Как узнать пол компьютера

Обновлено: 04.07.2024

Изучение информатики может открыть двери для учащихся, дать им инструменты для достижения успеха и подготовить их к высокооплачиваемой карьере, но девочки слишком долго оставались позади. Вот почему College Board награждает школы за расширение доступа молодых женщин к урокам информатики AP и за важные шаги, которые они предпринимают для достижения гендерного равенства.

Школы, получившие награду AP Computer Science Women Diversity Award, достигли 50% или более доли женщин, сдающих экзамены по информатике AP, на одном или обоих курсах AP по информатике, или процент женщин, сдающих экзамены по информатике, соответствует школьному уровню или превышает его. женское население.

1020 школ получили признание за свою работу по обеспечению равного гендерного представительства в 2021 году.

760 школ получили награду AP в области компьютерных наук.
199 школ получили награду AP Computer Science A.
61 школа получила награду за оба курса компьютерных наук AP.

Победители представляют широкий круг средних школ со всей страны и со всего мира. К ним относятся частные, государственные и чартерные школы, большие и малые студенческие группы, сельское и городское население и специализированные средние школы, а также общие программы.

Награда AP Computer Science за женское разнообразие: 2021 г.

Полный список победителей 2021 года см. Обратите внимание, что школы США перечислены первыми в алфавитном порядке: награды AP CSA (стр. 2–6), награды AP CSP (стр. 7–26), награды AP CSA и AP CSP (стр. 27–28). Международные школы перечислены после школ США (стр. 29–30).

Награда AP Computer Science за женское разнообразие: 2020 г.

См. полный список победителей 2020 года.

Награда AP Computer Science за женское разнообразие: 2019 г.

Полный список победителей 2019 года.

Награда AP Computer Science за женское разнообразие: 2018 г.

Почему компьютерные науки важны для девочек

Узнайте, что эти учащиеся узнали о компьютерных науках и о себе, когда проходили курс AP Computer Science Principles.

Анна обнаружила, что это не просто копирование кода.

Делейни

Делейни любит сотрудничество и командную работу.

Мариама

Мариама гордится созданным ею приложением.

Пейдж

Пейдж развила навыки и уверенность.

Открывая двери для девушек и женщин

Чтобы добиться равного гендерного представительства в области компьютерных наук, еще предстоит пройти долгий путь. Предоставление студенткам доступа к курсам компьютерных наук имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы они были готовы к высокооплачиваемой работе в сфере технологий, где они могли бы внедрять инновации и творческий подход в этой области. Исследования показывают, что женщины с большей вероятностью будут заниматься информатикой, если им будет предоставлена возможность изучать ее в старшей школе.

У меня не было возможности изучать информатику в старшей школе, а когда я выбрала [это] в колледже, я была одной из очень немногих девушек в своих классах. Я очень рада, что у моих учеников есть возможности. чего у меня не было, и видеть, как они учатся в разных классах.
— Лори Пьяцца, учитель информатики, региональная средняя школа Уотчунг-Хиллз, Уоррен, Нью-Джерси

До того, как сдать AP CSP, я думал, что информатика будет скучной, «для мальчиков», странной, полной видеоигр и определенно не стала бы частью моего будущего, если бы у меня был выбор. . В конечном итоге я выбрал AP CSP и AP CSA, потому что это позволило бы мне не изучать компьютерные науки в колледже.

Год спустя я превратился в совершенно другого человека, который заинтересован в продолжении обучения. информатики в колледже, и я была вдохновлена на создание клуба информатики для девочек средней школы в моем районе. Этот курс AP честно изменил мою жизнь. Спасибо.
— Кэтрин К., ученица средней школы Кеннесо-Маунтин, Кеннесо, Джорджия

Стратегии найма

Любое количество факторов может отговорить девочек от изучения информатики: они могут не знать о возможностях компьютерных наук или думать, что у них нет навыков для ее изучения. College Board разработал широкий спектр стратегий набора персонала, чтобы помочь учебным заведениям развеять распространенные мифы и вызвать интерес к программированию, технологиям и информатике.

Вы один из тех миллионов людей, у которых до сих пор нет девушки? Ну, я тоже подпадаю под ту же категорию только потому, что люблю свой компьютер. Но хорошая новость в том, что теперь вы можете быть в отношениях со своим компьютером, и, надеюсь, он должен быть противоположного пола (смеется). Это можно проверить с помощью простого трюка Windows, который позволяет узнать пол вашего компьютера или ноутбука. Этот учебник поможет вам, как это сделать. Для этого трюка мы будем использовать программу VBScript. Итак, прежде чем перейти к шагам, позвольте мне представить вам этот новый термин.

