人工智能 ChatGPT 引起了一些教育工作者的担忧，他们担心在易于访问的基于人工智能的作弊机制的背景下向学生教授基本的写作和批判性思维技能的可行性和好处。截至目前，ChatGPT 可以写出相当令人信服的学生水平的散文，但它仍然不太擅长回答定量丰富的问题。因此，就目前而言，上述担忧可能并不为大部分数学教育界所认同。然而，由于谷歌和 WolframAlpha 绝对有能力回答标准和一些非标准的定量查询，未来一代人工智能包括这两种能力并非不可能。所以，这个问题仍然与本期刊的读者有关。当我们继续关注构成定量素养 (QL) 和定量推理 (QR) 的高级技能和思维习惯时，我们不应忘记，基本的素养和算术仍然是基础的组成部分。尽管人工智能在这些基本领域取得了进步，但我们的人类学生似乎正在落后，正如最新的 NAEP 分数所暗示的那样。在这里，我们鼓励读者关注是什么让 QL/QR 如此难以教授，无论是对人类还是人工智能。
算术与两个双peano算术的关系（s）和设定理论：信息理论的新一眼
摘要。本文介绍并利用了一些新概念：“非标准的Peano算术”，“补充的Peano算术”，“ Hilbert Arithmetic”。他们确定了数学和物理学的基础，这些基础证明了新引入的希尔伯特算术和可分离的量子力学希尔伯特·希尔伯特（Hilbert Hilbert of Quantum）机械师的等效性，反过来又是物理学和全世界的基础。可以将新的数学和物理基础都视为通过量子信息补充和概括的信息。当前的一些基本数学问题，例如Fermat的最后一个定理，四色定理以及其新形成的概括为“四个字母定理”，Poincaré的猜想，“ P VS NP”，“ P VS NP”再次考虑，从新成立的概念概念概念框架中，以及插图的新成立概念框架。简单或至关重要的简化解决方案和证明。建议根据信息的一致完整性与当前的所有数学问题（而不是枚举的），这是数学 - 物理的一致性之间的联系。关键词：Peano算术，Peano算术的非标准解释，Peano算术的两个免费标准解释，Hilbert算术，数学和物理学的一致完整性，数学和物理学的统一，信息，信息，量子信息
不可观察的量子随机Oracle模型
由Bellare和Rogaway引入的随机Oracle模型（ROM）（CCS 1993）引入了许多（有效）加密原始词和协议的正式安全证明，并且在实践中具有很大的影响。但是，安全模型还依靠一些非常强大且非标准的假设，即对手如何与加密哈希功能相互作用，这在现实世界中可能是不现实的，因此可能导致人们质疑安全分析的有效性。例如，ROM允许自适应编程哈希功能或观察对手进行的哈希评估。我们在后量词设置中引入了随机甲骨文模型的基本弱变体，我们称之为非观察量子量子随机甲骨文模型（无QROM）。我们的模型比Boneh，Dagdelen，Fischlin，Lehmann，Schaffner和Zhandry（Asiacrypt 2011）或Ananth和Bhaskar提出的不可观察的随机甲骨文模型（Provsec 2013）所提出的使用了较弱的启发式方法。 同时，我们表明我们的模型是通过证明重要原始词的安全性（例如可提取的不可兑现的承诺，数字签名以及选择无QROM中的可提取的不可兑现的式公开加密）来确定许多加密方案的可行选择。使用了较弱的启发式方法。同时，我们表明我们的模型是通过证明重要原始词的安全性（例如可提取的不可兑现的承诺，数字签名以及选择无QROM中的可提取的不可兑现的式公开加密）来确定许多加密方案的可行选择。
使用私人需求研究来计算发展中国家的社会最佳疫苗补贴
尽管众所周知，针对许多传染病的疫苗通过间接保护赋予积极的经济外部性，但分析师通常忽略了疫苗接种计划的政策分析中可能的群群保护效应。尽管越来越多的文献涉及疫苗外部性的经济理论和几种创新的数学建模方法，但几乎没有经验应用。本文的第一个目标是开发一个透明，可访问的经济框架，以评估疫苗接种的私人和社会经济益处。我们还描述了既定的偏好研究（例如，偶然的估值和选择建模）如何是该分析框架的经济数据的有用来源。我们使用图形方法展示了社会最佳政策，首先是对pigouvian补贴的标准教科书描述，该补贴适用于疫苗接种计划中的牛群保护。我们还描述了非标准的描述，这些描述突出了我们认为我们认为在应用政策文献中通常不理解的牛群保护的某些违反直觉含义。我们使用来自印度加尔各答的两个社区的经济和流行病学数据来说明这种方法。我们使用最近发表的有关霍乱疫苗接种在孟加拉国MATLAB的间接影响的流行病学数据（Ali等，2005）来拟合一个简单的数学模型，即保护如何随疫苗覆盖率而变化。我们使用有关印度加尔各答霍乱真实成本和私人需求的新数据，并概述了最佳的Pigouvian补贴。©2009公共政策分析与管理协会。我们发现，如果最佳补贴未知，则在某些情况下以全部边际成本出售疫苗可能是免费提供的第二好的选择。
解析零工经济中的问题：政策方法......
