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基于人工智能的电子学习：概述
近年来，科技的进步改变了人们学习和获取知识的方式。人工智能 (AI) 在教育领域的融入催生了一种新的学习形式，即基于人工智能的电子学习。基于人工智能的电子学习是一种创新的教育方法，利用人工智能技术为学生创造个性化的学习体验。它有可能通过为学生提供更具吸引力和更有效的学习体验来彻底改变教育[1]。人工智能在电子学习中的应用是一个特别新的研究领域，大多数研究集中在智能辅导系统的创建和使用上，其次是使用人工智能在电子学习环境中促进评估和评价。基于人工智能的电子学习是一种利用人工智能技术为学生创造个性化和互动式学习体验的电子学习。基于人工智能的电子学习的目标是使用人工智能算法分析学生行为并提供定制反馈以改善他们的学习体验 [3]。基于人工智能的电子学习可以通过各种平台进行，包括在线学习门户、移动应用程序和虚拟教室 [2]。基于人工智能的电子学习使用各种人工智能技术，包括自然语言处理、机器学习和计算机视觉，为学生创造个性化的学习体验。例如，人工智能算法可以分析学生的行为，例如花在特定主题上的时间，并提供定制反馈以帮助学生提高学习效果。此外，基于人工智能的电子学习系统还可以使用自然语言处理来了解学生的问题和需求并提供相关的答复。
海军电气和电子培训系列
课程：本自学课程分为多个主题领域，每个领域都包含学习目标，以帮助您确定应该学习的内容，并附有文字和插图，以帮助您理解信息。主题反映了评级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了入伍社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等，以及职业或海军标准，这些标准列在《海军入伍人员分类和职业标准手册》（NAVPERS 18068）中。
供应链分析：电子表格还是仿真？
在过去的几十年中，在优化内部效率方面已经花费了很多公司努力，旨在降低成本和竞争力。尤其是在过去的十年中，已经达成共识，不仅是公司的共识，而且适合其合适的整个供应链，都可以为任何企业的成功或失败而呼应。因此，供应链分析工具和方法论越来越重要。在所有工具中，播放纸是迄今为止使用最广泛使用的SceNario分析技术。其他技术，例如优化，仿真或两者（模拟优化）是深入分析的替代方法。虽然基于电子表格的分析主要是一种静态确定性方法，但仿真是一种动态 - 策略工具。本文的目的是比较基于电子表格的基于电子表格的工具，显示了使用这两种不同的APARACH对真实（但简化）供应链案例研究的影响的影响。
HEMT 技术和应用 - 电子书
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伊朗南部的定居点和陶瓷 - 达勒姆电子论文
图2 显示主要河流、500m 以上地面（灰色标记）和各个站点代码位置的地图。Minab 地区标有 A -Min 的站点为：A = K7-8；B = Щ K70；С = КЗЗ；D = К9、К І З；E - K19；F = Κ14 Ί5。K66、K169；G - K143、K145；H = K20-25、K27-2Ķ K62-63；I = K29-30；J = K40-43、К54。K67- 69；К - К26；L = Kl-2、K51：M - K162。170；N = K103；o = K102，K130-31 46
国防电子产品可靠性要求 - DTIC
传统可靠性评估方法侧重于可靠性预测，而 PoF 方法则关注预防、检测和纠正与产品设计、制造和操作相关的故障。PoF 方法的基础是产品要求的定义，包括在操作和非操作期间暴露于温度、湿度、振动、冲击、腐蚀、辐射和电力等应力，以确定产品可能如何发生故障。然后进行可靠性评估，针对主要故障部位，并确定产品是否能达到预期寿命，或者是否必须采取其他措施来提高其稳健性。
有机电子
5 聚合物薄膜晶体管的电气和环境稳定性 108 Alberto Salleo 和 Michael L. Chabinyc 5.1 简介 108 5.2 TFT 中的电荷捕获 109 5.2.1 一般考虑 109 5.2.2 有机晶体管中的偏置应力 111 5.3 聚芴和聚噻吩 TFT 中的偏置应力 112 5.3.1 可逆偏置应力 113 5.3.2 长寿命偏置应力 115 5.3.3 偏置应力对工作条件的依赖性；寿命预测 116 5.3.4 偏置应力的微观理论 118 5.4 化学对稳定性的影响 – 缺陷和杂质 119 5.4.1 简介 119 5.4.2 分子结构缺陷 120 5.4.2.1 合成缺陷 120 5.4.2.2 光致缺陷 121 5.4.3.1 热化学分析 123 5.4.3.2 氧 124 5.4.3.3 水 126 5.4.3.4 有机溶剂 127 5.4.3.5 无机杂质 127 5.4.3 杂质 123 5.4.4 TFT 寿命研究 128 5.5 结论 129 致谢 129 参考文献129