Tag: Learning

  • The Power of Process In Deeper Learning: A Case Study in Scaffolding

    An 8th-grade class at Hillbrook School in Los Gatos, California, is providing an example of how process and scaffolding can make student entrepreneurship projects more effective. The Social Impact + Leadership (SIL) Program adopts a process-oriented syllabus that takes a full semester, and involves field trips to farms, firms, and co-ops. Students are encouraged to reflect on their experiences, growth in skills, and how they formed new understandings about the world around them. By the end of the course, students have an understanding of the technical skills, content, and ethos required to build social impact products, services, and policies. Rather than rushing to “solution mode”, learners are encouraged to build up competencies as they develop the design, ideas and branding for their projects. The program is noted for how it enshrines process and makes it as crucial to students’ learning as the products they create. The SIL Program connects different subjects and co-opts mentors from inside and outside Hillbrook, and is committed to developing a nuanced understanding of the technical and ethical challenges to building successful social enterprises.



    >Source link>

    >>Join our Facebook Group be part of community. <<

  • Research, learning and development for higher learning institutions

    علم کی توسیع، عالمگیریت، اعلیٰ ٹیکنالوجی اور تیز رفتار سماجی تبدیلی کے موجودہ دور میں، زندگی بھر سیکھنا تدریس میں پیشہ ورانہ مہارت کا ایک بنیادی اصول ہے، اور اگر تعلیم کو بہتر بنانا ہے تو \’استاد پیشہ ورانہ مہارت\’ میں اضافہ ہونا چاہیے۔

    اسکولوں کی توجہ درس و تدریس کے موجودہ معیارات کو اپ گریڈ کرنے پر ہونی چاہیے۔ ہمارے تعلیمی نظام کے معیار اور طلباء کے سیکھنے کے معیار کو آگے بڑھانے کے لیے ہر استاد کو مسلسل سیکھنے والا ہونا چاہیے۔

    ریسرچ، لرننگ اینڈ ڈیولپمنٹ (RLD) کو اسکول ڈیولپمنٹ پلان کے ساتھ مربوط کیا جانا چاہیے۔ یہ تین طریقوں سے حاصل کیا جا سکتا ہے، کنٹینیونگ پرسنل اینڈ اینڈ پروفیشنل لرننگ (CPPL)، ڈیجیٹل لرننگ کیپیسٹی بلڈنگ (DLCB) اور Ed Talks- تعلیمی بات چیت اور مباحث۔

    تمام عملے کے ارکان کی ذمہ داری ہونی چاہیے کہ وہ اسکول پر مرکوز اور ذاتی کیریئر کے ترقیاتی منصوبے میں حصہ لیں۔ تمام اساتذہ کو عکاس پریکٹیشنرز ہونا چاہیے۔

    اساتذہ کی حوصلہ افزائی کی جانی چاہیے کہ وہ اپنے پیشہ ورانہ کام کو بڑھانے کے لیے اپنے علم، ہنر، سمجھ اور رویوں کو فروغ دیں۔ تمام عملے کے ارکان کو اپنی ترقی کی ضروریات اور پیشہ ورانہ خواہشات پر تبادلہ خیال کرنے کے باقاعدہ مواقع ملنے چاہئیں۔

    اسکولوں میں ایک RLD لیڈر ہونا ضروری ہے، جس کے پاس RLD کی قیادت اور انتظام کی ذمہ داری ہوگی اور جو اسکول کی قیادت کی ٹیم کا رکن ہوگا۔ اپنے کردار کو مؤثر طریقے سے نبھانے کے لیے اسے مناسب مدد اور تربیت تک رسائی حاصل ہوگی۔

    رہنما کی اہم ذمہ داریوں میں اسکول اور عملے کی ضروریات کو پورا کرنا اور مقامی، قومی اور بین الاقوامی سطح پر ہونے والی پیشرفت کے ساتھ تازہ ترین رہنا شامل ہونا چاہیے۔

    ترقی کی ذہنیت کے لیے اسکول \’سیکھنے کی تنظیموں\’ کے طور پر

    RLD کو کارکردگی کے انتظام اور اسکول کی بہتری کے مرکزی عنصر کے طور پر فروغ دیا جانا چاہیے اور RLD کے مواقع کی حد کے بارے میں تفصیلات فیکلٹی تک پہنچائی جانی چاہئیں۔

    RLD ٹیم کو اسکول کی خود تشخیص، کارکردگی کے انتظام کے اہداف کا تجزیہ، مقامی/قومی ترجیحات، اندرونی/بیرونی نگرانی، افراد اور ٹیموں کے ساتھ غیر رسمی/رسمی بات چیت جیسے میکانزم کے ذریعے اسکول کی ضروریات کی نشاندہی کرنی چاہیے۔

    RLD کے لیے اسکول کے انتظامات کو عملے کے اراکین کے اندر موجود خواہشات اور دلچسپیوں کی حد کے ساتھ وسائل کو معقول طریقے سے ملانا چاہیے۔ فراہم کردہ مواقع شناخت شدہ انفرادی، اسکول یا قومی ترقی کی ترجیحات کے مطابق ہونے چاہئیں اور طلباء کی کامیابیوں کے معیار کو بلند کرنے میں مدد کے لیے اچھے عمل پر مبنی ہونا چاہیے۔

    یہ مواقع ضروری تجربہ، مہارت اور مہارت رکھنے والوں کو فراہم کیے جائیں اور دستیاب وسائل کے مؤثر استعمال کے لیے منظم طریقے سے منصوبہ بندی کی جائے۔ اس سب کی بنیاد متعلقہ معیارات اور موجودہ تحقیق ہوگی۔ نگرانی اور تشخیص کا ایک مضبوط اور موثر نظام ہونا چاہیے۔ اسکول کو سیکھنے والوں کے سیکھنے کے ترجیحی انداز سے مطابقت کرنے اور اسکول کے اندر تدریس اور جھکاؤ پر زیادہ سے زیادہ اثر ڈالنے کی کوشش میں RLD نقطہ نظر کے وسیع پورٹ فولیو کی حمایت کرنی چاہیے۔

    \’استاد کے بطور اثاثہ\’ ماڈل جس میں اساتذہ کی شرکت اور معاہدہ شامل ہے۔ موجودہ کامیاب پریکٹس کی پہچان کو ایک حوالہ کی ترقی کے طور پر استعمال کیا جانا چاہیے، اور اساتذہ کی کلاس پر مبنی تحقیق کے شواہد کو \’استاد کی کمی\’ کے ماڈل کے بجائے پریکٹس وضع کرنے میں مدد کرنی چاہیے جہاں تربیت نافذ کی جاتی ہے اور شریک اساتذہ کا پروگرام پر کوئی اثر نہیں ہوتا ہے۔

    ان سرگرمیوں میں کورس یا کانفرنس میں حاضری، اسکول کے اندر دستیاب مہارت کا استعمال کرتے ہوئے اسکول میں تربیت، جیسے ٹیم کی تدریس، کوچنگ/مشاہدہ، کلاس روم کے مشاہدے میں مہارت، کسی بیرونی مشیر/مشیر تک رسائی کے ذریعے موجودہ مہارت کے اسکول پر مبنی کام کا اشتراک شامل ہوسکتا ہے۔ یا متعلقہ ماہر جیسے اعلی درجے کی مہارت یا لیڈ ٹیچر، اچھی اور کامیاب پریکٹس کا مشاہدہ کرنے یا اس میں حصہ لینے کے لیے اسکول کا دورہ، جیسے کہ اسی طرح کے حالات والے اسکول یا مضمون کے علاقے کا دورہ، ٹریننگ اسکول، تبادلہ یا تقرری، جیسے کسی دوسرے استاد کے ساتھ، اسکول، اعلیٰ تعلیم، بین الاقوامی تبادلہ اور دوسرے ماحول میں تجربہ کار ساتھیوں کا مشاہدہ کرنے کے مواقع۔