• 亚太经合组织一直致力于促进妇女的经济赋权和融合，但新冠疫情阻碍了这一进程。许多妇女在失业后，可能会转向独立工作，因为这为她们提供了更大的灵活性和自主性。 • 独立工作可以看作是特定资源的分项化。例如，零工经济就是对劳动力的分项化。零工工人有三个特点：（1）高度自主；（2）按任务、任务或销售额支付报酬；（3）短期、临时和按需工作。 • 广义上讲，零工经济是一个非标准的劳动力市场，其特点是临时、短期或按需工作安排，个人根据项目逐个为客户提供服务。在亚太经合组织地区，零工经济的规模占经济体总劳动力的 0.7% 至 38.1%。 • 在全球范围内，女性活跃于零工经济，约占在线零工工人的 42%。在亚太经合组织，女性零工占经济体零工总数的 19% 至 56%，而且通常从事历史上女性化的职业。• 零工工作为女性提供了缩小劳动参与率性别差距的机会。然而，参与零工经济也存在挑战，可能导致并已经导致大量人员流失。虽然其中一些挑战对男性和女性都构成了阻碍，但其他挑战可能更为微妙，女性受到的影响尤为严重。• 女性零工面临的问题包括社会文化性别偏见、薪酬不平等和融资困难，以及劳动法规和社会保障覆盖不足。• 为了降低女性在零工经济中工作的不稳定性，政策制定者和利益相关者可以通过行为矫正活动来应对社会文化性别偏见；更加注重对零工工作的监管；并为女性零工制定可获得的社会保障和其他量身定制的支持。
ASA关于道德AI
2024年10月8日人工智能（AI）迅速获得了受欢迎程度，可访问性和适用性。持续的技术进步和快速同化大量数据的需求可能会加速AI的采用。尽管AI有希望的好处，但以安全有负责任的方式实施它，却带来了许多挑战。这对于遇到与标准统计实践不同的问题的统计从业人员尤其重要。例如，AI应用程序依赖于巨大的数据集，这些数据集通常以可能损害其完整性的方式收集，从而对数据的准确性和可靠性产生了不确定性。此外，AI应用中使用的模型与传统的统计模型实质上不同，该模型具有数十亿个参数和过度拟合的高风险，需要新颖和非标准的评估方法。此外，经常部署在自主系统中的AI应用程序比典型的统计模型更直接地与世界交互，因此影响决策过程的潜力更大。结果，ASA向统计从业人员提供了以下道德考虑，以开发和使用AI。ASA统计实践的道德准则（2022）将“统计实践”描述为包括设计，汇总，处理，分析，解释或介绍数据以及模型或算法开发和部署的活动，该活动也适用于AI的使用。ASA认为可信度应该是道德AI框架的总体目标。值得信赖的AI的特征包括解释性，公平性，隐私，安全性，可靠性，有效性，以人为本的人（优先考虑人类的价值观和福祉），人为循环（确保人类的监督纳入AI决策中）以及责任。为了接受这些特征，我们将重点放在责任制，透明度和公平性作为指导原则上。这些原则可以作为伦理发展和使用AI的成员和其他统计从业人员的指南，并帮助维持公众对统计从业人员对这些系统的贡献的信任。问责制原则：统计从业人员及其组织应能够审核和证明他们使用或帮助开发的AI系统。