VBScript — это активный язык сценариев, разработанный Microsoft. Полная форма VBScript — это Visual Basic Scripting. Он разработан как легкий язык с быстрым интерпретатором, используемым в самых разных средах Microsoft. Основное и наиболее распространенное расширение типа файла для программы VBScript - ".vbs". Это можно легко запрограммировать в Блокноте.

Создание программы VBScript

Прежде всего откройте Блокнот из меню "Пуск". (Найдите его или используйте команду запуска)
Теперь скопируйте и вставьте этот код внутри него.
Чтобы сохранить его, нажмите «Файл > Сохранить как». Кроме того, вы можете использовать сочетание клавиш "CTRL+S".
Теперь выберите место, где вы хотите сохранить эту программу (скажем, я выбираю Рабочий стол) и введите имя файла. Например, "Find-Gender.vbs".

Дополнительный совет

Представьте, что будет, когда вы откроете свой компьютер и он вас поприветствует. Звучит неплохо? Хм. Я уже рассказывал об этом трюке в своей предыдущей статье. Все, что вам нужно сделать, это скопировать эту программу в папку автозагрузки.

Теперь позвольте мне рассказать вам основную логику этих трюков. Все, что сохраняется в папке автозагрузки, будет выполняться каждый раз, когда вы открываете компьютер (и даже без запроса разрешения). Точно так же, если вы скопируете эту программу в ту же папку, она запустится автоматически и поприветствует вас.

Примечание. Для этого трюка используйте второй код и замените слова в кавычках своим приветствием. Например, «Добро пожаловать обратно на ваш компьютер, сэр (здесь ваше имя)», затем скопируйте программу и вставьте ее сюда -

C:\Users\[Имя пользователя]\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Главное меню\Программы\Автозагрузка

Вы можете найти имя пользователя своего компьютера, выполнив код "echo %username%" в командной строке. Когда все будет сделано, перезагрузите компьютер и посмотрите, как он вас встретит. Если вы столкнулись с какой-либо проблемой, не стесняйтесь спрашивать меня в поле для комментариев. Следите за новыми интересными уроками.

Получил от друга пошаговое руководство о том, как узнать пол своего ПК. Это довольно интересно, и я решил поделиться этим здесь, и надеюсь, вы сможете попробовать.

Итак, первый шаг — открыть «Блокнот» из меню «Пуск», Пуск > Все программы > Стандартные > Блокнот.

Теперь вставьте в блокнот следующий текст: CreateObject("SAPI.SpVoice"). Произнесите "Я люблю тебя"

В Блокноте нажмите «Файл» > «Сохранить как» и сохраните файл Блокнота с именем файла: «iloveyou.vbs» (пожалуйста, включите кавычки в имя файла, чтобы Блокнот не сохранил его в «iloveyou.vbs.txt» вместо «iloveyou.vbs»).

Где бы вы ни сохраняли файл (я сохраняю его на рабочем столе), вы должны увидеть файл iloveyou.vbs со значком файла VBS. Если вы видите значок блокнота для файла, вам может потребоваться повторно сохранить файл как «iloveyou.vbs» (с кавычками «»).Теперь дважды щелкните файл, чтобы запустить его, и вы должны услышать, как ваш компьютер говорит «Я люблю тебя». Таким образом, если это женский голос, это означает, что ваш ПК — женский, а если это мужской голос, ваш ПК — мужской. Мой компьютер женского пола….

Все пошаговое руководство на самом деле поможет вам создать файл VBS (сценарий Visual Basic), который представляет собой язык Active Scripting, разработанный Microsoft и созданный по образцу Visual Basic. Чтобы узнать подробности о VBS, вы можете продолжить чтение здесь. Я бы не стал вдаваться в детали сценария, но в основном сценарий, который копируется в блокнот, на самом деле дает команду ПК выполнить операцию преобразования текста в голос, поэтому ПК будет «проговаривать» любой вставляемый текст. К вашему сведению, для вашего ПК есть голос по умолчанию, он находится в разделе Преобразование текста в речь на панели управления.

Window XP:

Перейдите в панель управления и нажмите "Переключиться на классический вид".

Теперь дважды нажмите «Речь».

Вы открываете свойства речи, где вы можете увидеть выбор голоса, в данном случае «Microsoft Sam» (мужской голос). также можно настроить скорость голоса.

Window 7 или Vista:

Перейдите на панель управления и нажмите "Просмотр: крупные значки".

Теперь найдите значок "Распознавание речи" и нажмите на него.

Нажмите Преобразование текста в речь на левой боковой панели.

Вы открываете свойства речи, где вы можете увидеть выбор голоса, в данном случае «Microsoft Anna» (женский голос). также можно настроить скорость голоса.

Продолжить:

Итак, выбор голоса в разделе «Свойства речи» — это ключ, определяющий пол вашего ПК. Если на вашем ПК используется Microsoft Sam, вы должны услышать мужской голос «Я тебя люблю» или, возможно, на вашем ПК используется Microsoft Anna. , то вы должны услышать женский голос «I Love You».

