XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System参与度
所有人的教育？评估社会经济差异对印度尼西亚大流行期间学习参与度的影响
摘要：本文试图阐明社会经济差异对印度尼西亚共同研究期间学习参与的影响。利用Google趋势中的搜索强度数据，Dapodik（教育核心数据库）的学校数据以及来自国家社会经济调查的社会经济数据，我们进行了描述性分析，一项事件研究和差异差异估计。首先，学校质量在地区的发展水平方面有所不同，尤其是在印度尼西亚西部和东部之间。但是，人口稠密且发达的地区通常具有较低的离线课堂可用性。此外，公立学校的质量通常低于私立学校。其次，我们的估计结果表明，仅在2020年3月16日上学后的在线教室相关搜索强度显着增加，而不是在自学习相关的搜索强度中。进一步的分析表明，省内的社会经济差异扩大了在线学习参与中的差距，尽管这是人均支出的弱证据。有趣的是，由于学生需要补偿学校的学习质量较低，因此不平等和农村人口较高的省份往往具有更高的自学相关搜索强度。此外，技术的采用似乎并没有给在线教室相关的搜索强度增加太大，而是由于学术分心增加而导致降低自学相关的搜索强度。我们的研究为印尼政府提供了更精确的政策，以提高大流行期间的学习质量。
对数字代币经济的初步评估，以增加集体远程疗法期间的学生参与度
国际教育技术杂志（IJTE）是经过同行评审的学术在线杂志。本文可用于研究，教学和私人学习目的。作者仅负责其文章内容。期刊拥有文章的版权。出版商不应对直接或间接导致或因使用研究材料而直接或间接引起的任何损失，诉讼，诉讼，需求或损害或损害或损害。所有作者都被要求披露任何实际或潜在的利益冲突，包括与其他人或组织有关提交工作的任何财务，个人或其他关系。
六种建立授权青年参与度的策略
在有或没有大流行的情况下，现有的挑战对我们的社区造成了破坏，并向我们展示了在我们的社区中拥有同情心和协作是多么重要。有了几个世纪的现有结构性种族主义，美国的不平等现象恶化了脆弱的人群。在此期间，成为学生或青年（12-25岁）意味着您可能失去了基本的学校支持系统，与您的朋友隔离，经历了稀缺的食物，面对家庭挑战，没有互联网访问或技术，或者根本没有上学。
使用 AI 玩家预测游戏难度和参与度
本文介绍了一种用于预测人类玩家行为和体验的自动游戏测试新方法。我们之前已经证明，深度强化学习 (DRL) 游戏代理可以预测游戏难度和玩家参与度，并将其操作化为平均通过率和流失率。我们通过使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 增强 DRL 来改进这种方法。我们还基于以下观察激发了一种增强的预测特征选择策略：AI 代理的最佳表现可以产生比代理平均表现更强的与人类数据的相关性。这两种添加方式都可以持续提高预测准确性，并且 DRL 增强型 MCTS 在最难的级别上的表现优于 DRL 和原始 MCTS。我们得出结论，通过自动游戏测试进行玩家建模可以从结合 DRL 和 MCTS 中受益。此外，如果 AI 游戏玩法平均而言无法产生良好的预测，那么研究重复的最佳 AI 代理运行的子集也是值得的。
第 4 季度参与度飙升
第 4 季度峰值参与 我们继续专注于减少第 4 季度峰值，第 102 期包括三篇与此任务相关的文章。首先，由评估和标准化局四级准尉 Rocha 和 Silva 少校提交的一篇文章，介绍了如何正确使用应急响应方法并将其应用于机组；第二，关于机组选择和风险缓解的简短情景信息，针对经验较少的机长遇到意外风险增加和潜在的控制措施；第三，简要回顾了任务简报流程和任务简报官的重要性。此外，事故审查还考虑了与高作战节奏、低照度、机组协调和疲劳相关的因素。这些因素可能与第四季度的准备培训以及部署到训练中心和 OCONUS 有关。
第 4 季度高峰参与度
第 4 季度事故高峰 在我们继续关注减少第 4 季度事故高峰的同时，第 102 期包括三篇与该任务相关的文章。首先，由首席准尉 4 Rocha 和评估与标准化局的 Silva 少校提交的一篇文章，介绍了如何正确使用应急响应方法并将其应用于机组；其次，一条简短的情景信息，介绍了机组人员的选择和风险缓解，旨在帮助经验不足的机长在遇到意外风险增加和潜在控制措施时；第三，简要回顾了任务简报流程和任务简报官的重要性。此外，事故回顾还着眼于与高操作节奏、低照度、机组协调和疲劳相关的因素。这些因素可能与第 4 季度的准备培训以及部署到培训中心和 OCONUS 有关。
Oracle Sales 优先考虑参与度和 AI
Oracle 将自己定位为一家“数据企业”；其推出的“响应式销售”主要强调 Oracle 正在利用数据、邓白氏等公司的数据以及他们自己从 2018 年底收购 Datafox 和与位置数据提供商合作中获得的数据。通过添加有关潜在客户的背景信息，这些丰富的数据可以更有针对性地对潜在账户进行优先排序。这可以通过捕获新闻和事件事件（例如收购、扩张和人事变动）来支持有关潜在公司的更多信息。此外，对于使用 Oracle ERP 的组织，与 Oracle Sales 的集成可确保卖家随时掌握准确且最新的客户和产品信息。
在一个较大的小组中学习：支持参与度的教学策略
•制定一系列特定的教学策略，以支持每个孩子参与和参与该计划，这是他们的需求和能力。这些策略可以解决该计划的所有要素，包括到达，例程和学习经验。，如果您作为一个团队共同努力提出这些策略并同意将始终如一地使用它们是有帮助的。也重要的是要确保支持该计划的其他工作人员（例如，早期干预人员）也会就这些策略进行简要介绍。
上肢可穿戴技术对改善成年中风幸存者活动和参与度的有效性：系统评价
背景：随着技术的进步，可穿戴设备已成为中风后康复的可行辅助手段。上肢 (UL) 损伤影响多达 77% 的中风幸存者，影响他们开展日常活动的能力。然而，尽管探索这些设备用于 UL 康复的研究有所增加，但人们对它们的有效性知之甚少。目的：本综述旨在评估 UL 可穿戴技术对改善成年中风幸存者活动和参与度的有效性。方法：纳入了 UL 可穿戴技术用于中风后康复的随机对照试验 (RCT) 和随机对照试验。主要结果测量是经过验证的活动和参与度测量，由国际功能、残疾和健康分类定义。搜索的数据库包括 MEDLINE、Web of Science（核心合集）、CINAHL 和 Cochrane 图书馆。Cochrane 偏倚风险工具用于评估 RCT 的方法学质量，Downs 和 Black 工具用于评估非 RCT 的质量。结果：在本综述中，我们纳入了 11 项研究，基线时共计 354 名参与者，最终随访时共计 323 名参与者，包括对照组和中风后参与者。参与者的中风类型和严重程度各不相同。只有 1 项研究发现系统功能和活动存在组间显著差异（P ≤ .02）。本综述纳入的 11 项研究样本量较小，参与者人数从 5 到 99 人不等，平均年龄为 57 岁。结论：本综述强调了该领域发现不显著的一些原因，包括样本量小和方法不适用于复杂的干预措施。然而，技术有可能在临床会话之外衡量结果、提供反馈和吸引用户。这可以提供一个平台，激励中风幸存者在没有治疗师的情况下进行更多的康复，从而最大限度地促进康复。试验注册号：PROSPERO CRD42017057715； https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=57715