    ڈاکٹر ارشد احمد – وائس چانسلر، LUMS کے ساتھ انٹرویو

    دیگر طریقوں میں تحقیق کے مواقع، فاصلاتی تعلیم، تربیتی ویڈیوز، عکاسی، ایک مقالہ پیش کرنے کے مواقع، تربیتی پروگرام میں تعاون، سیکھنے کے فورم یا نیٹ ورک میں تعاون یا تعاون، مقامی اور قومی نیٹ ورکس میں شامل ہونا، اعلیٰ ملازمتوں کے ساتھ افزودگی شامل ہیں۔ ذمہ داری کی سطح، کسی اور کے کام میں فرنٹ لائننگ کام کرنا، جاب شیئرنگ، اداکاری کے کردار، کام کی گردش، دستاویزات یا وسائل تیار کرنا جیسے ذاتی ترقی کے منصوبے، تدریسی مواد، تشخیصی پیکیج، آئی سی ٹی یا ویڈیو پروگرام کی کوچنگ اور رہنمائی، بطور یا کام کرنا۔ ایک اہم دوست کی حمایت حاصل کرنا، ٹیم بنانے کی سرگرمی، شراکت داری، جیسے کہ کسی ساتھی کے ساتھ، گروپ، موضوع، مرحلہ، سرگرمی، ٹیم میٹنگز اور سرگرمیاں جیسے کہ مشترکہ منصوبہ بندی، مشاہدہ یا معیار سازی، خصوصی پروجیکٹ ورکنگ گروپ کے اندر سیکھنے کا ایک بہتر ماحول پیدا کرنا۔ اسکول.

    RLD ٹیم کو طالب علم اور اسکول کی حصولیابی پر اثرات کا جائزہ لینے کے لیے ایک سالانہ رپورٹ پیش کرنی چاہیے، پڑھائی اور سیکھنے میں بہتری، طلبہ کی سمجھ اور جوش میں اضافہ، عملے کے اعتماد میں اضافہ، عکاس مشق اور بھرتی کے بڑھتے ہوئے ثبوت، عملے کے اراکین کی برقراری اور کیریئر کی ترقی۔

    مؤثر طریقے سے پیروی کرنے پر، RLD پر توجہ مرکوز رکھنے والے اسکول کامیابی کے ساتھ عمدگی اور پیشہ ورانہ مہارت کے ماحول کو حاصل کریں گے جو جدت اور بہترین تدریسی طریقوں کو یقینی بنائے گا۔

    ضروری نہیں کہ مضمون بزنس ریکارڈر یا اس کے مالکان کی رائے کی عکاسی کرے۔



    >Source link>

    >>Join our Facebook page From top right corner. <<

  • TechCrunch+ roundup: Using predictive LTV, Boston VC survey, active learning for ML teams

    گزشتہ موسم خزاں میں، Voyantis کے CEO Ido Wiesenberg نے پیشن گوئی ماڈلنگ کے ذریعے گاہک کے حصول کے اخراجات کو کم کرنے کے لیے متعدد حربوں کے ساتھ TC+ پوسٹ کا اشتراک کیا۔

    ایک پیروی میں، وہ وضاحت کرتا ہے \”زیادہ ہدف، موثر حصول کی حکمت عملی\” بنانے کے لیے پیشین گوئی لائف ٹائم ویلیو (LTV) کا استعمال کیسے کریں جو گاہکوں کو حاصل کرنے اور برقرار رکھنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔

    فیصلے کے بہاؤ میں پیشن گوئی کرنے والے LTV کو شامل کرنا صرف منافع بخش گاہکوں کو سیلز سائیکل کے شروع میں شناخت کرنے سے زیادہ کام کرتا ہے – آپ اسے کارکردگی کے اہداف مقرر کرنے اور ٹیموں کو مہم کے بجٹ کو وسط میں ایڈجسٹ کرنے میں مدد کرنے کے لیے بھی استعمال کر سکتے ہیں۔


    مکمل TechCrunch+ مضامین صرف اراکین کے لیے دستیاب ہیں۔
    ڈسکاؤنٹ کوڈ استعمال کریں۔ TCPLUSROUNDUP ایک یا دو سال کی سبسکرپشن پر 20% کی بچت کرنے کے لیے


    \”فیصلوں کو مطلع کرنے کے لیے پیش گوئی کرنے والے LTV کا استعمال نہ کرنا ایک اضافے کے مترادف ہے، یہ نہ جانے کہ یہ کہاں ختم ہو گا اور یہ کتنا مشکل ہو گا،\” ویزن برگ لکھتے ہیں، جو کہ CAC کو پیش گوئی کرنے والے LTV آپٹیمائزیشن کے ساتھ ملانا خطرے اور نمو کو متوازن کرتا ہے۔

    اس پوسٹ میں پیشین گوئی کرنے والے LTV فیصلوں کی حقیقی زندگی کی مثالیں شامل ہیں جو اشتہاری اخراجات پر زیادہ منافع پیدا کرنے میں مدد کر سکتی ہیں یا کم کارکردگی دکھانے والی مہمات کی نشاندہی کر سکتی ہیں جنہیں ان کے ٹریک میں روکا جا سکتا ہے۔

    پڑھنے کا بہت بہت شکریہ،

    والٹر تھامسن
    ایڈیٹوریل مینیجر، TechCrunch+
    @yourprotagonist

    نجی جانا: PE ٹیک کے حصول کے لیے ایک گائیڈ

    \"چھوٹی

    تصویری کریڈٹ: پی ایم امیجز (ایک نئی ونڈو میں کھلتا ہے) / گیٹی امیجز

    سودے بازی کی تلاش میں پرائیویٹ ایکویٹی فرموں کے لیے، اب زندہ رہنے کا بہترین وقت ہے۔

    آئی پی او ونڈو بند ہونے اور بہت ساری عوامی کمپنیوں کو گھٹتی ہوئی قیمتوں کا سامنا کرنے کے ساتھ، PE فرموں نے H1 2022 میں M&A پر $226.5 بلین خرچ کیے، جو ایک سال پہلے کے مقابلے میں 39% زیادہ ہے۔

    تاہم، \”کامیابی کی گارنٹی نہیں ہے،\” جگگیر کے سی ایف او جیف لیبورڈ نے TC+ وضاحت کنندہ میں لکھا ہے جو اس بات کا جائزہ لیتا ہے کہ ان مہینوں میں کیا ہوتا ہے جو بند ہونے سے پہلے کی مدت کے بعد ہوتے ہیں۔

    \”ایم اینڈ اے کاروبار کرنے کا ایک حصہ ہے اور یہ تسلیم کرنا ضروری ہے کہ پی ای ٹیک-پرائیویٹ ڈیل کے اثرات اور خلل برسوں تک محسوس کیا جا سکتا ہے۔\”

    بائیوٹیک نے 2022 کے سٹارٹ اپ اصلاح میں حیرت انگیز طور پر روشن مقام ثابت کیا۔

    \"بائیوٹیک،

    تصویری کریڈٹ: گیٹی امیجز

    بائیوٹیک کمپنیوں پر حکومت کرنے والے سخت سائنس اور ضوابط انہیں دوسرے اسٹارٹ اپس سے بہت الگ رکھتے ہیں۔

