


Daerah sekolah Amerika menggunakan AI untuk mencegah keganasan sekolah, mengesan bahasa yang mengancam dan memberitahu pentadbir, tetapi kadar pra-diagnosis hanya 25%
Satu lagi penembakan berlaku di Amerika Syarikat.
Pada 24 Mei, satu tembakan berlaku di Sekolah Rendah Robb di Uvalde, Texas Sekurang-kurangnya 19 kanak-kanak dan 2 guru terbunuh. Ini adalah penembakan sekolah paling maut di Amerika Syarikat sejak penembakan Sekolah Rendah Sandy Hook di Newtown, Connecticut, pada 2012. Ia juga sekurang-kurangnya penembakan tadika, sekolah rendah dan menengah ke-30 di Amerika Syarikat pada 2022.
Menurut laporan media Perancis, pelaku tembakan itu mungkin seorang remaja berusia 17 tahun.
Pada waktu tempatan ke-29, Presiden AS Biden dan Wanita Pertama Jill Biden pergi ke tempat kejadian penembakan beramai-ramai di Sekolah Rendah Robb di Uvalde, Texas Sebuah tempat peringatan telah disediakan di luar sekolah rendah dan bunga diletakkan kepada mangsa.
Setiap kali tembakan besar-besaran remaja berlaku, kita pasti tertanya-tanya: Bagaimana tanda-tanda ini datang untuk ditemui?
AI sedang menghentikan keganasan di sekolah
Menyasarkan individu dan campur tangan awal adalah penting.
Sekolah juga semakin bergantung pada perisian pemantauan untuk menyemak siaran dan artikel yang mereka terbitkan dalam talian, kerana mereka hampir selalu mendokumentasikan inisiatif ini.
Sistem perisian ini, daripada syarikat seperti Gaggle, Lightspeed Systems dan Bark, boleh memantau komunikasi pada peranti dan rangkaian keluaran sekolah. Antaranya, AI boleh mengesan beberapa bahasa yang menunjukkan bahawa pelajar mempunyai kecenderungan untuk membahayakan diri sendiri atau orang lain.
E-mel yang ditulis pada Google Docs dan Microsoft Office atau rancangan untuk keganasan, serta carian Internet untuk senjata atau kaedah bunuh diri, dibenderakan kepada pentadbir, yang kemudiannya mesti memutuskan sama ada ancaman itu boleh dipercayai dan cara Mengambil tindakan.
"Ini ialah sistem amaran awal untuk memaklumkan kami tentang perkara yang mungkin berlaku, supaya kami boleh membantu mereka kembali ke tahap kenormalan relatif". Quintin Shepherd berkata.
Walaupun mustahil untuk mengetahui berapa banyak tembakan di sekolah telah dihalang, pengguna berkata teknologi itu boleh membenderakan amaran apabila pelajar menggunakan perkhidmatan sekolah untuk berkomunikasi, dan sekolah mesti bersedia untuk Bersedia untuk mengambil tindakan apabila amaran berlaku, menilai amaran dan bertindak balas.
Makluman biasanya termasuk perkataan yang dibenderakan, jenis ancaman dan tempat pelajar bersembang dan menaip. Apabila ancaman dianggap boleh dipercayai, seperti apabila pelajar menulis tentang mempunyai pemikiran untuk membunuh diri dan bukannya mengerjakan projek kelas, kaunselor sekolah dikehendaki menjalankan lawatan rumah.
Pegawai sekolah mengatakan ibu bapa sering menyatakan rasa terkejut. Bergantung pada keadaan, pelajar mungkin dimasukkan ke hospital, dirujuk kepada ahli terapi untuk rawatan, atau dipantau dengan lebih teliti oleh kaunselor.
Remaja lelaki yang didakwa membunuh 10 orang di sebuah pasar raya di Buffalo, New York, awal bulan ini juga telah dipindahkan ke hospital. Kakitangan perubatan memutuskan bahawa dia tidak berada dalam bahaya atau sakit mental dan menghantarnya pulang.
Daerah Victoria menggunakan Gaggle, yang berharga kira-kira $6 setiap pelajar setahun.
Bagaimanapun, Shepherd berkata daerah sekolah tidak boleh bergantung semata-mata pada teknologi untuk mencegah keganasan di sekolah. Apabila dia menjadi penguasa empat tahun lalu, dia bertanya kepada ahli komuniti tentang kebimbangan mereka, dan keselamatan pelajar berada pada kedudukan tinggi. Orang dewasa telah menyatakan keperluan untuk lebih banyak langkah keselamatan fizikal, seperti polis sekolah dan sistem pemberitahuan. Pelajar mengatakan bahawa mereka memerlukan lebih banyak sokongan kesihatan mental dan membantu mengembangkan kemahiran mengatasi.
Daerah sekolah telah menerima berbilion dolar dalam pembiayaan bantuan untuk menangani isu kesihatan mental dan kehilangan pembelajaran, Mereka juga sedang berusaha untuk menggunakan semua alat yang ada pada mereka untuk mengesan dan mencegah keganasan.
Shepherd berkata daerahnya telah menghapuskan 300 pekerjaan operasi, pentadbiran dan pengajaran untuk menyediakan lebih banyak perkhidmatan kesihatan mental kepada pelajar. Victoria ialah daerah dengan 13,500 pelajar daripada komuniti Hispanik berpendapatan rendah. Ia menambah pakar tingkah laku sosial-emosi ke setiap sekolah untuk membantu pelajar dan keluarga yang bergelut.