Вы можете попробовать отредактировать файл vbs, чтобы он произносил другой текст вместо «Я люблю тебя», щелкнув файл правой кнопкой мыши и выбрав «Редактировать».

Должен открыться Блокнот, и вы должны увидеть текст, который вы скопировали ранее. Теперь измените текст «Я люблю тебя» на все, что вы хотите, чтобы компьютер говорил, и нажмите «Сохранить». Я изменил текст на «Привет, как дела сегодня?», и если вы снова откроете файл iloveyou.vbs сейчас, вы должны услышать голос, говорящий: «Привет, как дела сегодня?».

Компьютер можно научить предсказывать, изображено ли на изображении мужчину или женщину. Можете ли вы определить, какие части лица наиболее важны для решения компьютера?

Инструменты машинного зрения, такие как распознавание лиц, все чаще используются в правоохранительных органах, рекламе и других целях. Исследовательский центр Pew Research Center недавно использовал систему машинного зрения для измерения доли мужчин и женщин в результатах онлайн-поиска изображений. Такая система разрабатывает свои собственные правила идентификации мужчин и женщин после просмотра тысяч примеров изображений, но людям бывает трудно различить эти правила. Чтобы лучше понять, как это работает, мы показали изображения сотрудников Центра обученной системе машинного зрения, аналогичной той, которую мы использовали для классификации поиска изображений. Затем мы систематически скрывали участки каждого изображения, чтобы увидеть, какие части лица заставили систему изменить свое решение о поле изображенного человека. Некоторые результаты казались интуитивными, другие сбивающими с толку. В этом интерактивном задании проверьте, сможете ли вы угадать, что заставляет систему изменить свое решение.

Вот как это работает:

Что эти результаты могут рассказать нам о машинном зрении

Вот некоторые изображения из интерактивного задания. Напоминаем, что если какая-либо желтая или фиолетовая область закрыта, модель меняет свое первоначальное решение о том, изображен ли на изображении мужчина или женщина.

Что вы видите, когда смотрите на эти изображения? Возможно, вы замечали, что иногда части лица человека, из-за которых модель меняет свое мнение о поле человека, не соответствуют вашим ожиданиям. Иногда закрытие середины лица человека заставляет систему изменить свое решение, но иногда то же самое происходит, если мы закрываем часть лица, которая кажется тривиальной для человека при определении пола, например, ухо или часть лба. .

Вы также можете заметить, что в частях лиц людей нет очевидных или последовательных закономерностей, из-за которых модель меняет свое мнение. Закрытие определенной части лица одного человека может изменить его решение относительно этого изображения, но закрытие той же части лица другого человека может не привести к такому изменению.

Инструменты машинного обучения могут значительно повысить эффективность анализа больших объемов данных, поэтому мы использовали этот тип системы для изучения тысяч результатов поиска изображений в наших собственных исследованиях. Но в отличие от традиционных компьютерных программ, которые выполняют строго предписанный набор шагов, чтобы прийти к своим выводам, эти системы принимают решения способами, которые в значительной степени скрыты от посторонних глаз и сильно зависят от данных, используемых для их обучения. Таким образом, они могут быть подвержены систематическим искажениям и могут давать сбои способами, которые трудно понять и которые трудно предсказать заранее.

Техника, использованная в этом интерактивном диалоге, помогает понять, на какие функции эти алгоритмы полагаются при принятии решений. Точно так же в нашем обзоре данных о машинном зрении подробно рассматривается, как данные, используемые для обучения этих систем, могут привносить в их результаты скрытые предубеждения и неожиданные источники ошибок.

Наш инструмент машинного обучения относительно прост и предназначен для очень конкретной цели определения пола на цифровых изображениях, поэтому более продвинутые системы или те, кто обучен выполнять другие задачи, могут достигать других результатов. Но это упражнение может дать важную информацию о том, как эти системы принимают решения. Что еще более важно, он может дать представление о том, почему эти процессы не всегда ясны или интуитивны. Поскольку алгоритмические решения все чаще используются для принятия решений, имеющих серьезные последствия для людей в реальном мире, важно понимать их ограничения, а также способы, которыми их результаты могут быть предвзятыми или просто неточными.

Подробнее об этом анализе читайте в нашей методологии. Чтобы узнать больше о машинном зрении, прочитайте наш обзор данных о влиянии обучающих данных на точность моделей машинного зрения. Чтобы узнать, как исследовательский центр Pew Research Center использует системы машинного зрения для исследований, см. разделы «Мужчины появляются в два раза чаще, чем женщины, на новостных фотографиях в Facebook» и «Гендер и работа при поиске изображений в Интернете».

Читайте также: