自1996年以来,世界各地的学生和精神卫生专业人员一直诉诸Stahl的基本心理药理学,这是有关心理药物,疾病和药物机制基础的最清晰信息来源。 div>25年后,这本畅销书的第五版使Stahl博士的骄傲遗产连续。 div>Stahl心理药理学博士基本教科书的第五版(长期以来一直是其领域的杰出来源)已经存在。 div>使用构成Stahl博士独特的“视觉语言”的图标和数字,这项工作是所有试图理解和使用当前治疗的学生和精神卫生专业人员的疾病和药物机制的最清晰信息来源,并预测了新药物的未来。 div>本书的所有方面都已更新,并说明只有斯塔尔博士才能做出贡献。 div>新版本包括500多个新的或更新的人物,一种直观的配色方案,14种新药物的新用途和18种全新药物;它还包括帕金森氏病的精神病,痴呆症的行为症状以及主要抑郁发作中的混合特征,以及有关大麻和致幻心理治疗的医疗用途的扩展信息。 div>
摘要 - 这项研究重点是开发与基于病例的学习和团队项目集成的翻转课堂模型。这项研究的重要性来自使用现有翻转课堂模型的有效性的差异。通过R&D方法,通过改编Borg&Gall模型,我们通过与六名专家进行了焦点小组讨论,通过小型和大规模实验进行了有效性测试,以及基于讲师和学生的投入的实践评估。结果,我们成功地开发了一种称为FCTBPJL的新的翻转课堂模型,其中包括七个最重要的语法并显示出高有效性(0.84),有效性(82.3)和实用性(82.16%和90.36%)。这项研究通过提出新的翻转课堂学习模型来促进教育,这足以适合项目和基于案例的学习。
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拆除:严格禁止拆除给机构设施的财产,家具或设备,除非在遵循适当拆除程序的情况下。责任:该研究所对使用预留空间进行特殊事件的保留空间时违反了责任,这些事件需要更改房间,设置或装饰。受伤或与事件有关的个人影响盗窃绝不是研究所或其官员的责任。
摘要:环境条件影响人类健康、情绪和精神力量。因此,不同学科对教室环境条件的测量和控制进行了大量研究。此外,许多研究利用各种硬件和软件同时或出于信息目的识别学生的一些身体和心理表现。然而,这些研究没有考虑自动控制过程和个性在实现影响学生行为的教室环境条件方面的作用。本研究旨在减少环境因素对学习的不利影响,并使用最新技术和方法更准确地控制更多必要的身体参数。因此,提出了一种新的智能教室孵化器 (SCI) 算法,包括硬件、软件和实验研究,其中即使在同一个教室环境中也可以考虑个体差异,并介绍了它的实现。该系统可以在任何有互联网连接的地方访问和监控数据。此外,它是基于物联网设计的,因为它允许通过 Web 服务或依赖数据的操作进行数据传输。所有必要的设备都放置在教室中,不会影响学习环境和分散课堂注意力。表示实施模型可靠性的 Cronbach α 系数为 0.891。
随着全球工业、教育和交通等多个领域的能源消耗不断增加,物联网等众多技术为节能做出了巨大贡献。本文介绍了如何基于物联网建立智能教室系统,以节省教室能源。所提出的方法使用所提出的能耗和成本模型估算物联网 (IoT) 设备、智能教室和建筑物的能耗,并提供对照明、投影仪和空调等物联网设备的实时访问和控制。我们的系统的有效性和优势已通过在安装有计算机的大学教室中进行的实际测试得到证实。本文讨论了如何使用物联网 (IoT) 开发更便宜、更节能的设备控制系统。几乎任何电气设备都可以使用此方法操作,几乎不需要人工协助。当学生在教室时,“基于物联网的节能智能教室”系统旨在减轻电网的负荷。该技术可检测特定区域中人员的存在,并使用该信息来控制电气设备的运行(例如开/关)。该设备可以使用 Microsoft Kinect 传感器来调整人体周围环境的温度、湿度和光量。DHT22 传感器和 LDR 连接到 Arduino AT Mega 板以测量各种环境条件。该系统具有可以收集有关教室环境的实时信息的传感器。然后使用这些数据更新 Web 应用程序。Node MCU IoT 设备通过互联网将其所有数据发送到主机。该系统的最终测试在实验室中进行,有四名学生和 80 个测试用例。根据统计数据,最终原型的准确率似乎为 98%。
课堂管理可以描述为组织和协调儿童以实现自己和教育目标的建设工作的过程。它涉及选择适合影响课堂组织功能的问题的方法。教师可以通过运用课堂管理原则,例如仔细计划,预测行为不端的学生,对课程产生兴趣,维持良好的人际关系并了解集体行为的动态,从而成功地管理他的教学和课堂活动。他还可以通过应用修改技术(例如灭绝,厌恶疗法,增强和塑造,建模等)来有效地进行管理。在教室里有一些孩子被指定为“问题的孩子”或“艰难的坚果”。父母,老师,辅导员和心理学家应共同管理和修改这些孩子的行为。
真核基因组测序和从头组装曾经是资金丰富的国际财团的独家领域,已经变得越来越负担得起,因此适合各个研究小组的预算。第三代长阅读的DNA测序技术越来越多地使用,提供了曾经用于一些精选模型生物的广泛基因组工具包。生成许多水生物种的高质量基因组组件和注释,由于其大型基因组大小,复杂性和较高的染色体数量,仍然提出了重大挑战。的确,为新基因组项目选择最合适的测序和软件平台和注释管道可能会令人生畏,因为工具通常只能在有限的上下文中起作用。在基因组学上,产生高质量的基因组组装/注释已成为更好地理解任何物种生物学的必不可少的工具。在此,我们陈述了12个步骤,以帮助研究人员通过介绍广泛适用的指南(随着时间的推移),并涵盖基因组组装和注释从头到尾的各个方面的所有方面,从而帮助研究人员开始进行基因组项目。我们回顾了一些常用的方法,包括用于提取高质量DNA的实用方法以及最佳测序平台和库制剂的选择。此外,我们讨论了潜在的生物信息学管道的范围,包括结构和功能注释(例如,转座元素和重复序列)。本文还包括有关如何为基因组项目建立广泛社区的信息,数据管理的重要性以及如何通过将其提交给公共存储库并与研究社区共享数据和可重复使用的数据和结果。
摘要认知神经科学研究通常是在受控的实验室环境中进行的,这些研究与科学,技术,工程和数学杂志教室几乎没有相似之处。幸运的是,便携式脑电图技术的最新进展现在使研究人员可以从Al-World教室中的学生群体收集大脑数据。即使这一研究仍然是新的,但越来越多的evi认为学生的参与,记忆力保留和社会动态反映在学生与教师之间的大脑对脑之间的同步中(即,大脑反应的相似性)。在本文中,我将概述这一新兴研究系列,讨论这种方法如何促进神经科学家和基于学科的教育研究人员之间的新合作,并为未来的研究提出指导。
David Santandreu Calonge 博士 © Dr. David Santandreu Calonge 2025。本作品受知识共享许可保护:CC BY-NC-SA 4.0 | 署名-非商业-相同方式共享 4.0 国际本许可要求再利用者注明创作者。它允许再利用者以任何媒介或格式分发、重新混合、改编和基于材料创作,但仅限于非商业用途