    کلینکل ٹرائلز کو کامیابی کے ساتھ نیویگیٹ کرنا صرف سرمایہ کاروں کو یہ دکھانے سے کہیں زیادہ مشکل ہے کہ آپ پروڈکٹ مارکیٹ کے فٹ تک پہنچ سکتے ہیں، اور پھر بھی، \”امریکی بائیوٹیک ڈیلز نے بھی 2022 میں میڈین ڈیل سائز، $33.5 ملین، اور میڈین ویلیویشن، $38 ملین کے لیے نئے ریکارڈ قائم کیے،\” رپورٹس۔ ربیکا سزکوٹک۔

    اس بارے میں مزید جاننے کے لیے کہ یہ شعبہ مارکیٹ میں وسیع پیمانے پر ہونے والی اصلاحات کے پیش نظر اس قدر لچکدار کیوں رہا ہے، اس نے ابتدائی مرحلے کے تین بایوٹیک سرمایہ کاروں کا انٹرویو کیا:

    • جان فلاوین، بانی اور سی ای او، پورٹل انوویشنز
    • جارج کونڈے، جنرل پارٹنر، اینڈریسن ہورووٹز
    • زاویان ڈار، شریک بانی اور جنرل پارٹنر، ڈائمینشن کیپٹل

    5 سرمایہ کار بوسٹن کے لچکدار ٹیک ماحولیاتی نظام پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔

    \"\"

    کل کے TC سٹی اسپاٹ لائٹ: بوسٹن ایونٹ سے پہلے، انا ہیم نے علاقے میں سرگرم پانچ سرمایہ کاروں کا انٹرویو کیا تاکہ ڈیل میکنگ کی رفتار، برطرفی، اور مقامی ٹیک کمیونٹی کی دلچسپی کے دیگر موضوعات کے بارے میں مزید معلومات حاصل کی جا سکیں۔

    یہاں وہ ہے جس سے اس نے بات کی:

    • روڈینا سیسیری، بانی اور منیجنگ پارٹنر، گلاس ونگ وینچرز
    • للی لیمن، جنرل پارٹنر، انڈر سکور وی سی
    • سنجیو کلیور، پارٹنر، اوپن ویو
    • کیٹی راے، منیجنگ پارٹنر، دی انجن
    • Russ Wilcox، پارٹنر، Pillar VC

    فعال سیکھنا تخلیقی AI کا مستقبل ہے: اس سے فائدہ اٹھانے کا طریقہ یہاں ہے۔

    جنریٹیو AI ماڈلز جنہوں نے حالیہ مہینوں میں سرخیاں اور میمز بنائے ہیں وہ کسی کے گیراج یا تہہ خانے میں نہیں پکائے گئے تھے۔

    Encore کے شریک بانی ایرک لانڈاؤ کہتے ہیں، \”صرف اچھی مالی اعانت سے چلنے والے ادارے ہی ان ماڈلز کو بنانے کی اہلیت رکھتے ہیں، جو \”AI پروڈکشن گیپ کو چھلانگ لگانے اور ماڈلز بنانے کے لیے فعال سیکھنے کے تکراری عمل کو استعمال کرنے کی سفارش کرتے ہیں۔\” جنگل میں زیادہ تیزی سے دوڑنے کے قابل۔

    ایک TC+ پوسٹ میں جس کا مقصد ML ٹیم مینیجرز ہے، وہ فعال سیکھنے کا فائدہ اٹھانے کے لیے حکمت عملی کا اشتراک کرتا ہے اور بارہماسی خرید بمقابلہ تعمیر کے مخمصے کو حل کرتا ہے۔

    ستمبر میں TechCrunch Disrupt میں بولنے کے لیے ابھی درخواست دیں۔

    \"\"

    سان فرانسسکو میں اس ستمبر میں TechCrunch Disrupt میں بات کرنے میں دلچسپی ہے؟

    21 اپریل سے پہلے جس موضوع کے بارے میں آپ بات کرنا چاہتے ہیں اس کا عنوان اور تفصیل جمع کروائیں۔

    منتخب درخواست دہندگان کو گول میز مباحثے کی قیادت کرنے یا بریک آؤٹ سیشن میں شرکت کرنے کا موقع ملے گا جس کے بعد سامعین کے سوال و جواب ہوں گے۔





    >Source link>

    >>Join our Facebook page From top right corner. <<

  • Active learning is the future of generative AI: Here’s how to leverage it

    ماضی کے دوران چھ ماہ میں، ہم نے AI میں کچھ ناقابل یقین پیش رفت دیکھی ہے۔ Stable Diffusion کی ریلیز نے آرٹ کی دنیا کو ہمیشہ کے لیے بدل دیا، اور ChatGPT-3 نے گانے لکھنے، تحقیقی مقالوں کی نقل کرنے، اور عام طور پر گوگل کے سوالات کے مکمل اور بظاہر ذہین جوابات فراہم کرنے کی صلاحیت سے انٹرنیٹ کو ہلا کر رکھ دیا۔

    تخلیقی AI میں یہ پیشرفت مزید ثبوت پیش کرتی ہے کہ ہم ایک AI انقلاب کی منزل پر ہیں۔

    تاہم، ان میں سے زیادہ تر تخلیقی AI ماڈلز بنیادی ماڈلز ہیں: اعلیٰ صلاحیت کے حامل، غیر زیر نگرانی سیکھنے کے نظام جو کہ ڈیٹا کی وسیع مقدار پر تربیت دیتے ہیں اور اسے کرنے کے لیے لاکھوں ڈالر کی پروسیسنگ پاور لیتے ہیں۔ فی الحال، صرف اچھی مالی اعانت سے چلنے والے ادارے ہی ان ماڈلز کو بنانے کے قابل ہیں۔

    ایپلی کیشن لیئر AI تیار کرنے والی زیادہ تر کمپنیاں جو ٹیکنالوجی کو بڑے پیمانے پر اپنانے کو آگے بڑھا رہی ہیں اب بھی لیبل لگائے گئے تربیتی ڈیٹا کے بڑے پیمانے پر استعمال کرتے ہوئے زیر نگرانی سیکھنے پر انحصار کرتی ہیں۔ فاؤنڈیشن ماڈلز کے متاثر کن کارناموں کے باوجود، ہم ابھی بھی AI انقلاب کے ابتدائی دنوں میں ہیں اور متعدد رکاوٹیں ایپلی کیشن لیئر AI کے پھیلاؤ کو روک رہی ہیں۔

    کے بہاو معروف ڈیٹا لیبلنگ کا مسئلہ اضافی ڈیٹا کی رکاوٹیں موجود ہیں جو بعد کے مرحلے کے AI کی ترقی اور پیداواری ماحول میں اس کی تعیناتی میں رکاوٹ بنیں گی۔

    ان مسائل کی وجہ سے، ابتدائی وعدے اور سرمایہ کاری کے سیلاب کے باوجود، 2014 سے اب تک سیلف ڈرائیونگ کاروں جیسی ٹیکنالوجیز صرف ایک سال کی دوری پر ہیں۔

    یہ دلچسپ ثبوت کے تصوراتی ماڈل تحقیقی ماحول میں بینچ مارک کردہ ڈیٹاسیٹس پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں، لیکن حقیقی دنیا میں جاری ہونے پر وہ درست پیشین گوئی کرنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں۔ ایک بڑا مسئلہ یہ ہے کہ ٹیکنالوجی ہائی اسٹیک پروڈکشن ماحول میں درکار اعلی کارکردگی کی حد کو پورا کرنے کے لیے جدوجہد کرتی ہے، اور مضبوطی، وشوسنییتا اور برقرار رکھنے کے لیے اہم بینچ مارک کو نشانہ بنانے میں ناکام رہتی ہے۔

