专家Pnipu命名了无法保存在公寓中的七种植物，并告诉他们如何窃取氧气，它们的花粉中的物质会导致头晕和心脏问题，它们类似于Hogweed，以及我们如何悄悄地与霉菌和虫害
Learning is the defining characteristic of modern leaders
无论他们的背景如何，所有领导者都需要准备学习和理解自己和他人。基思·亨特（Keith Hunter）解释了学习领导者课程如何适合全球多数指导计划
Learn At Your Pace: The Benefits Of eLearning
电子学习为学习者提供了许多好处，包括灵活性，成本效益，个性化学习，游戏化，改进的保留率和数据跟踪。学习者可以按照自己的节奏学习，自定义学习经验，并从参与多媒体中受益。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Using geometry and physics to explain feature learning in deep neural networks
深神经网络（DNNS），机器学习算法支撑了大语言模型（LLMS）和其他人工智能（AI）模型的功能，学会通过分析大量数据来进行准确的预测。这些网络以层为单位结构，每个网络都将输入数据转换为“特征”，以指导下一层的分析。
25 Smart Questions To Ask Before Creating Your Next eLearning Course
创建有效的电子学习不是要添加更多的幻灯片，而是在开始之前提出正确的问题。在本文中，您将发现25个智能，实用的提示，以帮助您设计真正参与和推动结果的课程。该帖子首次在电子学习行业上发表。
在我们最新的博客中发现影响标准框架的变革力量 - 学习如何使数字学习与地区目标保持一致并在学校创造可持续的变化！ #edtech #digitallearning #istethe帖子您准备好改变所在地区的数字学习吗？我的ISTE+ASCD演示文稿支持教学教练的见解首先出现在Teachercast教育网络上。
Proving ROI: How To Show The Impact Of Learning In 5 Simple Steps
学习如何通过五个明确的步骤开始证明学习ROI。发现如何将培训与业务成果联系起来，应用学习影响衡量，并显示员工培训的投资回报率。该帖子首次在电子学习行业上发表。
10 Skills VFR Pilots Can Learn From IFR Pilots
这是VFR飞行员甚至在获得IFR认证之前就可以捡起的一些习惯。
How to Design Machine Learning Experiments — the Right Way
成功的ML项目的关键并不总是更多的资源，即如何设计机器学习实验 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
New Webinar: "NotebookLM: An Amazing Tool for Learning" with Nicole Hennig
NotebookLM：一种与Nicole Hennigoverview学习“ AI中新功能”研讨会的惊人工具：在此介绍NotesbookLM的介绍中，我们将探索它与Chatgpt -Style聊天机器人的不同之处，它如何整合您上传的源以及这些能力在任何阶段中都可以在阶段中启动的练习。 PDF，网页，YouTube视频，Google Docs，您自己的笔记以及更多内容到笔记本中，然后您可以在其中提出问题并构建学习指南，FAQ，MID MAPS，MID MAPS，AUDIO和视频概述。如果NotesbookLM无法回答问题，那通常是因为信息不在您提供的来源中。通过演示的示例，您会发现人们使用Not
Scientists Discover “Master Key” Protein for Stronger Memory and Learning
由罗格斯（Rutgers）领导的研究表明，治疗神经退行性疾病和脑损伤可能会有很大的新可能性。研究人员发现了特定蛋白质如何支持脑细胞之间连接的稳定性，这对于学习和记忆至关重要。根据科学家的说法，他们的发现发表在《科学进展》杂志上，可能导致[...]
Deep learning tool sets benchmark for accurate rice panicle counting across growth stages
通过整合大内核卷积块和新的损失函数，Lnnket有效地解决了诸如重叠目标，注释偏差和跨生长阶段的圆锥体结构的可变性之类的挑战。该模型在无人机图像和多个农作物数据集上进行了测试，显示出卓越的性能和鲁棒性，为精确农业和作物提供了高通量解决方案。
由萨迪尼亚皇帝向萨迪尼亚的铜制军事文凭片段发给了埃涅阿斯（Aeneas）恢复的军人的水手。 Assael等。 / 自然。 CC-BY-NC-ND-4.0。麦格理大学特雷弗·埃文斯（Trevor Evans），如果您相信炒作，生成的人工智能（AI）就是未来。但是，新的研究表明，该技术也可能[…]
The Hidden Infrastructure of Learning: Why Interoperability in Education Matters
当学生登录教室应用程序或老师从数字平台分配内容时，他们正在寻找轻松的体验。但是，作为教育出版商，您知道是什么构成了数字学习的无形骨干，支持无缝互动：集成，数据交换和同步的网络，可以使教育中的互操作性。实现这是[...]阅读更多...
Reinforcement learning in robotics: Robots that learn from experience
强化学习（RL）正在改变机器人与世界互动的方式。与传统的编程或监督学习不同，依赖于预定义的规则或标记的数据集，RL使机器人能够通过反复试验学习 - 就像人类和动物如何获得新技能一样。随着机器人被部署在[…]
DiceHuBERT: Distilling HuBERT with a Self-Supervised Learning Objective
我们介绍了Dicehubert，这是一种用于压缩Hubert的知识蒸馏框架，Hubert是一种广泛使用的自我监督学习（SSL）的语音基础模型。与依赖于层次和学生模型之间的特征映射的现有蒸馏方法不同，Dicehubert通过直接用学生模型直接替换原始模型来利用Hubert的迭代自我鉴定机制。这种替代品允许使用与培训前使用相同的SSL目标对学生进行培训，从而消除了对其他模块或建筑约束的需求……
The Missing Link: From Learning Metrics To Bottom-Line Results [eBook Launch]
学习指标与业务结果之间的差距可以与正确的方法弥合。下载此电子书，以发现如何将学习指标与业务影响数据相结合以评估L＆D计划的价值。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
Top 10 Lessons Every Student Should Learn
您的美德与您的价值息息相关。毕业后要出色，毕业前应该知道很多事情。不要忘记五号。邮政排名前10的课程，每个学生都应该学习，首先出现在Flashlearners上。
