2023-05-22 14:42 安徽人事考试网 文章来源:山西特岗教师招聘考试网
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2023山西特岗教师招募考试职位表出来了吗
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2023年山西省特岗教师考试公告https://ah.huatu.com/zt/sxtgjsksgg/
2023年山西特设岗位教师招聘考试职位表https://ah.huatu.com/zt/sxtgjszwb/
现将2023年全省特岗教师招聘工作有关事项公告如下:
2023年,我省共招聘特岗教师2520名,其中中央特岗计划1520名,省特岗计划1000名。
招聘条件及对象
1、热爱教师职业,符合招聘岗位要求。应符合《教师法》《教师资格条例》等法律法规规定的身体条件和心理条件。
2、年龄不超过30周岁(1992年7月1日及之后出生)。以普通高校本科及以上毕业生为主,鼓励本科师范专业毕业生应聘,可适当招聘高等师范专科毕业生。具体学历要求由设岗县自主确定。
按照《山西省退役军人事务厅 中共山西省委机构编制委员会办公室 山西省教育厅 山西省人力资源和社会保障厅关于促进优秀退役军人到中小学任教的工作方案(试行)》要求,退役军人年龄放宽到35岁。
3、具有相应的教师资格证书。符合新时代中小学教师职业行为十项准则要求,无违法犯罪记录和其他不得聘用的违规记录。
已取得全国中小学教师资格考试合格证明或师范生教师职业能力证书(在有效期内),暂未取得教师资格证书人员也可报考,须在签约前取得中小学教师资格证书。报名时填写全国中小学教师资格考试合格证明编号或师范生教师职业能力证书编号。
(1)应聘初中教师特设岗位必须具有普通高校本科及以上学历。
(2)应聘小学教师特设岗位必须具有普通高校本科及以上学历或全日制普通高校师范教育类专业专科学历。
(3)应聘人员教师资格证书的学科学段与应聘岗位的学科学段一致,高段学科可向下融通。小学全科教师资格证书可报小学全部岗位,物理、化学、生物教师资格证书可报小学科学岗位。报名时未取得教师资格证书的应聘人员,在签约前取得的教师资格证书应符合上述要求。
(4)身体健康,五官端正,按照《山西省教师资格申请人员体检标准及办法(修订)》体检考察合格。
4、实施特岗计划的县(市、区),按照《中共山西省委组织部 山西省人力资源和社会保障厅关于进一步做好艰苦边远地区事业单位公开招聘工作的通知》,可拿出一定数量的岗位面向本县户籍人员或生源招聘。
5、设置面向在我省安置的高校毕业生退役军人(含退出消防员)专项招聘岗位,截止公告发布之日已办理了正式退役手续且安置地在我省的高校毕业生退役军人,同时符合所报考岗位资格条件的,可报考专项招聘岗位。专项招聘岗位在报名结束后无人报考被取消的,将相关岗位转入相应的一般性岗位面向社会公开招聘。
6、参加过“大学生志愿服务西部计划”“三支一扶计划”有从教经历的志愿者、参加过半年以上实习支教的师范院校毕业生和在校大学生士兵退役复学毕业生和全日制硕士及以上毕业研究生,同等条件下优先聘用。
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2023年相关考试试题:
AlphaGo(阿尔法围棋程序)总体上由两个神经网络构成,以下把它们简单称为“两个大脑”。这只是一个比喻,在对弈时,这两个大脑是这样协同工作的:第一个大脑的简单模式会判断出在当前局面下有哪些走法值得考虑。第一个大脑的复杂模式通过蒙特卡洛树来展开各种走法,即所谓的“算棋”,以判断每种走法的优劣。在这个计算过程中,第二个大脑会协助第一个大脑通过判断局面来砍掉大量不值得深入考虑的分岔树,从而大大提高计算效率。与此同时,第二个大脑通过下一步棋导致的新局面的优劣也能给出关于下一步棋的建议。最后,两个大脑的建议被平均加权,做出最终的决定。
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其实,这两个大脑的工作方式确实和人类很相似,一个________细部,一个________全局。但AlphaGo最终结合两者的方式相当简单粗暴:让两者各自评估一下每种可能的优劣,然后取一个平均数,这可绝不是人类的思维方式。
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对人类来说,这两种思考问题方式的结合要复杂得多——不仅仅在围棋中是这样。人们并不总是同时对事态做出宏观和微观的判断,而是有时候侧重于大局,有时候侧重于细部。具体的精力分配取决于事态本身,也取决于人在当时的情绪、心理和潜意识应激反应。这当然是人类不完美之处,但也是人类行为丰富性的源泉。
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为什么要让人工智能去下围棋?有很多理由。但在我看来最重要的一个,是能够让我们更深入地理解智能的本质。
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神经网络和机器学习在过去十年里跃进式的发展,确实让人工智能做到许多之前只有人脑才能做到的事,但这并不意味着人工智能的思维方式接近了人类。而且吊诡的是,人工智能在计算能力上的巨大进步,反而掩盖了它在学习人类思维方式上的短板。和国际象棋中的深蓝系统相比,AlphaGo已经和人类接近了许多,深蓝仍然依赖于人类外部定义的价值函数,所以本质上只是个高效计算器。但AlphaGo的价值判断是自我习得的,这就有了人的影子,而且AlphaGo的进步依赖于海量的自我对局数目,这当然是它的长处,但也恰好说明它并未真正掌握人类的学习能力。一个人类棋手一生至多下几千局棋,就能掌握AlphaGo在几百万局棋中所训练出的判断力,这足以证明,人类学习过程中还有某种本质是暂时无法用当前的神经网络程序来刻画的。
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这当然不是说AlphaGo应该试图去复制一个人类棋手的大脑,但是AlphaGo的意义也不应该仅仅反映在它最终的棋力上。它是如何成长的?它的不同参数设置如何影响它的综合能力?如果有其他水平相当的人工智能和它反复对弈,它能否从对方身上“学到”和自我对弈不同的能力?对这些问题的研究和回答,恐怕比单纯观察它是否有朝一日能够超越人类重要得多。
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