    مثال کے طور پر، یہ ماڈل اکثر آؤٹ لیئرز اور ایج کیسز کو ہینڈل نہیں کر پاتے ہیں، اس لیے خود سے چلنے والی کاریں خود سائیکل کے لیے سائیکلوں کی عکاسی کرنے میں غلطی کرتی ہیں۔ یہ قابل بھروسہ یا مضبوط نہیں ہیں اس لیے ایک روبوٹ بارسٹا ہر پانچ میں سے دو بار ایک بہترین کیپوچینو بناتا ہے لیکن باقی تین بار کپ کو پھیلا دیتا ہے۔

    نتیجے کے طور پر، AI پروڈکشن گیپ، \”یہ صاف ہے\” اور \”یہ کارآمد ہے\” کے درمیان کا فاصلہ ایم ایل انجینئرز کے پہلے اندازے سے کہیں زیادہ بڑا اور مضبوط رہا ہے۔

    جوابی طور پر، بہترین نظاموں میں بھی سب سے زیادہ انسانی تعامل ہوتا ہے۔

    خوش قسمتی سے، جیسا کہ زیادہ سے زیادہ ML انجینئرز نے AI کی ترقی کے لیے ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر کو اپنایا ہے، فعال سیکھنے کی حکمت عملیوں کا نفاذ بڑھتا جا رہا ہے۔ انتہائی نفیس کمپنیاں اس ٹیکنالوجی کا فائدہ اٹھائیں گی تاکہ AI پروڈکشن گیپ کو کم کر سکیں اور ایسے ماڈلز بنائیں جو جنگل میں زیادہ تیزی سے چل سکیں۔

    فعال تعلیم کیا ہے؟

    فعال تعلیم تربیت کو ایک زیر نگرانی ماڈل بناتی ہے۔ ماڈل ایک بڑے ڈیٹاسیٹ سے لیبل لگائے گئے ڈیٹا کے ابتدائی ذیلی سیٹ پر ٹرین کرتا ہے۔ اس کے بعد، یہ جو کچھ سیکھا ہے اس کی بنیاد پر باقی غیر لیبل والے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ ایم ایل انجینئر اس بات کا اندازہ لگاتے ہیں کہ ماڈل اپنی پیشین گوئیوں میں کتنا یقینی ہے اور، مختلف قسم کا استعمال کرکے حصول کے افعال، بغیر لیبل والے نمونوں میں سے کسی ایک کی تشریح کر کے شامل کردہ کارکردگی کے فائدے کی مقدار درست کر سکتا ہے۔

    اپنی پیشین گوئیوں میں غیر یقینی صورتحال کا اظہار کرتے ہوئے، ماڈل خود فیصلہ کر رہا ہے کہ اس کی تربیت کے لیے کون سا اضافی ڈیٹا سب سے زیادہ مفید ہو گا۔ ایسا کرنے میں، یہ تشریح کرنے والوں سے صرف اس مخصوص قسم کے ڈیٹا کی مزید مثالیں فراہم کرنے کو کہتا ہے تاکہ وہ اپنے اگلے دور کی تربیت کے دوران اس سب سیٹ پر زیادہ شدت سے تربیت دے سکے۔ اس کے بارے میں سوچیں جیسے کسی طالب علم سے یہ معلوم کرنے کے لیے کوئز کرنا کہ ان کے علم میں فرق کہاں ہے۔ ایک بار جب آپ کو معلوم ہو جائے کہ وہ کون سے مسائل سے محروم ہیں، آپ انہیں نصابی کتب، پیشکشیں اور دیگر مواد فراہم کر سکتے ہیں تاکہ وہ موضوع کے اس خاص پہلو کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے اپنی تعلیم کو ہدف بنا سکیں۔

    فعال سیکھنے کے ساتھ، ایک ماڈل کی تربیت ایک لکیری عمل ہونے سے ایک مضبوط فیڈ بیک لوپ کے ساتھ سرکلر کی طرف بڑھ جاتی ہے۔

    کیوں جدید ترین کمپنیوں کو فعال سیکھنے کا فائدہ اٹھانے کے لیے تیار ہونا چاہیے۔

    پروٹوٹائپ پروڈکشن کے فرق کو ختم کرنے اور ماڈل کی بھروسے کو بڑھانے کے لیے فعال سیکھنا بنیادی ہے۔

    یہ ایک عام غلطی ہے کہ AI سسٹمز کو سافٹ ویئر کا ایک جامد حصہ سمجھنا، لیکن ان سسٹمز کو مسلسل سیکھنا اور تیار ہونا چاہیے۔ اگر نہیں، تو وہ وہی غلطیاں بار بار کرتے ہیں، یا، جب وہ جنگل میں چھوڑے جاتے ہیں، تو وہ نئے منظرناموں کا سامنا کرتے ہیں، نئی غلطیاں کرتے ہیں اور ان سے سیکھنے کا موقع نہیں ملتا ہے۔



    >Source link>

    >>Join our Facebook page From top right corner. <<

  • Faster and sharper whole-body imaging of small animals with deep learning

    بجلی کی چمک کے بعد گرج کی آواز کو ہمارے کانوں تک پہنچنے میں چند لمحے لگتے ہیں۔ یہ رجحان فوٹواکوسٹک (PA) اثر کی وجہ سے ہے جہاں بجلی کے قریب موجود مواد فوری طور پر پھیل جاتا ہے کیونکہ بجلی کی نظری توانائی جذب ہو کر تھرمل توانائی میں تبدیل ہو جاتی ہے۔ اس PA اثر کو استعمال کرتے ہوئے، photoacoustic computed tomography (PACT) کنٹراسٹ میڈیم کا استعمال کیے بغیر جسم کے اندر تصاویر لینے کے لیے ایک پریمیئر پری کلینکل اور کلینیکل امیجنگ موڈیلٹی بن گئی ہے۔ تاہم، اس کی کم معیار کی تصاویر، جنہیں ایک سے زیادہ الٹراساؤنڈ سینسرز اور ملٹی چینل ڈیٹا ایکوزیشن (DAQ) سسٹم کے ساتھ بہتر بنایا جا سکتا ہے، اس کے نتیجے میں اس طرح کے ہارڈ ویئر کے بغیر زیادہ قیمت اور امیجنگ کی رفتار کم ہوتی ہے۔

    ایک POSTECH ریسرچ ٹیم — جس میں پروفیسر Chulhong Kim اور Ph.D. امیدوار Seongwook Choi (Department of Convergence IT انجینئرنگ)، پروفیسر Seungchul Lee اور Ph.D. امیدوار سو ینگ لی (محکمہ مکینیکل انجینئرنگ)، اور ڈاکٹر جِنگ یانگ (شعبہ الیکٹریکل انجینئرنگ) — نے PACT سسٹم کے لیے تیز اور اعلی ریزولیوشن امیجنگ حاصل کرنے کے لیے ایک گہری سیکھنے کا طریقہ پیش کیا ہے۔ یہ دریافت، دنیا میں پہلی، حال ہی میں شائع ہوئی تھی۔ ایڈوانسڈ سائنس.

