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幻想中的机器学习方法...
本研究研究了建立幻想板球团队的三种方法：用户创建的过程，随机过程和K-均值聚类算法。目的是通过检查六场游戏的玩家性能数据来确定最佳的编队策略。随机过程通过在预定参数中随机挑选玩家来创建团队，但用户创建的过程使用基于直观策略的手动选择。使用机器学习技术，根据信用和绩效指标，K-Means聚类算法小组团队，以找到保留在信用限制范围内的表现最佳的团队。这将优化团队组成。我们的发现表明，就整体绩效而言，用户创建和随机生成的团队经常通过K-表示聚类技术执行。这项研究表明了机器学习技术如何通过提供数据驱动的方法来改善幻想板球团队的发展，该方法优于传统和随机方法。关键字：K-均值聚类，幻想板球，幻想点系统，团队优化和玩家
来自父母和老师的见解
分析G. Sombero*有关从属关系和信函，请参见最后一页。摘要这项研究探讨了父母和老师的观点和见解，以了解奖励在发展幼儿园教育中的作用。该研究还调查了奖励系统在发展学校和家庭设置中的行为方面的影响。研究参与者是八（8）个父母和七（7）个老师。共有15名参与者参加了这项研究。本研究使用目的抽样技术和半结构化访谈指南作为仪器。调查结果表明，有形的奖励（例如玩具，小吃，证书）或无形的（例如，口头赞美，拍手，微笑）显着增强了课堂参与并促进积极的行为。老师观察到，奖励激励学习者积极从事课堂活动，促进良好的行为并促进学习成绩。父母同样指出，奖励系统鼓励孩子们遵守在家中的任务，改善家庭关系并提高孩子的自尊心。尽管有积极的结果，但该研究还确定了局限性，例如行为变化的潜在短期性质以及对外部验证的依赖。这些发现强调了使用奖励，整合好奇心和自律之类的内在动机的需求。该研究得出的结论是，父母与教师之间的有效合作对于一致的行为加强至关重要，确保奖励系统有助于儿童的整体增长。虽然奖励是塑造行为和增强参与度的有力工具，但他们周到的应用对于支持长期发展和幼儿教育的内在动机至关重要。关键字：奖励，幼儿园，教育，父母，老师，发展，行为
气候智能农业的方法
iaip整合农业工业公园I /非政府组织国际 /非政府组织IPCC ipcc气候变化的政府间互动小组IWM IWM综合水域管理莫阿德农业和农村发展部MFA MFA MFA外交事务部MERT MERET MENTOBLE MESTOBLE MESTOBLE MS MESTOBLE MS MESTERIMANIME and MESMOBLOS MESTERIMANIME and MSIMORINE inM MS MESTERIMORANIMENIMON和企业NRM NRM自然资源管理NBS基于自然的解决方案ODA官方开发协助SPSSP橙色红薯PSNP生产性安全网计划PIN需要SMS部门的人SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR SNNPR，TYDP十年发展计划（2021-2030）（2021-2030）洗净了水，卫生委员
Simone Rademacher
Optimal Transport on Quantum Structures Book in the Series of Bolyai Society Mathematic Studies Publication Date 10/2024 Joint Editorial Work With Prof. Jan Maas (Ist Austria), Dr. Tamás Tiktos (Rényi Institute Budapest), Dr. Dániel Virostek (Rényi Institutek Budapest) Including Lecture Notes of Prof. Eric Carlen, Prof. Alessio Angalli, Prof. Francois Golse和Dario Trevisan教授Optimal Transport on Quantum Structures Book in the Series of Bolyai Society Mathematic Studies Publication Date 10/2024 Joint Editorial Work With Prof. Jan Maas (Ist Austria), Dr. Tamás Tiktos (Rényi Institute Budapest), Dr. Dániel Virostek (Rényi Institutek Budapest) Including Lecture Notes of Prof. Eric Carlen, Prof. Alessio Angalli, Prof. Francois Golse和Dario Trevisan教授
机器学习方法估算食物卡路里
当前生活方式肥胖和不良节食习惯导致的健康问题使得监测卡路里摄入成为必要。例如，评估食物的卡路里值对于糖尿病患者控制体重和控制其他慢性疾病至关重要。相反，大多数常用的卡路里控制机制，如估算卡路里含量或在复杂膳食中使用营养图表，不仅繁琐，而且容易出错。这反过来证明了需要由技术和自动化驱动的系统，在这些系统中，卡路里估算几乎不需要用户付出任何努力。当今时代还见证了计算机视觉和深度学习的进步，这有助于更好地应对上述挑战。卷积神经网络是一种以图像识别而闻名的深度学习模型，其众多应用之一是从图像中识别食物，并取得了巨大的成果。CNN 有助于根据某些视觉特征（例如纹理颜色和形状）识别食物，结合食物的体积估计，它们甚至可以帮助计算各种盘子的卡路里含量。因此，出现了比节食系统更方便的卡路里估算应用程序，节食系统需要粘贴食物图片并查询食物的卡路里含量，而满盘没有分量，图像可用于估算卡路里。
2025 年 4 月 2 日至 3 日在亚琛汽车和能源展...