“Kami sedar bahawa setiap pelajar datang ke sekolah dengan perasaan tertentu, dan kadangkala perasaan itu sedih, marah atau kecewa Jika kita dapat melihatnya lebih awal, kita boleh Membantu kanak-kanak untuk tidak membiarkannya perasaan merampas emosi mereka, iaitu apabila perkara buruk berlaku ”
94% rancangan dikongsi terlebih dahulu
Tahun lalu, Rahsia A.S. Perkhidmatan menganalisis 67 plot ganas yang dielakkan terhadap sekolah, dan mereka mendapati bahawa dalam 94% kes, penyerang berkongsi rancangan itu secara lisan, melalui mesej elektronik atau siaran dalam talian. Yang lain telah menggariskan rancangan mereka dalam jurnal, dokumen, video atau rakaman yang belum dikongsi.
Lelaki bersenjata di Universiti Uvalde menghantar mesej teks kepada seorang gadis di luar negara di Facebook, mengatakan dia merancang untuk membunuh nenek dan pelajarnya sebelum tembakan. Dia juga dikatakan telah menyiarkan gambar dan video senjata api dan mencederakan diri sendiri di media sosial.
Menurut laporan FBI tentang tingkah laku penembak yang membawa kepada serangan, penembak aktif mempamerkan empat hingga lima tingkah laku yang berkaitan dengan orang di sekeliling mereka, seperti perubahan dalam kesihatan mental, Interaksi interpersonal yang sukar dan perbincangan tentang keganasan.
Penembak juga mengalami pelbagai masalah pada tahun sebelum penembakan, daripada tindakan tatatertib di sekolah hingga penderaan di rumah. Isu kesihatan mental seperti kemurungan, kebimbangan atau paranoia adalah perkara biasa dalam kalangan penembak ini. Bagaimanapun, hanya kira-kira 25 peratus daripada kes yang disiasat oleh FBI menerima diagnosis rasmi sebelum serangan itu.
FBI mendapati bahawa penembak di bawah umur 18 tahun, rakan sekelas lebih cenderung untuk memerhatikan tindakan mereka berbanding ahli keluarga. Tingkah laku itu dilaporkan kepada penguatkuasa undang-undang dalam 41% kes, dan dalam kebanyakan kes, satu-satunya perbincangan tentang tingkah laku itu adalah antara penembak dan rakannya.
Fikiran membunuh diri juga biasa di kalangan remaja yang terus mencederakan orang lain, menurut FBI dan pegawai lain.
"Mereka yang membunuh cenderung membunuh diri dan berpotensi mengancam kawasan itu." , pengarah keselamatan dan keselamatan untuk Daerah Sekolah 49 di Irvine, berkata daerah itu menggunakan Bark untuk memberi amaran kepada pentadbir tentang ancaman kepada pelajar.
Watson berkata daerahnya mula menyedari peningkatan dalam isu kesihatan mental belia semasa tahun persekolahan 2017-2018, dan sejak itu terdapat sitiran pelajar membunuh diri di kawasan Northeast Colorado Springs.
Bark menyediakan perkhidmatan AI percuma kepada sekolah untuk mengimbas komunikasi mereka. Perisian ini bukan aplikasi kendiri atau penapis yang digunakan di seluruh rangkaian sekolah sebaliknya, ia dilaksanakan dalam Google dan Microsoft Office 365 sekolah. Dengan yuran tahunan sebanyak $2 bagi setiap pelajar, daerah sekolah boleh meminta pengulas keluar selepas waktu sekolah untuk menyemak kemungkinan ancaman serius.
Tetapi seperti yang dikatakan oleh Shepherd, kita tidak boleh bergantung sepenuhnya pada teknologi Sejauh mana AI boleh menyelesaikan masalah sedemikian, kita masih perlu terus memerhati dan meneroka.
Laporan berkaitan: https://www.wsj.com/articles/how-do-schools-spot-possible-shooters-before-tragedy-strikes-this-tech-can -bantuan-11653602532
Atas ialah kandungan terperinci Daerah sekolah Amerika menggunakan AI untuk mencegah keganasan sekolah, mengesan bahasa yang mengancam dan memberitahu pentadbir, tetapi kadar pra-diagnosis hanya 25%. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Terdapat banyak sebab mengapa permulaan MySQL gagal, dan ia boleh didiagnosis dengan memeriksa log ralat. Penyebab umum termasuk konflik pelabuhan (periksa penghunian pelabuhan dan ubah suai konfigurasi), isu kebenaran (periksa keizinan pengguna yang menjalankan perkhidmatan), ralat fail konfigurasi (periksa tetapan parameter), rasuah direktori data (memulihkan data atau membina semula ruang meja), isu ruang jadual InnoDB (semak fail ibdata1) Apabila menyelesaikan masalah, anda harus menganalisisnya berdasarkan log ralat, cari punca utama masalah, dan mengembangkan tabiat sandaran data secara teratur untuk mencegah dan menyelesaikan masalah.

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Penjelasan terperinci mengenai atribut asid asid pangkalan data adalah satu set peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Mereka menentukan bagaimana sistem pangkalan data mengendalikan urus niaga, dan memastikan integriti dan ketepatan data walaupun dalam hal kemalangan sistem, gangguan kuasa, atau pelbagai pengguna akses serentak. Gambaran keseluruhan atribut asid Atomicity: Transaksi dianggap sebagai unit yang tidak dapat dipisahkan. Mana -mana bahagian gagal, keseluruhan transaksi dilancarkan kembali, dan pangkalan data tidak mengekalkan sebarang perubahan. Sebagai contoh, jika pemindahan bank ditolak dari satu akaun tetapi tidak meningkat kepada yang lain, keseluruhan operasi dibatalkan. Begintransaction; UpdateAcCountSsetBalance = Balance-100Wh

Sebab utama kegagalan pemasangan MySQL adalah: 1. Isu kebenaran, anda perlu menjalankan sebagai pentadbir atau menggunakan perintah sudo; 2. Ketergantungan hilang, dan anda perlu memasang pakej pembangunan yang relevan; 3. Konflik pelabuhan, anda perlu menutup program yang menduduki port 3306 atau mengubah suai fail konfigurasi; 4. Pakej pemasangan adalah korup, anda perlu memuat turun dan mengesahkan integriti; 5. Pembolehubah persekitaran dikonfigurasikan dengan salah, dan pembolehubah persekitaran mesti dikonfigurasi dengan betul mengikut sistem operasi. Selesaikan masalah ini dan periksa dengan teliti setiap langkah untuk berjaya memasang MySQL.

Jurutera Backend Senior Remote Company Kekosongan Syarikat: Lokasi Lokasi: Jauh Pejabat Jauh Jenis: Gaji sepenuh masa: $ 130,000- $ 140,000 Penerangan Pekerjaan Mengambil bahagian dalam penyelidikan dan pembangunan aplikasi mudah alih Circle dan ciri-ciri berkaitan API awam yang meliputi keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian. Tanggungjawab utama kerja pembangunan secara bebas berdasarkan rubyonrails dan bekerjasama dengan pasukan react/redux/relay front-end. Membina fungsi teras dan penambahbaikan untuk aplikasi web dan bekerjasama rapat dengan pereka dan kepimpinan sepanjang proses reka bentuk berfungsi. Menggalakkan proses pembangunan positif dan mengutamakan kelajuan lelaran. Memerlukan lebih daripada 6 tahun backend aplikasi web kompleks

MySQL boleh mengembalikan data JSON. Fungsi JSON_EXTRACT mengekstrak nilai medan. Untuk pertanyaan yang kompleks, pertimbangkan untuk menggunakan klausa WHERE untuk menapis data JSON, tetapi perhatikan kesan prestasinya. Sokongan MySQL untuk JSON sentiasa meningkat, dan disyorkan untuk memberi perhatian kepada versi dan ciri terkini.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->
