摘要 - 在这种创新的探索中,“在茎教育自学中应用计算机视觉技术”,该研究深入研究了高级计算机视觉(CV)技术的变革性交集和科学,技术,工程和数学(STEM)教育中的科学,技术,工程和数学(STEM)中的自我指导的学习。挑战了传统的教育范式,本研究认为,当明智地与现代教育框架合理地融合时,精致的简历算法可以深刻地增强自学模型的功效,以使学生导航日益复杂的STEM课程。通过利用最先进的面部识别,对象检测和模式分析,该研究强调了CV如何监测,分析,从而增强学生与数字内容的参与和互动,这是一种开创性的迈进,这是针对静态研究材料和学习者参与的动态性质之间普遍脱颖而出的。此外,这项研究阐明了简历在生成个性化研究路线图中的关键作用,有效地响应了个人学习者的行为模式和认知吸收节奏,从而通过对捕获的视觉数据进行细致的分析来确定,从而超越了一种拟合的全部教育方法。通过严格的定性和定量研究方法,本文为学生的学习习惯,倾向以及他们所面临的细微障碍提供了开创性的见解,从而促进了响应式,适应性和深入个性化的学习经验的创造。最终,这项研究是对教育者,技术人员和政策制定者的明确呼吁,强调地表明,计算机视觉技术的周到应用不仅催化了更具吸引力的自学景观,而且还具有潜在的潜力来革新整体STEM教育生态系统。
107 EE 325-概率和随机过程教授Gaurav S. Kasbekar 108 EE 328-数字通信教授Kumar Appaiah 109 EE 334-电力系统教授Kulkarni AM 110 EE 338-数字信号处理教授Gadre VM 111 EE 602-雷达系统教授Kushal R. Tuckley 112 EE 609-辐射系统教授库沙尔·R·塔克利
举办 CCNE 现场评估的一般建议大学护理教育委员会 (CCNE) 致力于对学士和/或研究生护理课程进行大学和严格的现场评估,这有助于您所在机构课程质量的持续改进。CCNE 已制定此文档,为开发自学文档、建立虚拟资源室和举办现场评估提供建议和指导。自学文档自学过程为护理单位提供了一个参与深入评估过程的机会,从而持续改进 CCNE 认证审查中的护理课程质量。此课程分析应产生一份自学文档,清楚地阐明该课程是否符合 CCNE 认证标准。自学文档是自学过程的产物,涉及课程是否符合四项标准以及相关的关键要素和详细说明。 CCNE 认证标准包括一份词汇表,并提供了每项标准的支持文档列表,以协助项目代表开发自学材料和准备现场评估。无论机构是为一个或多个护理项目举办现场评估,都必须制定一份涵盖所有受审查项目的自学文件(不会为每个受审查项目准备单独的自学文件)。为了促进审查过程,自学文件必须按标准和关键要素组织。自学过程为项目提供了机会来确定其优势、在学生成绩方面的表现和需要改进的领域,以及持续改进的计划。叙述还应包括一份详细的行动计划,解决项目已确定需要改进的任何领域。在适当的情况下,叙述应包括每个受审查的学位/研究生 APRN 证书项目的个性化信息。鼓励所有机构使用 CCNE 自学文档模板,该模板可在 CCNE 在线社区 (www.ccnecommunity.org) 和 CCNE 网站 https://www.aacnnursing.org/CCNE-Accreditation/What-We-Do/CCNE-Accreditation-Process 下的“现场评估”中找到。如果自学文档符合以下要求,则对评估团队和其他 CCNE 审阅者(例如,在委员会和董事会级别)特别有帮助:▪ 包括主文档和附录的目录(包括页码);▪ 从护理课程和机构环境的简明介绍开始;▪ 使用最小 10 号字体;▪ 在适当的情况下包括表格。例如,表格在介绍教职员工时特别有用
在讲座中,将共享专家在AI和数据技术开发和应用程序中的经验。指导的阅读和自学将进一步扩展到各个领域的学生的知识。在准备教程中的指导小组讨论时,学生将积极参加实验室会议,并获得有关尖端AI和数据技术的第一手经验。学生将在小组讨论中进行批判性评估。小组讨论和学生的准备工作将促进他们对实验室报告的撰写。在学生团体演讲中,他们将介绍讲座,自学和实验室会议中的基本原则和发现。他们从讲座和教程中学到的知识也将反映在该小组讨论,分享,自学和学生演讲中。
联盟 - 申请费 $2000 联盟成员需支付每位联盟成员的费用。联盟站点评估费 $3500 主站点,$1000 联盟成员需支付每位联盟成员的费用。联盟自学申请收到后方可支付。卫星 - 申请费 $2000 每个卫星站点需支付每位联盟成员的费用。卫星站点评估费 $3500 主站点,$1000 每个卫星站点需支付每位联盟成员的费用。联盟自学申请收到后方可支付。远程教育 - 申请/站点评估费 $3000 远程教育申请收到后方可支付。独立教学站点申请/站点评估费 $750 每个独立教学站点需支付每位联盟成员的费用。联盟自学申请收到后方可支付。
2 ML7T02 Principles of Medical Imaging 4 0 0 0 4 3 ML7T03 IoT and smart sensors 3 0 0 1 4 4 ML7PE42X Elective II 3 0 0 0 3 5 ML7PE53X Elective III 3 0 0 0 3 6 ML7L01 BMDSP Lab 0 0 3 0 1.5 7 ML7L02 C++ and Python Lab 0 0 3 0 1.5 8 ML7PW01项目工作0 8 0 4总计18 00 14 01 25 lh =讲座t =教程xx = cv/ me/ me/ ee/ ee/ ec/ cs/ pr =实用小时oe =开放选修课s =自学s =自学Q = 1/2/ 3/ c = 1/2/ c = 1/2/ c = cretit
*学生可选择系里规定的任何一门自学课程。学生须在第 V 学期的最后一天或之前在经批准的 MOOCS 平台上注册并完成所选课程。他们必须在第 V 学期的最后一天之前提交证书。开放选修课 –I:A. 机器人技术,B. 液压和气动系统。开放选修课 –II:A. 项目管理,B. 可靠性工程。开放选修课 –III(自学):A. 非常规加工工艺,B. 勤工俭学,iii。或