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World File Search System词干
策略大满贯
ABC 谈话。当你介绍学生谈话词干时，从三个开始。A：我同意你的想法。B：我想在你所说的基础上继续发展。C：我需要挑战你的想法。然后，当你向 ABC 添加其他方式时，将它们添加到适当的类别中。如果学生说他们尊重地不同意同学的观点，那么新的句子词干可以与 C 对齐：我需要挑战你的想法。可以在这里找到免费下载的海报。亲和力映射。为了帮助学生组织想法或观点的列表，请使用此分类结构。每个想法都写在单独的便签上。重要的是不要在便签上贴多个。小组收集完所有想法后，他们应该将相似的便签分组在一起。不要向学生提供类别名称。他们将确定他们开发的组的最合适标签。这有助于学生从小想法中识别出更大的想法。询问-询问-交易。为每个学生提供一个问题或事实。学生找到一个伙伴。第一个伙伴要求第二个伙伴回答问题或提供有关事实的信息。接下来，第二个搭档也做同样的事。在两个搭档讨论完问题后，他们会交换问题并寻找新的搭档。这对于词汇、数学事实或世界语言课特别有用。背对背和面对面。学生们和搭档一起背对背站立，这样他们就看不到他们的搭档。向全班同学提出一个问题，并提供足够的思考时间。在思考期间，学生背对着他们的搭档。当发出信号（方向或声音）时，学生转身面对他们的搭档并讨论提示。在给定的时间（45-90 秒通常是一个好的开始）后，学生们背对背地保持沉默。然后提供下一个提示。您可以通过在每个问题之间切换搭档来修改此协议。
战略教学目的规划指南
目录 策略页 策略页 ABC 头脑风暴 11 配对总结 27 锚图 11 停车场 27 注释 12 传递白板 27 预期指南 14 照片分析 28 逆向笔记 14 加/减法 28 头脑风暴 15 表扬-问题-润色 28 旋转式头脑风暴 15 预读计划 29 访谈圈 15 预览和预测 29 文本编码 16 QAR-问答关系 30 对话词干 16 象限卡/弗雷尔模型 31 康奈尔笔记 16 RAFT 33 立方体 17 互惠教学（已修改） 33 讨论网 18 请求 35 入口/出口单 18 说点什么 35 权益棒 19 为我保留最后一句话 35鱼缸 19 语义特征分析 36 拳打五中 20 语义图 37 五字预测 20 打雪仗（滚雪球） 37 GIST 21 苏格拉底研讨会 37 ICE 21 排序 39 插入 21 星星和愿望 39 访谈回复 22 餐桌谈话 39 拼图 22 大声思考 39 记图表 22 思考-写作-配对-分享 40 记笔记 23 3-2-1 40 日记回复 23 三分钟暂停/回顾 40 KIM 24 轮流发言 41 KWL 24 可视化 41 列表-组-标签 25 词汇知识评级 41 磁铁摘要 25 X 标记点 42 边注 25 最模糊的点 26 互联网资源 42 笔记策略 26单页 26
GCSE审查员的报告
一般评论9,200名候选人SAT这个GCSE EDUQAS设计和技术论文-99％的候选人确实尝试了所有问题，很高兴看到所有选定和回答一个问题6。几乎60％的候选人选择了关于自然和制造木材的深入问题。很少有成熟的亚铁和有色金属以及热固性和热形成型塑料。平均而言，几乎所有物质领域的授予的商标都是一致的。候选人现在对与产品设计相关的可持续性问题有了合理的了解，这些问题是纸上最容易访问的问题。候选人仍然可以很好地回答数学问题，我们确实鼓励中心确保显示所有计算工作，以免在计算最终答案时犯错的人不利。弱点继续依靠材料的知识及其相关的工作特性。候选人发现很难正确命名现代的复合材料，并且无法命名适合洗涤剂瓶的特定热形式塑料。纺织材料知识也被强调为弱点，很少有人能正确选择与编织织物结构相关的术语，也无法自信地讨论丝绸和聚酯的性质之间的差异/相似性。发现候选人现在正在阅读问题的词干，并且对论文的结构变得更加熟悉。所提供的产品的图像正在帮助候选人访问问题，即使不确定答案，他们现在也在尝试这些问题。仍然鼓励练习带和更高的关税问题。很少有候选人能够为这些问题提供完整的分数，因为他们无法提供平衡和/或合理的答案。评论单个问题/部分Q.1设计和技术及我们的世界是本文的积极开端 - 大多数候选人的表现非常出色，几乎完成了100％的完成尝试。（a）几乎所有候选人都很好地回答了数学问题。很高兴看到候选人阅读该问题以分析给出的数据。大多数候选人都表现出计算工作，这总是鼓励的。大多数候选人给出了“碳足迹”的简单定义。一些候选人需要在他们的回答中提供更多细节，并意识到需要任何解释的问题是必需的。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作
七步联邦商标检索策略
