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数字化游戏化学习与数学游戏应用对四年级学生计算能力的影响 刘濝濢 -Bei LIU a* , Alex W
运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习对四年级学生计算能力的影响 刘濝濢 -Bei LIU a* , Alex Wing Cheung TSE b* 香港大学教育学院，香港 a* u3598295@connect.hku.hk; b* awctse@hku.hk 摘要：计算能力是小学数学学习中必不可少的素质，事实证明，通过游戏化应用进行学习可以提高学生的数学学习成绩，从而有利于发展他们的计算能力。计算能力是数学核心技能之一，可以通过不断的计算练习来提高。然而，目前关于在小学使用运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习 (DGBL) 对发展学生计算能力的影响的研究还很少。因此，本项准实验研究共有78名学生参与，旨在评估通过iPad进行DGBL与数学游戏应用“口算英雄”对中国大陆一所主流学校四年级学生计算能力的可能影响。实验班将数学游戏应用融入为期四周的课堂活动中，实验组和对照组均采用标准化计算能力测试：Abilita diCalcoloz计算能力-记忆与训练第6-11组（Cornoldi等，2002）进行前测和后测。采用方差分析的数据分析结果显示，在数学课堂上使用iPad上的数学游戏应用学习时，学生的计算能力存在显著差异，四年级实验组（n=40）与对照组（n=38）的整体计算能力存在显著差异。换句话说，我们发现，在使用数学游戏应用进行计算练习后，学生更有可能获得更好的计算能力，尤其体现在计算速度更快、错误率更低方面。然而，在数值知识方面没有显著差异，使用这种数学游戏应用程序学习可能不会导致获得更多的数学知识。这项研究为小学数学教育者和教师提供了一个现实的视角来了解使用数学游戏应用程序学习的潜力：它可以成为提高四年级学生计算能力的有效工具。该项目的第二阶段是探索研究结果背后的原因，揭示使用数学游戏应用程序进行 DGBL 的可能因素，这些因素可能会促进计算能力的某些方面。提出了将 DGBL 融入小学数学课堂的进一步建议。关键词：基于数字游戏的学习、计算能力、数学游戏 1。引言：学生的计算能力是指理解数字之间规律和相对量，并以更灵活的方式进行数字运算（加、减、乘、除）的能力（Feigenson 等，2004；Tall 和 Dehaene，1998）。计算能力对于小学阶段的数学成绩至关重要（Cowan 等，2011）。与不同领先国家的小学数学课程类似，根据中国大陆最新的课程标准，四年级学生必须掌握四种运算（加、减、乘、除），并且需要不断练习计算能力以找到更简单的解决方案（中华人民共和国教育部，2022）。学生的表现和
Splunk机器学习工具包（MLTK）应用程序备忘单
通过使用深度潜水开始使用MLTK，该潜水为如何针对Splunk中的数据实施特定用例提供了端到端的演练指南。这些提供了更具规定性的介绍，用于在Splunk上使用ML，并将帮助您实现使用MLTK发货的ML搜索命令（了解更多）。
人工智能与机器学习的应用...
摘要 人工智能 (AI) 是一门科学，它涉及开发模仿人类智能的机器。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子域，其中机器可以自动从数据中学习，而无需明确编程。农业不断受到压力，以用更少的资源生产更多。AI 和 ML 技术能够通过分析农业数据来优化资源利用率。它通过预测各种输入参数和预测作物的收获后寿命改变了当今农业的面貌。本章讨论了可用的不同 AI 和 ML 技术以及它们如何在农业生命周期的不同阶段使用。本章涵盖了农业中需要 AI 和 ML 的广泛领域。它包括土壤、灌溉和疾病管理。本章还介绍了人工智能在植物表型组学领域的重要性。本章讨论了地理信息系统 (GIS) 和遥感与人工智能相结合的可能用途。
光子时间晶体：从基本见解到新颖应用：意见
实现材料电磁特性（EM）特性的强和快速调节的能力具有重要意义。大小和EM响应的超快速变化即使以单步的方式也会导致深远的影响[1-3]，包括时间差额和时间反射。这些过程似乎类似于从空间中的界面中的折射和反射，但实际上，它们与空间对应物的根本不同。在两个介电介质之间的空间界面上，能量（频率）是保守的；而同质材料的折射率的突然变化导致频率（能量）变化，而动量（波形k）是保守的。具体而言，如果折射率从n 1变为n 2，则折射和反射波的新频率由ω2=ω1n 1 n 2给出，其中ω1是原始波的频率。此外，因果关系意味着时间的反射不能及时回到时代（不幸的是；人们尝试的 - 到目前为止的静脉），但相反，它们的阶段被反向反射（如水波[4]，在RF [5]中证明，在RF [5]和Microwaves [6，7]和Ultracold Atoms [8]和超级空间[8]和Space [8]以及9.9]中[9]。时间反射的波和时间反射波的波数与原始波具有相同的波数。因此，这两种现象都会导致光谱翻译：观察到红移以增加折射率，而蓝换灯是为了减少折射率（图1）。2）。这显着影响所涉及的物理。在时间变化的材料中，定期定位会导致形成所谓的光子时间晶体（PTC），如彼得·哈雷维（Peter Halevi）在2009年提出的，[3]。