09:00 注册 10:00 欢迎 // 地点：Europa Saal Prof. Dr. Dirk Uwe Sauer，亚琛工业大学 | ISEA 10:10 问候 // 地点：Europa Saal Prof. Dr. Werner Klaffke，HDT（Haus der Technik e. V.）10:15 问候 // 地点：Europa Saal Dr. Jan Henning Behrens，联邦教育与研究部（BMBF）
教师工作依恋plus（twa+）2025 at ...
我们的领域包括空气污染，水质监测和控制，循环经济和资源管理，缓解气候变化，水回收和再利用，公共卫生，安全与环境，可再生能源以及可持续发展的发展。基础设施和项目管理基础架构和项目管理遍历工程，设计，管理，技术，建筑科学和法律的领域。我们培养建立的环境专业人员，具有深厚的知识和技能，例如成本和合同管理，设施管理以及可持续和数字技术。我们还发展了未来专业人员在广泛但相关的学科之间建立有力联系的能力。设计未来的程序名称程序描述建筑架构冠军通过工作室研究，探索和制作设计卓越。绘画，模型制作和视觉表示的基本技能得到了一个鼓舞人心的跨学科课程，其中包括建筑历史，理论，构造以及环境系统和建筑技术。广泛的问题驱动的工作室主题促进了学生在亚洲及其他地区处理复杂环境问题所必需的思维和设计技能的发展。景观建筑景观建筑为学生准备对亚洲的多方面问题做出回应。我们的核心重点是基于批判性思维，分析询问和创造性表达的卓越设计。工业设计工业设计专门研究人类的创新。我们深入了解设计的双重性质是一个过程和产品。该计划为我们的学生提供了核心基础，培训以及技能和知识，使我们成为下一代有效和创新的景观设计师。其目的是创建人们喜欢的新产品，服务，空间，应用，用户体验和业务。工业设计师对人类如何看待，采用和使用创新的解决方案以及如何将其组合在一起以使这些解决方案的实现方式进行深入了解。重新想象技术
校长（Monkton Academy）
校长蒙克顿学院（Monkton Academy）需要一名新任校长，从2025年4月起，领导力量表11-16摘要蒙克顿学院和橡树学习信托基金会（Oak Learning Trust）正在寻求任命一名鼓舞人心，敬业和热情的班主任将蒙克顿学院（Monkton Academy）带入其下一个发展阶段。蒙克顿学院将很快加入Oak Learning Trust。Monkton Academy是一所快乐，关怀和包容的学校，每个人都受到重视和尊重；我们的学生是我们所做的一切的核心。蒙克顿不仅仅是一所学校；我们是一个社区。我们的愿景是启发，实现和赋予他们享受挑战并希望改善他人生活的学生。我们的才华横溢和忠实的员工致力于通过创造机会和经验来帮助他们发展和发展他们所需的生活所需的技能和知识（无论是现在和超越蒙克顿），致力于丰富每个孩子的生活。
