Google’s “Read Along” Tool Works Well When Its Connected To Google Classroom
我之前曾对 Google 的 Read Along 工具发表过非常正面的评论，该工具提供了数百本朗读书籍、学生可以回答的问题以及在学生将书读回电脑时评估学生阅读能力的能力。您可以在此处查看。不过，最大的问题是 […]
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Business Plane Group 是一家专门从事时间紧迫服务的经纪商，致力于管理紧急运输需求。拥有一支随时待命的团队……阅读更多文章赞助：Business Plane Group – 时间紧迫服务卓越表现首次出现在 Air Cargo News 上。
学习阅读没有时效限制：高年级学生在阅读困难时需要什么？vpthomas2024 年 8 月 13 日我们的客座作者是 StandardsWork 的联合创始人 Sue Pimentel 以及 Reading Done Right 的创始人和董事 David Liben 和 Meredith Liben。在美国中学，仅仅知道如何阅读是不够的。学生需要理解、分析和理解年级复杂文本的含义，这只有在他们具备流利和轻松阅读的技能和知识时才有可能。然而，近三分之一的美国八年级学生阅读水平低于基础水平，其中包括近一半的黑人和西班牙裔学生。大多数情况下，这些学生将读写能力薄弱归咎于自己，并认为他们不如同学聪明
Ученые Пермского Политеха определили, как стратегия наплавки влияет на структуру стали
在火箭技术、航天和航空工业中，马氏体时效钢（高强度铁合金）用于制造零件。增材 3D 打印越来越多地用于简化制造。这种方法大大减少了浪费和生产时间
How Fast Is Quantum Entanglement? Scientists Clock the Speed of the Instantaneous
科学家们已经开发出模拟方法来研究量子理论的快速过程，揭示了量子纠缠及其形成的见解。这些发现详细说明了如何在阿秒内量化和观察纠缠，表明在理解量子事件的时间动态方面取得了重大进展。量子理论与时间：揭示瞬时效应量子理论处理 [...]
想象一下，国会希望通过禁止某些不良行为来解决某些社会或经济问题。国会可以采取的一种方法是具体描述不良行为并禁止它。这种方法有时效果很好——它是传统刑法的基础——但它有两个很大的缺点。首先，在许多[…]文章对法定解释的琐碎方法和对监管国家的战争：撞火枪托案首先出现在 Angry Bear 上。
Priority Open Recommendations: Office of Personnel Management
GAO 发现了什么2023 年 5 月，GAO 为人事管理办公室 (OPM) 确定了 15 项优先建议。此后，OPM 实施了其中一项建议。具体而言，OPM 采取行动实施美国计算机应急准备小组的网络安全建议，并提高了确认这些行动有效的时效性。2024 年 5 月，GAO 为 OPM 确定了另外两项优先建议，使总数达到 16 项。这些建议涉及以下领域：防止不当付款、改进联邦分类系统、提高招聘当局的效率、改进工资数据、解决员工不当行为和改进绩效管理、加强 IT 安全和管理、以及解决关键任务技能差距。OPM 对这些问题的持续关注可能会显著改善政府运作。GAO 做这项研究的原因优先开放建议是 GAO 建
Understanding Adaptive Intelligence with Dr. Robert Sternberg
罗伯特·斯特恩伯格博士与迈克一起谈论了他一生的研究工作，即智力、创造力和智慧。他是康奈尔大学人类生态学院的人类发展学教授。鲍勃最近写了《适应性智力：在不确定的时代奋斗和发展》，我们花时间深入探讨了这本书的核心概念和框架。首先，鲍勃讲述了他从小学开始的个人故事，起初他在智力测试中表现不佳，直到一位老师对他产生了兴趣并帮助他克服了考试焦虑。不久之后，他在测试中表现良好，甚至开始让同学们参加测试。这段成长经历让他质疑自 20 世纪初以来一直主导心理学的智力和智商测试的主流观点。鲍勃向我们介绍了他不断发展的智力理论，从智力的三元理论（创造性、实践性和分析性）到对成功和智慧的更多关注，再到他关于适应性智
Normal Equation Algorithm for minimizing cost J
梯度下降提供了一种最小化 J 的方法。第二种方法，这次明确地执行最小化，而不诉诸迭代算法。在“正则方程”方法中，我们将通过明确取其对 θj 的导数并将其设置为零来最小化 J。这使我们能够在不进行迭代的情况下找到最佳 theta。正态方程公式如下:\theta = (X^T X)^{-1}X^T yθ=(XTX)−1XTy使用正态方程不需要进行特征缩放。以下是梯度下降和正态方程的比较：梯度下降正态方程需要选择alpha不需要选择alpha需要多次迭代不需要迭代O (kn^2kn2)O (n^3n3)，需要计算X^TX的逆XTX在n很大时效果很好如果n非常大则速度很慢使用正态方程，计算逆的复杂度为