为了在光频率下实现PTC，材料（t）的介电介电常数必须在光学波周期的时间尺度上进行周期性变化。折射率的强，周期性调制引起多种时间反射和时间折射，这会干扰并导致在动量（k）中的带隙分隔的频段中组织的分散关系（图在PTC中，能量不能保守（随着时间翻译的对称性被调制打破），并且驻留在动量间隙中的状态表现出指数呈指数增加或衰减的振幅。例如，当一波入射在（空间）光子晶体上时，其频率位于光子带隙内 - 波动充分反射，但是当脉冲在PTC介质内传播具有PTC带动量的动量时，与PTC带的动量相关 - 其组速度将脉搏停止，脉搏停止并效果效果，绘制了效果的效果，绘制了该模块的绘制，从而绘制了绘制的能量。多年来已经研究了随着时变介质的波动传播的各个方面[1，10 - 23]，但光学范围内的实验观察结果仍然具有挑战性。重要的是，光子时间晶体的实现依赖于具有相当大的时间反射和时间反射。通常，即使在变化
使用机器学习应用的集中不平等
浓度不平等作为许多独立随机变量功能的尾巴概率上的上限。在组合优化问题上说明了浓度不平等的范围。详细描述了伯恩斯坦不等式的路径，强调了一个事实，即随机变量的对数宽带变换上的良好界限为尾巴概率提供了指数界限。本课程的主要主题将是伯恩斯坦式不平等的推导，用于一般功能。martingales方法提供了构建伯恩斯坦样不平等的一般配方。与Martingales相关的指数性超级马丁甲公司以有限的增量相关联，可以重新确定著名的有限差异不平等。尽管并且由于其普遍性，但使用Martingale方法可能很难。这促使搜索更具用户友好的方法，例如（例如）熵方法。Efron-Stein不等式说明了熵方法中的第一步。后者的不等式在独立随机变量的一般函数的方差上提供了一般且通常很紧的上限。在组合优化问题上首先说明了Efron-Stein结合。
关于合唱在心理健康中应用的研究...
背景：目前，心理健康教育已成为教育中的关键问题。由于许多年轻学生或多或少具有某些负面心理情绪，因此这些情绪严重影响了年轻学生的身心健康。中国在1980年代开始为学生进行心理健康教育，现在积累了许多有价值的教学经验，但是关于少数族裔学生的心理健康问题的研究很少。一些研究表明，在比较少数民族学生的负面心理问题上存在显着差异。通常，汉族学生的心理健康水平高于少数民族学生的心理健康水平。如今，社会的发展越来越快，人们在生活中越来越具竞争力。 作为该国将来的希望，青少年的心理健康问题必然会受到特别关注。如今，社会的发展越来越快，人们在生活中越来越具竞争力。作为该国将来的希望，青少年的心理健康问题必然会受到特别关注。
人工智能在军事中的应用
现代研究与创新加速了人工智能 (AI) 的普及。其对社会、经济和权力的影响日益增加。本文重点介绍了整个人工智能相关技术生态系统的显著进步，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、脑机接口等，以及它们在先进军事技术/战略中的创新应用。本文仔细研究了人工智能在未来国防的三个核心方面（即自主武器和战争、情报和国家安全）的应用中所面临的前所未有的突发事件和挑战。“地缘政治棋盘”中的几个大国已经开始将人工智能用于军事应用，如情报分析、监视、自主武器、侦察和后勤。这最终将推动人工智能成为军事实力评估的新维度和国家安全的关键实体。本文预测了军事应用的未来、其制约因素和挑战，并建议尼泊尔等技术薄弱的国家采取哪些措施来适应人工智能引发的变革。这项研究将采用定性方法来分析人工智能的发展及其军事应用、挑战和前景。对全球范围内发表的关于人工智能驱动创新的文章、观点、评论和发现的回顾强调了研究结果。总之，这项研究旨在根据蓬勃发展的人工智能生态系统讨论军事应用的未来。
应用经济学导论与要素
摘要：供应链管理 (SCM) 是现代商业运营的关键要素，尤其是在农业领域。本单元深入探讨供应链和 SCM 的基本概念、定义和不断发展的性质。它解决了当前商业环境中 SCM 的必要性，概述了概念模型，追踪了 SCM 的演变，对比了传统和现代 SCM 方法，并确定了有效 SCM 所必需的关键要素。这一全面概述旨在使利益相关者掌握优化供应链运营和实现可持续增长所需的知识。通过了解供应链中的复杂性和相互联系，利益相关者可以制定战略，不仅可以提高效率，还可以促进其运营的弹性和可持续性。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：约瑟夫·D·，戈尔格，T.，Turanoglu Bekar，E。等（2022）。预测维护应用
摘要：维护设备对于增加生产能力和减少生产时间至关重要。随着数字化的出现，行业能够访问大量数据，这些数据可通过实施预测性维护来确保其长期的生存能力和竞争优势。因此，本研究旨在使用来自汽车行业公司的公司的大数据来证明对机器人单元的预测维护应用。开发了一个超参数长期记忆（LSTM）模型，结果表明该模型能够以良好的精度预测失败的一天。分析了进行实际工业计划所固有的困难，并提出了改进建议。
人工智能在现代工业中的应用全面概述
人工智能 (AI) 正在从根本上重塑各个行业，它增强了决策流程，优化了运营，并释放了新的创新机会。本文探讨了人工智能在四个关键领域的应用：医疗保健、金融、制造业和零售业。每个部分都深入探讨了这些行业面临的具体挑战、用于解决这些挑战的人工智能技术以及对业务成果和社会福利的可衡量影响。我们还讨论了人工智能集成的影响，包括道德考量、人工智能发展的未来轨迹，以及它在推动经济增长的同时带来需要负责任地管理的挑战的潜力。