本研究探讨了大学学生在口头演讲中遇到的挑战,提高这些技能的策略以及讲师在增强学生演讲能力方面的作用。使用定量研究方法,研究人员通过社会科学的统计软件包应用了描述性和推论性统计分析,以检查来自柬埔寨巴坦巴国国立大学的200个学士学位英语作为外语(EFL)学生收集的数据。结果表明,EFL学习者在诸如有限的准备时间,表现焦虑和同伴评估不适等问题上挣扎。独立样本t检验的结果没有明显的性别差异,t(198)= 1.062,p = 0.289。然而,单向方差分析表明,不同类水平之间的口服表现困难在统计学上有显着差异(F [3,196] = 3.294,p = 0.022)。该方差分析分析发现,在应对策略方面,类排名之间没有显着差异(F [3,196] = 2.220,p = 0.087)。相比之下,班级水平之间存在统计学上的显着差异(F [3,196] = 4.328,p = 0.006)。此外,EFL学习者还利用了一系列策略来提高他们的口头表现能力,例如观察同龄人,增强信心,融合视觉辅助工具以及依靠简短的笔记而不是完全脚本的演讲。教师通过确保足够的准备时间,创造支持性学习环境并提供建设性的反馈,在这一发展中发挥了至关重要的作用。在口头演讲中认识到这些具体挑战,使教育者可以更有效地完善其教学方法。
b'magic-角角扭曲的双层石墨烯可容纳各种有趣的物质状态,包括非常规的超导状态。但是,这种材料可以形成全新的物质状态吗?在本次演讲中,我将讨论两种不同类型的电子冷凝物的可能出现,它们超出了BCS耦合范式。这些是由典型的四元素形成的冷凝物,在电子对之间没有相干性,而是对成对对之间的相干性。通过使用大型蒙特卡洛模拟在魔术角扭曲的低能有效模型[1]中,我们表明,取决于超导地面状态,费米式四倍体置置供应量可以作为遗传相吻合。由四个破坏时间逆转对称性的电子形成,通常出现在超导过渡上方[2]。相反,如果基态是列明超导体,则我们的数值模拟表明,该系统在正常金属相中熔化之前表现出电荷4E相[3]。这表明扭曲的双层石墨烯是稳定和观察这些新型量子状态的理想平台。
高级政府主任约恩·奥特尔 (Jörn Ortel) 是德国联邦国防军威廉港服务中心的新任负责人。未来,高级政府主管(LRDir)Jörn Ortel 将负责指导威廉港联邦国防军服务中心(BwDLZ)的事务。德国联邦国防军基础设施、环境保护和服务联邦办公室(BAIUDBw)第一副主席佩特拉·穆勒(Petra Müller)在讲话中强调了BwDLZen作为当前重新关注国家和联盟防御的核心要素和“推动者”的重要性,并将官方业务移交给了新负责人。即将卸任的管理局局长 LRDir Ferdinand Hansen 在管理层换届仪式上的告别演讲中说道:“我满怀感激地回顾过去几年。”汉森曾担任威廉港 BwDLZ 负责人八年多。在其职业生涯的其他阶段,他曾两次担任外国使团行政部门负责人以及德国军事管理部门的各个领域负责人,例如担任德国东部和北部几个地区军事招募办公室的负责人以及职业发展服务部门的负责人。如今,他正享受着自己应得的退休生活。受邀嘉宾包括威廉港市长阿斯特丽德·扎格 (Astrid Zaage),她在欢迎辞中感谢即将离任的局长“在本地区以及为本地区开展的共同合作”,并欢迎新任局长来到威廉港市。奥特尔在就职演讲中表示:“我期待着新的、有趣的任务。”首席政府主任可以利用德国联邦国防军的丰富经验。奥特尔于 1987 年以临时士兵的身份开始了他的军事生涯,随后转为平民。最近,奥特尔在奥尔登堡的德国联邦国防军食品服务办公室担任部门主管。作为地方当局,德国 42 家 BwDLZen 负责确保约 1,500 个办事处的武装部队服务顺利运行。从军用厨房到物资管理,从场地维护到建筑物修缮工作——所有这些以及
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士,IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道,人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷,资金枯竭,专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬,十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里,人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位(至今仍是)高管在他职业生涯早期告诉他,“如果你想在公司有所成就,就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认,考虑到挑战的规模,出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示:“我们试图用人工智能重塑人脑的智能,这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此,他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度,因为如果以正确的方式对待,人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么,什么才是“正确的方式”?卢克说,人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败,而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝,并对计算机进行编程,使其能够预测未来 14 步。从本质上讲,它复制了人类的能力,但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛,但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说:“深蓝每秒评估两百万步,我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步?”卢克说,这句话完美地概括了人工智能的缺点:“我们还没有解决这个问题,我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说,人工智能经常被认为比人类智能更好,因为它不会忘记东西。但卢克认为,人类忘记的能力是智能的一部分,因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议: