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World File Search System选择题
认知神经科学简介
未能提交或完成任何必修部分可能会导致课程不及格，无论其他作业的成绩如何。 课堂测试和期末考试 课堂测试有三次（45 分钟）。每次测试由多项选择题、简答题和辨析组成。三次测试中最低的分数将被删除。期末考试（90 分钟）是累积式的，结构与课堂测试类似。 课堂参与 学生应通过阅读指定材料（即书籍章节）为每次会议做好准备，出席课程的所有课程，参与和完成练习和测试，并积极参与讨论。 回应论文 回应论文将指出一个令你感到惊讶、困惑或启发你的想法或论点。论文应该很短，即半页到一页长（A4，每边 2 厘米边距，双倍行距，Times New Roman，字体大小 12）。进一步的细节将在课堂上讨论。论文必须在相应的截止日期的午夜前提交。
AQA 食品与营养
• 笔试：1 小时 45 分钟 • 100 分 • 50% 的 GCSE 问题 多项选择题（20 分） 五个问题，每个问题有多个子问题 非考试评估（NEA） 任务 1：食品调查（30 分） 学生对成分的工作特性、功能和化学特性的理解 实践调查是此 NEA 任务的必修内容。 任务 2：食品准备评估（70 分）。 学生在与所选任务相关的计划、准备、烹饪、食品展示和营养应用方面的知识、技能和理解。 学生将在三个小时内准备、烹饪并呈现三道菜的最终菜单，提前计划如何实现这一目标 任务 1：书面或电子报告（1,500 – 2000 字），包括实践调查的照片证据 任务 2：书面或电子作品集，包括照片证据。必须包括三道最终菜肴的照片证据
2024 年 11 月加州律师资格考试实验第一阶段将以在线和远程方式向所有已获批准参加实验的申请人提供
2024 年 11 月加州律师资格考试第一阶段实验将以在线和远程方式向所有获准参加实验的申请人提供。实验将于 2024 年 11 月 8 日和 9 日星期五和星期六进行。考试将包括 49 道多项选择题，需要在 90 分钟内完成。考试住宿申请人的时间分配可能有所不同；这些个人时间表已通过电子邮件共享。对于使用自己的计算机的远程申请人，考生将能够在考试日之前测试他们的计算机设备。按照考试供应商 Meazure Learning 通过电子邮件发送的说明进行操作，或单击考试页面 https://cabar.ysasecure.com/grants 上的“测试”链接，以确保机器完全符合系统要求。考生不得使用额外的显示器。每位申请人在考试期间只能使用一个鼠标和一个键盘。以下是 Meazure Learning 通过电子邮件提供的准备技术的说明：
放射学界对人工智能认知助手的接受度：RSNA 收集数据报告
摘要：由于机器学习和人工智能 (AI) 的进步，机器作为放射科医生临床工作流程中的智能助手，正在扮演新的角色。但是这些机器使用什么系统的临床思维过程？它们是否与放射科医生的思维过程足够相似，可以被信任为助手？在 2016 年北美放射学会 (RSNA) 科学大会和年会上进行了这种技术的现场演示。演示以问答系统的形式呈现，该系统以放射学多项选择题和医学图像作为输入。然后，AI 系统演示了一个认知工作流程，包括文本分析、图像分析和推理，以处理问题并生成最可能的答案。向体验演示并测试问答系统的参与者提供了演示后调查。据报道，在 54,037 名会议注册者中，有 2,927 人参观了演示展台，1,991 人体验了演示，1,025 人完成了演示后调查。本文介绍了调查方法，并总结了调查结果。调查结果显示，放射科医生对认知计算技术和人工智能的接受程度非常高。
![arXiv:2402.05138v1 [cs.AI] 2024 年 2 月 6 日](/simg/a\a88ffeefc81f01e0c2bd0166d654268028a7ad0c.png)
arXiv:2402.05138v1 [cs.AI] 2024 年 2 月 6 日
本文介绍了 SceMQA，这是大学入学阶段科学多模态问答的新基准。它解决了现有基准中经常被忽视的一个关键教育阶段，涵盖高中到大学预科阶段。SceMQA 专注于数学、物理、化学和生物等核心科学学科。它融合了多项选择题和自由回答格式，确保对 AI 模型的能力进行全面评估。此外，我们的基准为每个问题提供了特定的知识点，并为每个答案提供了详细的解释。SceMQA 还以独特的方式呈现了具有相同背景但不同问题的问题，以便更彻底、更准确地评估推理能力。在实验中，我们在各种实验环境中评估了开源和闭源的最先进的多模态大型语言模型 (MLLM)。结果表明，需要进一步研究和开发以开发更强大的 MLLM，最强大的模型仅能实现 50% 到 60% 的准确率。我们的基准和分析将在 https://scemqa.github.io/ 上提供。
国际教学杂志 2020 年 4 月 ● 第 13 卷，第 2 期
Leonardus Par Universitas Negeri Malang，东爪哇省和 Universitas Katolik Indonesia St. Paulus Ruteng，弗洛雷斯，印度尼西亚，parma101011@yahoo.com 本研究旨在探索印度尼西亚 EFL 学生阅读策略使用与阅读成绩之间的关系。研究涉及 56 名英语专业的 EFL 大学生，提供阅读策略调查（SORS）问卷以了解阅读策略的使用情况；并通过阅读理解测试（RCT）测量他们的阅读成绩或阅读能力。阅读策略分为总体策略、问题解决策略和支持策略。其中，RCT 为 35 个多项选择题测试题。研究结果表明：（1）EFL 学生是积极的策略使用者；他们更喜欢问题解决策略而不是总体策略和支持策略；（2）整体阅读策略使用与学生的阅读成绩之间存在显著的相关性；（3）问题解决策略是学生阅读成绩的预测因素。总之，学生在阅读活动中运用解决问题策略越多，他们理解文本的能力就越好。
培养人工智能和大数据时代的计算思维，实现数字社会
物联网运动不仅促进了计算机和技术的发展，还促进了设计的发展。根据 Young 和 Kijima (2019) 的说法，2010 年代初，由 John Maeda (2011) 领导的 STEM 教育向 STEAM 教育转变。他通过简单性来增强创造力，并培育了“美学 + 计算”设计师社区 (Maeda, 2004)，并支持麻省理工学院的 Scratch 语言项目，该项目目前在全球使用。在 2000 年代，工商管理硕士 (MBA) 课程存在共性问题，创新型商业难以创建。因此，他创建了一个具有设计思维的新 MBA 课程，并与美国国会议员合作。 Young 和 Kojima 在图 3 中总结了新 MBA 课程中强调的设计思维与其他思维的区别。进入 MBA 课程的一项要求是 GMAT（研究生管理入学考试），该考试要求学生回答一道英语和数学的快速选择题，以检查成为 MBA 课程学生所需的简单快速决策技能。在英语和数学技能的基础上，他们学习如何在人工智能和大数据时代为第四次工业革命创造和管理创新业务。
能力测试 2021 护理助理 CBT ...
能力测试概述 能力测试专门针对护理助理，始终由两部分组成。我们的网站上提供了测试蓝图，其中包含在线资源链接，可帮助申请人准备能力测试。我们不推荐任何提供测试准备材料的课程或培训提供商。 第 1 部分是计算机化测试 (CBT)。CBT 包含数字能力测试（由需要数字答案的简答题组成）、客观题和理论测试（多项选择题）。CBT 可以在 Pearson VUE 测试中心进行，该中心在全球大多数国家/地区都有。在开始考试之前，考生将获得有关如何使用计算机的简短教程。CBT 包含 115 个问题。所有问题都按正确或错误进行评分，并且没有部分学分。A 部分将包括 15 分的数字能力评估。B 部分将是 100 分的理论评估。CBT 的时长为 3 小时，其中包括测试期间的任何休息时间，这些休息时间是可选的。第 2 部分是护理助理客观结构化临床考试 (OSCE) – 实践护理助理考试。OSCE 仅在英国指定考试中心提供。考生手册和 OSCE 详细信息可从考试中心网站获取。CBT 和 OSCE 可以按任意顺序参加。
数据结构简介
4.1. 堆栈 4.1.1. 堆栈的表示 4.1.2. 使用数组演示堆栈的程序 4.1.3. 使用链表演示堆栈的程序 4.2. 代数表达式 4.3. 使用堆栈转换表达式 4.3.1. 从中缀转换为后缀 4.3.2. 将中缀转换为后缀表达式的程序 4.3.3. 从中缀转换为前缀 4.3.4. 将中缀转换为前缀表达式的程序 4.3.5. 从后缀转换为中缀 4.3.6. 将后缀转换为中缀表达式的程序 4.3.7. 从后缀转换为前缀 4.3.8. 将后缀转换为前缀表达式的程序 4.3.9. 从前缀转换为中缀 4.3.10. 将前缀转换为中缀表达式的程序 4.3.11. 从前缀转换为后缀 4.3.12.将前缀转换为后缀表达式的程序 4.4. 后缀表达式的求值 4.5. 堆栈的应用 4.6. 队列 4.6.1. 队列的表示 4.6.2. 使用数组演示队列的程序 4.6.3. 使用链表演示队列的程序 4.7. 队列的应用 4.8. 循环队列 4.8.1. 循环队列的表示 4.9. 双端队列 4.10. 优先级队列练习多项选择题
KINE 4230：神经元发育促进活动和健康
课程描述 本课程旨在讨论涉及神经元和神经肌肉发育的分子机制，重点是身体活动、健康和疾病。它将重点关注分子和环境线索，这些线索发出信号并促进分化、生长和目标发现，以及突触或神经肌肉连接的细化以及区域和细胞身份的获得。具体主题包括细胞信号传导的基础知识、神经诱导、模式化、轴突引导机制、细胞迁移、增殖和死亡、目标识别和突触形成和消除。从这些基本发育机制中获取的信息将用于讨论我们对影响健康和身体活动的神经系统疾病发病机制的理解的最新进展。 关于考试和测验的重要信息：考试将基于讲座、幻灯片和特定讲座发布的补充材料中涵盖的材料。考试将包括多项选择题和判断题。强烈建议您参加课程。测验将包括测验前讲座中涵盖的材料，并包括判断题。测验不会累积。整个学期将有 5 次测验，在课堂上不定期进行。请做好准备来上课。错过的测验将不予补考。最好的 4 次测验将计入最终的 10%。