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• 研究人员已经证明，AI 模型的公平性取决于用于部署的硬件平台。一些硬件配置被发现会引入人口统计学偏差，这非常成问题，尤其是对于医疗保健应用而言。
• 模型压缩被提议作为在硬件资源有限的设备（例如具有 AI 功能的 PC 或边缘计算设备）上部署神经网络的关键解决方案。
• 采用硬件和软件架构的协同设计框架将在优化 AI 模型的公平性和性能方面发挥重要作用。非易失性存储器 (NVM) 设备的集成和神经形态系统中的降噪也是未来发展的有希望的途径。
人们通常认为，
算法偏见是导致人工智能系统完整性和可靠性受到质疑的原因
然而，我们往往会忘记硬件也可能导致此类问题。而现在，这种情况越来越普遍，因为人工智能正部署在资源有限的平台上，例如边缘计算设备、正在进入医疗领域的人工智能电脑和新一代人工智能智能手机。在最近一项关于部署平台与深度神经网络 (DNN) 设计之间关系的研究中，来自美国印第安纳州圣母大学的一组研究人员展示了硬件对人工智能结果公平性的影响程度。正如圣母大学计算机科学与工程学教授、本文合著者石一宇所解释的那样，这
● 人工智能工具为教师提供有关学生进步和挑战的宝贵见解，从而促进更有效的教学决策。
● 借助机器学习和聚类等技术，人工智能提供了一种新的教学方法，为每个学生和群体提供个性化解决方案。
根据一项研究（法语），85% 的学生已经使用 ChatGPT 来完成家庭作业，这促使一些教师不再 WhatsApp 号码数据 布置书面作业。但这种人工智能的使用真的能促进学习吗？我们应该担心人工智能对教育的影响吗？
人工智能算法可以分析学生留下的痕迹，以确定他们的个人水平
事实上，人工智能不仅仅是ChatGPT，许多人工智能系统都可以在教育中发挥重要作用。首先，人工智能可以为学生创建个性化的学习路径。当学生辍学时，是因为他们的学业与他们的能力不匹配。要么太难，他们无法理解，要么太简单，他们感到无聊。利用机器学习技术，人工智能算法可以分析学生留下的痕迹，以确定他们的个人水平。人工智能不仅可以推荐不太容易或太难的练习，还可以给出提示、个性化反馈和激励信息，以鼓励学生或在他们遇到困难时帮助他们。这就是强化学习。
人工智能还可以为教师提供宝贵的帮助。它可以帮助评估和了解课堂，并在学生遇到困难或陷入困境 营销自动化对企业带来的 6 大好处 时提供进度反馈和警报。人工智能技术可以将相似的学习轨迹分组为群集，这些群集可用于自动将班级划分为具有相似特征的学生组。所有这些信息和这些微弱信号 印度手机号码 只能通过人工智能访问。配备人工智能仪表板后，教师最终可以做出完全知情的决策并真
习惯国际法与国际刑事法院规约新增战争罪
作者： Dapo Akande
最终结论
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