2. 使用在线 ID 手册确定您的产品或服务的具体术语。首先从这个按字母顺序列出的可接受的商品和服务识别术语列表开始。ID 手册可在 USPTO 网站 http://tess2.uspto.gov/netahtml/tidm.html 上搜索。找到描述您的商品或服务的术语。例如，“飞盘”是飞碟型玩具的可接受术语。3. 确定国际类别。在线 ID 手册中您的产品或服务的条目还将列出该产品或服务的相应国际类别。虽然提供您的商品或服务的类别不是申请的必要条件（TEASPlus 申请除外），但了解您的国际类别可以帮助您集中搜索。4. 确定相关商品或服务及其类别。确定与您的产品一起使用、宣传或销售的相关商品和/或服务的术语。例如，在 ID 手册中，花生酱与果冻和果酱一起销售和使用。另外，还要浏览国际商品和服务分类，查找与您的产品或服务相关的类别。（http://www.uspto.gov/trademarks/notices/international.jsp） 5. 制定基本的搜索策略。集思广益，想出几种与您的商标相似的替代方案，以防您的首选被采用。美国专利商标局可能拒绝您的商标的原因是什么？（请参阅 http://tess2.uspto.gov/webaka/html/Likelihood/Likelihood_of_Confusion.html 上的常见拒绝情况）。如果您的商标包含短语，最重要的关键词是什么？不要忘记使用截词符（*）或通配符（？）来查找词干与您的商标相似的商标。 6. 拓宽您的搜索策略。考虑使用商标的其他拼写和同音异义词进行搜索。使用与您的商标含义相同或相似的词语。此外，尝试发音或外观相似甚至语音相同的词语。如有必要，可以稍后通过将搜索结果限制为第 2 步中找到的商品/服务或第 3 步中找到的国际类别来缩小范围。 7. 进行搜索。在您当地的专利商标资源中心（www.uspto.gov/ptrc）或家里（如果可以上网）使用 TESS（美国专利商标局基于网络的商标电子搜索系统）进行搜索。 注意：如有需要，请搜索徽标和设计。使用设计搜索代码手册（http://tess2.uspto.gov/tmdb/dscm/index.htm）确定您商标图形设计组件（如果有）的正确设计搜索代码。使用这些设计代码在 TESS 上搜索，看看是否有其他商标具有与您的商标类似的设计元素，并且适用于类似的产品/服务。
定量测量微电子设备中的电场，位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2
定量测量微电子设备中电场的定量测量由位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2，Matthew Bryan 2，Jean-LucRouvière3和David David Cooper 2** 1* 1。电子显微镜跨学科中心，EPFL，洛桑，瑞士。2。大学。Grenoble Alpes，CEA，Leti，Grenoble，法国。3。大学。Grenoble Alpes，CEA，Irig-Mem，Grenoble，法国。*通讯作者：David.cooper@cea.fr纳米尺度上字段的定量映射对于了解设备的行为并提高其性能至关重要。从历史上看，这是通过过轴电子全息图执行的，因为该技术已经成熟并提供了可靠的定量测量[1]。近年来，硬件的改进使扫描传输电子显微镜（STEM）实验期间的衍射模式的记录成为可能，从而生成所谓的4D-STEM数据集。越来越多的数据处理方法与特定的采集设置相结合，导致了广泛的像素化词干技术[2]。在这里，我们探讨了以像素化的茎构型进行的差异相位对比度（DPC）技术[3] [4]。它允许根据衍射平面中发射光束的强度位移对电场进行定量测量。我们将展示如何受显微镜和数据处理的配置影响类似DPC的像素化的茎测量值。结果将与电子全息图和仿真进行比较。样品在图1和图2中显示。1（c）。开始，我们将在掺杂的硅P -N结上进行工作，并以对称1 E 19 cm -3的浓度掺杂，在-1.3 V的反向偏置下进行检查。使用此样品，平均内部电位（组合电位）没有变化，偏置电压会增加内置电场。通过聚焦的离子束制备了连接的横截面，并在FEI Titan显微镜中使用Protochips Aduro 500样品支架附着在芯片上进行原位偏置实验，该实验在200 kV下运行。1（a，b），晶体厚度为390 nm，如收敛束电子衍射测量。使用二级离子质谱掺杂剂测量作为输入，用Silvaco软件对结中的电场进行建模。整个连接处的轮廓如图通过离轴电子全息图测量了偏置连接的电场，请参见图。1（c，d），并在除去非活动厚度后与建模很好地一致[1]。反向偏见的P-N连接的电场的大小约为0.65 mV.cm -1，耗尽宽度约为60 nm。已经研究了不同的像素化的茎构和处理方法，以测量连接处的电场。当探针大小大于特征场变化长度时，导致射击梁内部强度重新分布时，使用了一种算法（COM）算法。当传输梁小于场变化并经历刚性变速时，使用模板匹配（TM）算法[5]。2（a）。电场图如图首先，使用低磁化（LM）茎构型，使用的一半收敛角为270 µRAD，相机长度为18 m。连接处的衍射图显示了传输梁边缘处强度的重新分布，因此使用COM加工，请参见图。2（e）和图中绘制了一个轮廓。2（i）。连接点的耗尽宽度似乎约为100 nm，这表明由于LM茎配置的探针大小较大，