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LFRZ - 圣纳泽尔蒙图尔 - dircam
一般规定 22.1 一般规定 22.1 避免飞越周围的工业场地。避免飞越周围的工业区。从 LFRZ 出发或飞往 LFRZ 的 IFR 飞行计划也应传送至 LFRSZPZX。往返于 LFRZ 的 IFR 飞行计划必须同时发送至 LFRSZPZX。跑道起飞程序 22.2 跑道起飞程序 22.2 跑道起飞程序 22.2 跑道和设备 22.2.1 跑道和设备 22.2.1 仅限 07 和 25 跑道起飞，经 TWY A 和 B。仅限 07 和 25 跑道起飞，经 TWY A 和 B。跑道起飞建立和结束标准 22.2.2 仅在 ATC 和 ACFT 移动时才执行跑道起飞程序。仅在空中交通管制 (ATC) 在场且飞机移动的情况下才实施 LVP。当 RVR <= 550 米时，同时进行一次移动。每次移动一次，RVR <= 550 米。当 RVR <= 550 米或云高 (DH) 小于 200 英尺时的 LVP 程序。当 RVR <= 550 米或云高 (DH) 低于 200 英尺时，LVP 阶段开始。当 RVR < 200 米时，不进行任何操作。当 RVR < 200 米时，暂停运行。运动区照明 22.2.3 运动区照明 22.2.3 跑道轴向照明、跑道边缘照明、跑道末端照明。轴向和边缘转向照明，TWY 边缘照明。跑道中线灯、跑道边缘灯、跑道末端灯。转弯区中心线及边灯、滑行道边灯。跑道前的等待点配备有照明面板和挥杆。跑道前的等候点配备有照明面板和警示灯。地面标志：轴向跑道、跑道和行驶跑道 / 转弯区的边缘、跑道前的等待点。地面标记：跑道轴线、跑道边缘、滑行道轴线和边缘/掉头区、跑道前的等待点
教育评估中的人工智能
ActNext (2020) 教育伴侣。https://actnext.org/research- and-projects/holistic-learning-mobile-app/ Aljohani, NR 和 Davis, HC (2013)。使用以学生为中心的移动仪表板提供即时详细反馈的学习分析和形成性评估。在第七届下一代移动应用、服务和技术国际会议论文集，IEEE。https://www.semanticscholar.org/paper/Learning-Analytics-and-Formative-Assessment-to-a-Aljohani-Davis/ 4e27f92476194013d098d37b1a8e106b171726f8 Aybek, EC 和 Demirtasli, RN (2017)。针对多分类项目的计算机化自适应测试 (CAT) 应用程序和项目反应理论模型。国际教育与科学研究杂志，3（2），475-487。Beigman Klebanov，B.，Leong，CW和Flor，M。（2015）。有监督的词级隐喻检测实验，具有具体性和重新加权示例。第三届自然语言处理隐喻研讨会论文集，11-20。计算语言学协会。Beigman Klebanov，B.，Madnani，N.，Burstein，J.和Somasundara，S。（2014）。用于对来自来源的写作进行评分的内容重要性模型。计算语言学协会第 52 届年会论文集，247-252。Ben-Simon，A.和Bennett，RE（2007）。迈向更实质性的自动论文评分。 《教学、学习与评估杂志》, 6 (1), 4 – 44。http://www.jtla.org Botarleanu, RM、Dascalu, M.、Sirbu, MD、Crossley, SA 和 Trausan-Matu, S. (2018)。ReadME – 使用 ReaderBench 框架生成个性化的论文写作反馈。在第三届智能学习生态系统和区域发展国际会议 (SLERD 2018)（第 133 – 145 页）上。丹麦奥尔堡。Castro, D.、McLaughlin, M. 和 Chivot, E. (2019) 谁将赢得人工智能竞赛：中国、欧盟还是美国？数据创新中心。 https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai- race-china-the-eu-or-the-united-states/ Cicchinelli, A., Veas, E., Pardo, A., Pammer-Schindler, V., Fessl, A., Barreiros, C., & Lindstädt, S. (2018). 在活动流中寻找自我调节学习的痕迹。ACM 出版社。https://doi.org/10.1145/ 3170358.3170381 Condon, W. (2013). 大规模评估、本地开发的措施和论文自动评分：寻找红鲱鱼？评估写作，18，100 – 108。Cope, B., & Kalantzis, M. (2016)。大数据走进校园：对学习、评估和研究的影响。AERA Open，2（2），1-19。Crossley, SA 和 Kyle, K.（2018 年）。使用词汇复杂度自动分析工具 (TAALES) 评估写作。评估写作，38，46-50。CWPA、NCTE 和 NWP。（2011 年）。中学后写作成功国家框架。写作项目管理委员会、全国英语教师委员会和国家写作项目。http://wpacouncil。org/files/framework-for-success-postsecondary-writing.pdf Davey, T. (2011)。计算机自适应测试系统指南。州立学校校长委员会。https://files.eric.ed.gov/fulltext/ ED543317.pdf Deane, P. (2013)。论自动作文评分与现代写作观念的关系。评估写作，18，7-24。 DiCerbo, KE 和 Behrens, JT (2014)。数字海洋对教育的影响。Pearson。 Ellis, C. (2013)。拓宽学习分析的范围并提高其实用性：评估分析的案例。英国教育技术杂志，44（4），662-664。 ETS。（2018）。按国家/地区划分的 GRE 考试量。 https://www.ets.org/gre/pdf/gre_volumes_by_country.pdf Farra, N., Somsundaran, S., & Burstein, J. (2015). 使用观点及其目标对说服性论文进行评分。在第十次研讨会论文集
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