    اگرچہ پچھلے مطالعات میں ریزولوشن کو بڑھانے کے لیے گہری سیکھنے کا استعمال کیا گیا ہے، یہ مطالعہ دنیا کا پہلا مطالعہ ہے جس نے تین جہتی ملٹی پیرامیٹرک PACT نظام پر گہری سیکھنے کا اطلاق کیا ہے۔ محققین نے یہ ثابت کیا ہے کہ دل، گردے اور دماغ میں ٹشوز کی حرکت کو ہائی ریزولوشن، تیز رفتار اور ریئل ٹائم میں مانیٹر کرنا ممکن ہے، ساتھ ہی ساتھ جانوروں کی پورے جسم کی تصویر کشی بھی ممکن ہے۔ انہوں نے پہلی بار یہ بھی دکھایا ہے کہ گہرائی سے سیکھنے کا اطلاق فارماکوکینیٹکس پر کیا جا سکتا ہے، جہاں جسم میں ان کے پھیلاؤ کا مشاہدہ کرنے کے لیے دوائیں خون کی نالیوں میں داخل کی جاتی ہیں، اور فنکشنل امیجنگ، جو ہر ٹشو کی آکسیجن سنترپتی کی پیمائش کرتی ہے۔

    اس تحقیق کے ذریعے محققین نے اس بات کی بھی تصدیق کی ہے کہ جانوروں پر تربیت یافتہ مصنوعی اعصابی نیٹ ورک انسانوں پر لاگو کیا جا سکتا ہے۔ یہ بھی معنی خیز ہے کہ انہوں نے رفتار یا معیار کی قربانی کے بغیر ہارڈ ویئر کے آلات کو آسان بنایا ہے کیونکہ مصنوعی نیورل نیٹ ورک مصنوعی نیورل نیٹ ورک کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والی آپٹیکل ویو لینتھ سے آزادانہ طور پر کام کرتا ہے۔ نتائج کی اشاعت کے ساتھ، تحقیقی ٹیم نے اندازہ لگایا ہے کہ پی اے سی ٹی ٹیکنالوجی ہارڈ ویئر کی تصریحات سے قطع نظر ہائی ریزولوشن اور تیز رفتار تصاویر حاصل کرکے مختلف ماحول میں وسیع پیمانے پر لاگو ہوگی۔ اس اہمیت کو تسلیم کرتے ہوئے، اس مطالعے کو تازہ شمارے میں بیک کور پیپر کے طور پر منتخب کیا گیا ہے۔ ایڈوانسڈ سائنس۔

    یہ مطالعہ درمیانی سطح کی ٹیکنالوجی، BRIDGE Convergence R&D پروگرام، گلوبل پی ایچ ڈی کے تعاون سے کیا گیا تھا۔ فیلوشپ، گلوبل فرنٹیئر پروگرام، کوریا میڈیکل ڈیوائس ڈویلپمنٹ فنڈ، انڈسٹریل انوویشن ٹیلنٹ گروتھ سپورٹ (R&D) اور نیشنل ریسرچ فاؤنڈیشن آف کوریا کا BK21 پروجیکٹ۔



    >Source link>

    >>Join our Facebook page From top right corner. <<

  • Excerpt: Learning in the Age of Climate Disaster

    ذیل میں کتاب سے ایک اقتباس ہے۔ موسمیاتی آفات کے دور میں سیکھنا: مستقبل کے فوبیا سے پرے استاد اور طالب علم کو بااختیار بنانا

    بذریعہ: میگی فیوریٹی

    اساتذہ اور طلباء کے لیے، جو ہر جگہ ناانصافی اور تباہی سے چمک رہے ہیں۔ جو ہر دن کے ہر لمحے محبت اور خوشی، زندگی اور استقامت سے مستقبل کو تراش رہے ہیں۔ میرے والدین کے لیے، جنہوں نے مجھے اپنے آباؤ اجداد کو پہچاننا سکھایا، جنہوں نے مجھے زمین سے پیار کرنے اور اس کو مجھ سے پیار کرنے کی راہ دکھائی۔ جس نے مجھے دکھایا پرورش تمام جانداروں کے ساتھ ہمسایہ تعلقات۔

    دیباچہ

    \”کیا فکر کرنا بہت جلد ہے؟

    یا ہمارے پاس کچھ وقت باقی ہے-

    کثرت میں سے انتخاب کرنے کے لیے یا

    ہماری زمین کو بے حال چھوڑنا؟

    …کیا فکر کرنا بہت جلد ہے؟

    یا کیا ہم اپنے لیے وقت نکال سکتے ہیں-

    سنجیدہ بات چیت کو ملتوی کرنا اور

    سیلاب زدہ فصلوں اور سوکھے کنوؤں کو نظر انداز کریں؟‘‘

    \”بہت جلد؟\” سے از ریحان رضا

    9ویں جماعت، حصار، انڈیا

    تیز رفتار تعدد کے ساتھ، موسمیاتی تبدیلی کے بین الاقوامی پینل (IPCC) کے سائنسدان ثبوتوں اور اتفاق رائے کی بنیاد پر رپورٹیں جاری کرتے ہیں کہ گلوبل وارمنگ کو روکنے کے لیے مواقع کی کھڑکی بند ہو رہی ہے۔ کاربن میں کمی کے قابل حصول اہداف کو پہلے ہی ختم کر دیا گیا ہے اور فیصلے کرنے کی طاقت رکھنے والوں کی طرف سے بڑے پیمانے پر کارروائیوں کے بغیر، خاص طور پر کرہ ارض سے مسلسل اخراج اور تباہی کے ساتھ ساتھ انفرادی اور اجتماعی اقدامات کے بارے میں، ہم وسیع پیمانے پر مصائب کی مسلسل شدت کو دیکھ رہے ہیں۔ اور موجودہ انسانی زندگیوں میں نقل مکانی پیشین گوئی: \”بدترین تصویر\” کو روکنے کے لیے ہم نے اہم نظامی تبدیلیاں کرنے کے لیے جتنے سالوں کو چھوڑا ہے وہ ایک ہندسوں تک گر گیا ہے۔

    2021 کے آخر میں، یونیسکو (اقوام متحدہ کی تعلیمی، ثقافتی، اور سائنسی تنظیم) نے ایک رپورٹ جاری کی جس میں تمام تعلیمی اداروں سے مطالبہ کیا گیا کہ وہ معمول کے مطابق کاروبار بند کریں اور زمین پر زندگی کو درپیش چار وجودی چیلنجوں پر توجہ مرکوز کریں: موسمیاتی تبدیلی، عدم مساوات، تقسیم، اور جدوجہد کرنے والی جمہوریتیں تعلیم واحد مقامی اور عالمی ادارہ ہے جو تقریباً ہر کسی کو چھوتا ہے، اور اس کے نتیجے میں تعلیم ہی تبدیلی لانے کے لیے سب سے زیادہ موثر اور باہم مربوط لیور ہے۔ معاشروں اور کمیونٹیز کے لیے اس سے زیادہ اہم وقت کبھی نہیں آیا ہے کہ وہ معلمین اور ہر قسم کے سیکھنے والوں کو گلے لگائیں اور بااختیار بنائیں کہ وہ زندگی کے لیے ان پیچیدہ، جڑے ہوئے تقاضوں کو حل کرنے میں قائدانہ کردار ادا کریں۔ بڑا سوال یہ ہے کہ ہم اسکولوں اور یونیورسٹیوں میں موسمیاتی تبدیلی کی حقیقتوں کا سامنا کیسے کر سکتے ہیں اور نا امیدی میں ڈوب نہیں سکتے؟

    صورت حال کی پیچیدگی پریشان کن ہے، لیکن الجھنے کے لیے پانچ ضروری آسانیاں ہیں۔ جب زبردست بے اختیاری کا سامنا ہو، ایجنسی سکھائیں. جب معدومیت کا سامنا ہو تو زندگی کی جڑوں کے قریب سے سکھائیں۔ ثقافتی تبدیلی کی کنجی اساتذہ کے پاس ہے۔ ہماری ماں زمین ہمارا خیال رکھتی ہے اور اس لیے ہمیں اس کا خیال رکھنا چاہیے۔ سب سے اچھی خبر: قدرت نے ہمیں وہ سب کچھ دیا ہے جس کی ہمیں ضرورت ہے۔

    علیحدگی اور تباہی کا کلچر مضبوط ہے اور اس کے نقصان کے نظام (نوآبادیات، نسل پرستی، جنس پرستی، ایکسٹریکٹیوسٹ سرمایہ داری) لچکدار ہیں۔ اس کے ساتھ حکومتیں اور پیسہ اور طاقتور بیانیہ (مادیت، پدرانہ نظام، تقدیر) ہے۔ اس نے زمینوں اور پرجاتیوں اور لوگوں کو نوآبادیاتی بنانے میں، اور اپنے اندر اور ایک دوسرے کے ساتھ رہنے والے قدرتی نظاموں کے ساتھ تعلقات کو توڑتے ہوئے صدیوں کا عرصہ گزارا ہے۔ یہ نکالتا ہے، آلودہ کرتا ہے، غلام بناتا ہے، اسمگل کرتا ہے، قید کرتا ہے اور قتل کرتا ہے۔ یہ شک اور نفرت، خوف، بدعنوانی اور جھوٹ کو جنم دیتا ہے۔ تباہی کی ثقافتوں کے خلاف ہمیشہ مضبوط لوگ لڑتے رہے ہیں اور محبت اور زندگی کی حکمتوں کو مضبوطی سے تھامے ہوئے ہیں۔ وہ ہمیں انصاف اور دیکھ بھال، کثرت اور امید کے راستے دکھاتے ہیں۔ ہمارے پاس پہلے سے موجود اختیارات کی گھر واپسی کے راستے۔

    ہم اسکولوں اور یونیورسٹیوں میں موسمیاتی تبدیلی کی حقیقتوں کا سامنا کیسے کر سکتے ہیں اور نا امیدی میں ڈوب نہیں سکتے؟

    میگی فیوریٹی

    ان راستوں پر، ہم اپنی تعلیم کو زندہ کر سکتے ہیں اور زندگی نے ہمیں جو کچھ دیا ہے اسے قبول کر کے زمین کو زندہ کر سکتے ہیں۔ لامحدود باہمی تعلق۔ ہم آہنگی تخلیق نو۔ تنوع کی وحدت۔ اجتماعی کامیابی۔

    مسلسل تبدیلی۔ یہ دوبارہ تخلیق کرنے والے اصول پزل باکس پر ایک زندہ وژن کی طرح ہیں جو ہمیں یاد دلاتا ہے کہ جب ہم اس بات پر زیادہ توجہ مرکوز کرتے ہیں کہ ٹکڑے کیسے ایک ساتھ فٹ بیٹھتے ہیں، تو ہم اس کے حصوں سے کہیں زیادہ خوبصورت چیز کو وجود میں لا سکتے ہیں۔ معلمین اور ان کے نوجوان (اور بوڑھے) اتحادیوں کے ہاتھ میں، زندگی کے اصول پہلے سے ہی ہمیں مستقبل کے خوف سے آگے بڑھنے اور کام کرنے میں مدد فراہم کر رہے ہیں، خوف، تقدیر، جرم، غصہ، الزام تراشی اور سب سے بڑھ کر بے بسی کا وہ چپچپا زہریلا مرکب جس میں بہت سی چیزیں ہیں۔ ہم پھنس گئے اور مستقبل کے بغیر کاروبار کے ساتھ آگے بڑھ رہے ہیں۔ ایک انتباہ: دوبارہ تخلیقی تعلیم ایک سفر ہے، منزل نہیں۔ آپ اس میں گریڈ حاصل نہیں کرتے اور کسی اور چیز کی طرف بڑھتے ہیں۔ فطرت ہمیں سکھاتی ہے کہ زندگی تبدیلی ہے۔ کوئی بھی یہ دعویٰ نہیں کر سکتا کہ اس نے سیکھ لیا ہے، کہ اب وہ دوبارہ تخلیقی سیکھنے کے ماہر ہیں اور اسے ورکشاپ میں آپ کو سکھا سکتے ہیں اور پھر آپ بھی ماہر ہوں گے۔ ہم ہمیشہ سیکھ رہے ہیں اور ایک ساتھ بدل رہے ہیں، گہرائی میں جا رہے ہیں، اس بات کو مزید سمجھ رہے ہیں کہ ہم انسان ہونے میں کس طرح بہتر ہو سکتے ہیں اور لامحدود بدلتے ہوئے تعلقات میں اپنا کردار ادا کر سکتے ہیں۔

    لہذا اگلے ابواب میں ہمارے ساتھ شامل ہوں، جہاں ہم ان طریقوں کو تلاش کریں گے جن میں اساتذہ پہلے سے ہی زندگی کے ساتھ ہم آہنگ ہو رہے ہیں اور جاننے اور ہونے کے تمام طریقوں کو استعمال کر رہے ہیں اور اسے مزید آزاد اور منصفانہ بنانے کے لیے سیکھنے کے نمونے کو تبدیل کر رہے ہیں۔ ہم زندگی اور محبت (استاد کی سپر پاور)، جذباتی بہبود، اور اسکول میں حفاظت کے بارے میں سوچنے کے لیے نئے فریم ورک کی تلاش کریں گے اور ان کو ہر کام میں شامل کریں گے۔ ہمارے نوجوان فکری شراکت دار ہمیں دکھائیں گے کہ ان کے لیے کیا اہمیت ہے۔ ہم اپنے اندر اور اپنے درمیان (دوبارہ) پیدا کرنے والی طاقت (پاور ٹو، پاور کے ساتھ) کے ذرائع کی نشاندہی کریں گے- وہ افادیت کے وسائل جو ہمارے پاس پہلے سے ہی تبدیلی لانے اور اجتماعی لچک کو مضبوط کرنے کے لیے موجود ہیں: ہماری شخصیت، لوگ، جگہ، مقصد، عمل، اور مثبتیت۔ . ہم تصور کریں گے اور اس کی کچھ زندہ مثالیں دیکھیں گے کہ اسکول کیسا دکھائی دے سکتا ہے اگر اسے ایسا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہو جو اسے کرنا چاہیے – ہم آہنگی، تعلق اور ایجنسی اور تبدیلی اور سیکھنے کی محبت اور ان کے ساتھ ہونے والے امکان کے احساس کی ثقافت کو فروغ دینے کے لیے۔ جب طاقت کے لیے ہمارے تمام وسائل ہمارے سیکھنے کے ماحول میں بنائے جاتے ہیں، تو فلاح و بہبود، باہمی ربط اور افادیت کا ایک مثبت احساس پھلنے پھولنے کی بنیاد بن جاتا ہے۔ ایک ساتھ مل کر، ہم دوبارہ تخلیق کرنے والی، زندہ دنیایں تخلیق کر سکتے ہیں۔

    Maggie Favretti ایک مصنف، کوڈسائن مفکر، سسٹمز چینج بنانے والی، معلم، موسمیاتی کارکن، اور ڈیزائن Ed 4 Resilience کی بانی ہیں۔



    Source link

  • 1,800 TCF schools: Jazz digitally enabling TCF to implement tech-enabled learning

    کراچی: Jazz، پاکستان کا معروف ڈیجیٹل آپریٹر اور VEON گروپ کا ایک حصہ، دی سیٹیزنز فاؤنڈیشن (TCF) کو ڈیجیٹل طور پر 1,800 TCF اسکولوں میں ٹیکنالوجی سے چلنے والی تعلیم کو نافذ کرنے اور ملک بھر میں 250,000 سے زائد طلباء کے لیے سیکھنے کے جدید تجربے کو یقینی بنانے کے لیے فعال کر رہا ہے۔

    اس اقدام کے ایک حصے کے طور پر، 23 کمپیوٹر لیبز کو پہلے ہی از سر نو بنایا جا چکا ہے، اور تمام TCF سکولوں میں ایک سکول مینجمنٹ ایپ متعارف کرائی گئی ہے، جو تمام طلباء، فیکلٹی اور غیر فیکلٹی ملازمین کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور انتظام کی کارکردگی، شفافیت اور درستگی پیش کرتی ہے۔ .

    پرائمری طلباء کے لیے ملاوٹ شدہ سیکھنے کا حل ایک جدید طریقہ ہے جو آن لائن اور آف لائن تعلیم کو یکجا کرتا ہے تاکہ سیکھنے کا ایک زیادہ انٹرایکٹو اور دل چسپ تجربہ فراہم کیا جا سکے، جب کہ گریڈ 6-8 کے لیے DLP (ڈیجیٹل لٹریسی پروگرام) کے تحت کمپیوٹر کا نصاب خاص طور پر طلباء کو اس سے آراستہ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ڈیجیٹل عمر کی مہارت.

    ڈیجیٹائزیشن کے اقدام نے 6 اور 7 گریڈ کے لیے کتابوں اور سیکھنے کے مواد کے اردو میں ترجمہ کرنے میں بھی سہولت فراہم کی، اس کے ساتھ اسکرپٹ شدہ دو لسانی اسباق کے منصوبے کے ساتھ ایک دو لسانی نصاب بنایا۔ اس کے علاوہ، پورے TCF نیٹ ورک کے اسکولوں میں 700 اینڈرائیڈ فونز فراہم کیے گئے، جس نے بلینڈڈ لرننگ پروگرام کے نفاذ میں مدد کی۔

    اس اقدام پر تبصرہ کرتے ہوئے، Jazz کے سی ای او عامر ابراہیم نے کہا، \”ہمیں اسکولوں کو ڈیجیٹل بنانے اور طلباء کو جدید ترین ٹیکنالوجی تک رسائی فراہم کرنے کے اس اہم اقدام پر TCF کے ساتھ تعاون کرنے پر فخر ہے۔ پاکستان کے اپنے ڈیجیٹل پاکستان کے وژن کو عملی جامہ پہنانے کے لیے، Jazz اپنے وسائل اور مہارت کو طویل المدت، پائیدار حل اور شراکت داریوں کے لیے جمع کرنا جاری رکھے ہوئے ہے جو افراد اور بڑی کمیونٹی کو ترقی دیتے ہیں۔\”

    مزید برآں، خواتین اساتذہ کا تربیتی پروگرام اس گرانٹ کا ایک اہم حصہ ہے کیونکہ یہ ڈیجیٹل طور پر خواتین کو مزید قائدانہ کردار ادا کرنے اور ان کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے بااختیار بنائے گا، جو کہ ایک مربوط اور مساوی معاشرے کی تعمیر کے لیے جاز کے لیے ایک اہم مرکز رہا ہے۔

    کاپی رائٹ بزنس ریکارڈر، 2023



    Source link

  • Facebook is going to explain more about how machine learning decides the ads you see

    Meta فیس بک کے اشتہارات کی شفافیت کے ٹولز کو اپ ڈیٹ کر رہا ہے تاکہ یہ بہتر طریقے سے وضاحت کی جا سکے کہ یہ کس طرح مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے تاکہ یہ فیصلہ کیا جا سکے کہ آپ کون سے اشتہارات دیکھتے ہیں۔

    معلومات کا خلاصہ ان موضوعات میں کیا گیا ہے کہ ہماری ٹیکنالوجیز پر اور اس سے باہر آپ کی سرگرمی کیسے ہوتی ہے — جیسے کہ کسی دوست کے فیس بک پیج پر پوسٹ کو پسند کرنا یا اپنی پسندیدہ کھیلوں کی ویب سائٹ کے ساتھ تعامل کرنا — ہو سکتا ہے۔ مشین لرننگ ماڈلز کو مطلع کریں۔ ہم آپ کو نظر آنے والے اشتہارات کو شکل دینے اور ڈیلیور کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

    نئی مثالیں اور مثالیں جو یہ بتاتی ہیں کہ ہمارے مشین لرننگ ماڈلز آپ کو متعلقہ اشتہارات دکھانے کے لیے مختلف موضوعات کو کس طرح جوڑتے ہیں۔

    ہمارے اشتہارات کے کنٹرولز تلاش کرنے کے مزید طریقے۔ اب آپ رسائی حاصل کر سکیں گے۔ اشتہارات کی ترجیحات \”میں یہ اشتہار کیوں دیکھ رہا ہوں؟\” میں اضافی صفحات سے ٹول

    Pavón کا کہنا ہے کہ بیرونی رازداری کے ماہرین اور پالیسی کے اسٹیک ہولڈرز نے تجویز کیا کہ کمپنی اپنی شفافیت میں اضافہ کرے کہ مشین لرننگ کس طرح سے یہ انتخاب کرنے میں مدد کرتی ہے کہ کون سے اشتہارات دکھائے جائیں۔ \”ہم مشین لرننگ ماڈلز کو ذمہ داری سے استعمال کرنے کے لیے پرعزم ہیں،\” پاون نے لکھا۔ \”ہم مشین لرننگ کو کس طرح استعمال کرتے ہیں اس کے بارے میں شفاف ہونا ضروری ہے کیونکہ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ لوگ اس بات سے آگاہ ہیں کہ یہ ٹیکنالوجی ہمارے اشتہارات کے نظام کا ایک حصہ ہے اور وہ جانتے ہیں کہ یہ کس قسم کی معلومات استعمال کر رہی ہے۔\”

    مجھے اپنے فیس بک فیڈ پر کوئی ایسا اشتہار نہیں ملا ہے جو سیاق و سباق میں نئی ​​معلومات دیکھ سکوں، لیکن Pavón کے بلاگ میں چند اسکرین شاٹس شامل ہیں جو آپ کو اندازہ دے سکتے ہیں کہ کیا توقع کی جائے۔

    \"میٹا

    میٹا کیا دکھا سکتا ہے اس کی ایک مثال یہ ہے۔
    تصویر: میٹا

    اپ ڈیٹ شدہ پیغام رسانی سب سے پہلے فیس بک پر آ رہی ہے، اور کمپنی اسے \”مستقبل میں\” انسٹاگرام پر لانے کا ارادہ رکھتی ہے۔ TikTok نے بھی اس بارے میں زیادہ شفاف ہونا شروع کر دیا ہے کہ آپ جو مواد دیکھتے ہیں اسے کیوں دیکھتے ہیں، اسی طرح کا اضافہ کرتے ہوئے۔ \”یہ ویڈیو کیوں\” کی خصوصیت آپ کے لیے فیڈز میں جو کچھ ظاہر ہوتا ہے اس کے بارے میں تفصیلات کے ساتھ دسمبر میں.



    Source link

  • Learning from Vietnam’s transformation | The Express Tribune

    1986 میں شروع ہونے والے ویتنام کے معاشی ڈھانچے کی از سر نو تنظیم نجی سرمایہ کاری کے ذریعے صنعت کاری کی حوصلہ افزائی کرتی ہے۔ معیشت میں نجی سرمائے کو لانے کے لیے نئی اصلاحات شروع کی گئیں اور نئے قوانین بنائے گئے۔ ریاستی ملکیتی انٹرپرائزز (SOEs) کو مساوات کے ذریعے نئے سرے سے بنایا گیا۔ پیداواریت اور کارکردگی پر توجہ مرکوز کی گئی جس کی وجہ سے صنعتی پیداوار میں اضافہ ہوا۔ بھاری صنعتوں کو ترجیح دی گئی، جن کی قیادت خصوصی طور پر SOEs کرتے تھے۔ ترجیحی شعبوں کی ترقی کی منصوبہ بندی کی گئی۔ ملکی ضروریات کے لیے مینوفیکچرنگ سیکٹر کو ترجیح دی گئی جبکہ برآمدات کے لیے محنت کش صنعتوں کی حوصلہ افزائی کی گئی۔ تاہم، صنعتوں کو زیادہ تر ٹیرف، نان ٹیرف رکاوٹوں، کوٹوں اور ڈیوٹیوں کے ساتھ تحفظ حاصل تھا۔

    1986 سے 2005 تک، مخصوص شعبوں پر مسلسل توجہ کے ساتھ تحفظ پسندی کی دوہری پالیسی پر عمل کیا گیا۔ مینوفیکچرنگ سیکٹر برآمدات کا اہم شعبہ بن جاتا ہے۔ SOEs صنعتی پیداوار میں کم محنتی پیداوری کے ساتھ ناکارہ رہے۔ ٹیرف کا ڈھانچہ ٹھیک تھا لیکن انتخابی تحفظ پسندی کی طرف رجحان کے ساتھ۔ درآمدات پر پابندیاں برآمدی پیداوار پر ٹیکس کے طور پر کام کرتی ہیں۔ انہوں نے تمام صنعتوں کے لیے ان پٹ کی لاگت میں اضافہ کیا جس سے برآمد کرنے والی فرموں کے نسبتاً منافع کو گھریلو مارکیٹ کے لیے پیداوار کے مقابلے میں کم کر دیا۔

    درآمدی متبادل پالیسیاں صنعتوں بشمول برآمدی شعبوں کو سپلائی فراہم کرنے میں ناکام رہیں۔ برآمدی شعبے کا درآمدات پر انحصار بڑھ گیا۔ اعلی ٹیرف کے ڈھانچے کے ساتھ، برآمدی شعبے کے لیے ان پٹ مہنگے ہو جاتے ہیں، جس سے برآمدی شعبے کی مسابقت پر منفی اثر پڑتا ہے۔ صنعتی پالیسیاں فرم کی سرگرمیوں کو کافی حد تک سہولت فراہم کرنے میں ناکام رہیں۔ 1991 میں ڈیوٹی میں چھوٹ کی اسکیمیں متعارف کروائی گئیں۔ اس کا مقصد برآمدی صنعتوں کے لیے درآمدی انٹرمیڈیٹ ان پٹ تک ڈیوٹی فری رسائی فراہم کرنا تھا۔ حکومت نے ایسے قوانین منظور کیے جنہوں نے ڈیوٹی فری زون قائم کیے جسے ایکسپورٹ پروسیسنگ زونز (EPZs) کہا جاتا ہے۔ EPZs میں کام کرنے کے لیے تیار فرموں کو ان پٹس تک ڈیوٹی فری رسائی اور ٹیکس میں رعایت کے ساتھ ترغیب دی گئی۔

    WTO میں ویتنام کا الحاق 2007 میں مکمل ہوا۔ اس نے مختلف ممالک کے ساتھ کئی معاہدوں پر دستخط کیے، عالمی معیشت میں اس کے انضمام کو مزید مضبوط کیا۔ 2007 کے بعد مختلف آزاد تجارت اور دوطرفہ معاہدوں پر دستخط کیے گئے۔ ٹیرف کے ڈھانچے کو وزنی اوسط ٹیرف میں مسلسل کمی کے ساتھ دوبارہ ترتیب دیا گیا۔ ٹیکسٹائل کے لباس اور جوتے کے زمرے سے آنے والے سب سے زیادہ شراکت کے ساتھ وزنی اوسط ٹیرف میں نمایاں کمی واقع ہوئی۔ 2014 سے، ویتنام نے بہت سے آزاد تجارتی معاہدوں (FTAs) کو انجام دینے کی کوششیں کی ہیں۔ اگست 2021 تک، ویتنام نے باضابطہ طور پر 15 FTAs ​​میں شمولیت اختیار کی ہے، جس میں علاقائی شراکت داروں کے ساتھ ASEAN کے چھ FTAs ​​اور علاقائی جامع اقتصادی شراکت داری شامل ہے۔ ویتنام نے اصلاحات کے نفاذ کے بعد سے مارکیٹ پر مبنی شرح مبادلہ کی پالیسی پر عمل کیا ہے۔ مقامی کرنسی کی مسلسل اوسطاً 3% کی قدر میں کمی جاری ہے جب کہ 2001 سے 2017 تک برآمدات میں 18% اضافہ ہوا ہے۔ اس لیے طویل مدت میں برآمدات میں اضافے کو سپورٹ کرنے کے لیے فلوٹنگ ایکسچینج سب سے اہم پالیسی ہے۔

    آج، ویتنام دنیا کی تیزی سے ترقی کرنے والی معیشتوں میں سے ایک ہے۔ جنرل سٹیٹسٹکس آفس (جی ایس او) ویتنام کے مطابق، 2022 میں ملک کی جی ڈی پی میں 8.02 فیصد اضافہ ہوا۔ ویتنام کی فی کس آمدنی اب $3,756 تک پہنچ گئی ہے جو کہ ہندوستان، پاکستان اور بنگلہ دیش سے زیادہ ہے۔ ویتنام کی طرف سے کیے گئے ان تمام پالیسی اقدامات کو سمجھتے ہوئے، کوئی یہ سمجھ سکتا ہے کہ پاکستان کو پالیسی اصلاحات کے ساتھ آگے بڑھنا چاہیے۔ درآمدات کے متبادل اور تحفظ پسندی سے ہٹ کر، اور مارکیٹ پر مبنی شرح مبادلہ کے ساتھ تجارتی لبرلائزیشن کو آگے بڑھانا پاکستان کی برآمدی ترقی کے معجزے کی بنیاد بن سکتا ہے۔ پاکستان کو چاہیے کہ وہ SOEs کی نجکاری شروع کرے اور اپنی صنعتی بنیاد کو ترقی دینے کے لیے چھوٹے کاروباری اداروں کو فروغ دے۔ زرعی شعبے میں زمینی اصلاحات ٹیکنالوجی اور اختراعات کی شمولیت کے ساتھ زرعی پیداوار کو بہتر بنائیں گی۔

    ایکسپریس ٹریبیون، فروری 9 میں شائع ہوا۔ویں، 2023۔

    پسند فیس بک پر رائے اور اداریہ، پیروی @ETOpEd ٹویٹر پر ہمارے تمام روزانہ ٹکڑوں پر تمام اپ ڈیٹس حاصل کرنے کے لیے۔





    Source link