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用于移动学习的实时人工智能增强现实：推动教育技术进步
3.1 移动设备层 AI-AR 教育系统建立在利用先进硬件功能的现代移动设备之上。根据对教育领域移动增强现实的深入调查，当前一代设备必须有效管理各种感官输入，同时保持学习应用的最高性能。研究表明，对设备功能（例如处理速度、内存管理和电池使用模式）进行全面评估对于成功的移动 AR 应用是必不可少的。通过证明精心设计的增强现实应用程序可以维持长达三个小时的稳定性能，同时每小时消耗的电池容量不到 15%，该研究强调了优化移动资源以延长教育使用时间的重要性 [5]。
人工智能和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）纳入精确农业的整合正在改变农业实践，提供创新的解决方案，以优化生产力，资源使用和可持续性。精确农业利用传感器，无人机，GP和卫星图像等先进技术来收集有关土壤，农作物，天气和环境因素的实时数据。AI和ML是处理和分析这些大量数据的关键推动力，使农民能够以高准确的准确性做出数据驱动的决策，预测作物产量，管理灌溉并检测虫害爆发。这些技术自动化农业任务，优化输入使用（例如水，肥料，农药），并最大程度地减少废物，从而提高了运营效率并降低了环境影响。尽管有很有希望的收益，但诸如高初始成本，数据质量和技术专业知识的需求之类的挑战仍然是广泛采用的障碍。尽管如此，AI和ML的持续进步在农业的未来中具有巨大的潜力，使其更具可持续性，有利可图和对气候变化有弹性。本文探讨了AI和ML在精确耕作中的作用，其应用，收益，挑战和未来趋势塑造了农业景观。现代农场由数据以及许多小工具和技术（例如传感器，GPS卫星，无人机和机器人）运行。实例，AI技术协助农民优化计划，以生产更多的技术及其应用，例如自然界中的资源映射以及对环境变化的影响评估。
www.globaljournalseries.com.ng; GlobalJournalSeries@gmail.com合作学习策略对高级中学S
摘要这项研究旨在确定合作学习策略对埃博尼州Onueke教育区高中中学的化学成就和保留的影响。为了解决这一目标，提出了三个研究问题和假设。采用了准实验，非等效的对照组设计，涉及两组学生。采用了一种多阶段抽样技术来从六个男女同校政府拥有的高中的228名SSII化学学生中选择代表性样本。最初，对68所学校的SSII学生的目标人群进行了分层。随后，六所公立中学是从这些阶层中随机绘制的。最后，这六所学校的3所学校被随机绘制并用作实验组，而其余的3所学校则被用作对照组。这种合并的抽样方法确保了代表性和受控实验。实验组暴露于合作学习策略，而对照组接受了传统的基于讲座的教学。的发现表明，与传统的演讲方法相比，合作学习显着增强了学生的化学成就和保留率。可靠性系数为0.97的化学成就和保留测试用于测量学生在治疗前后（治疗前/治疗后）的成就和保留率。使用平均值，标准偏差和协方差分析（ANCOVA）分析数据。结果表明，与讲座教学方法相比，合作学习策略在增强学生的成就和保留方面更为有效。这可能归因于学生在CLS中的共同责任，同伴支持，社交和沟通技巧而与LTM中的积极参与，从而导致动机的提高，批判性思维能力的发展，即时反馈和多样化的学习风格。还可以观察到，在合作学习策略小组中，男学生的平均成就和保留得分要高于女学生。这些发现对教育实践具有重要意义，将合作学习作为改善化学教学的有效策略。关键字：学生的成就，学生保留，成就测试，保留测试，协方差分析（ANCOVA）
使用机器学习和
预测性维护正在通过使组织能够预测机器故障，最大程度地减少计划外停机时间并优化维护时间表来改变行业。本文探讨了高级机器学习（ML）和人工智能（AI）技术在预测维护系统中的应用。使用传感器数据，这些技术可以实时预测机器组件故障，从而允许降低成本并提高生产率的先发制度。本研究回顾了基于AI的关键预测维护模型，例如随机森林，长期记忆（LSTM）网络，支持向量机（SVM）和神经网络，突出了它们的有效性和局限性。本文进一步研究了物联网，云计算和数字双胞胎在增强预测性维护系统中的整合，并强调了AI驱动的预测系统中解释性，可信度和透明度的重要性。关键字：预测性维护，机器学习，人工智能，行业4.0，数字双胞胎，物联网，解释性，可信赖的AI。
哥伦布公司总部警告通知
业务发展经理 1 采购员 9 首席执行官助理 1 薪酬与数据分析经理 1 薪酬管理员 1 合规专家 1 内容开发人员 1 企业 AP 官员 4 企业房地产法律顾问 1 合规法律顾问 1 企业法律顾问 1 CRM 运营分析师 1 客户体验主管 1 海关合规专家 1 数据科学家 1 数据库管理员 1 数据库架构师 1 DC 国内运输协调员 3 DC 国内运输经理 1 数字设计师 1 数字摄影师 1 数码修饰主管-工作室 1 会计运营总监 1 资产保护总监 1 通信与活动产品总监 1 企业洞察与分析总监 1 EV 采购与业务开发总监 1 全球入境物流总监 1 信息技术开发总监 3 商品展示总监 1 商品系统总监 1 付费媒体与附属机构总监 1 规划、分配与复制总监 5 分析与采购总监 1 采购总监1 创意与工作室总监 1 客户关系管理总监 1 客户分析总监 1 数字体验总监 1 数字运营与分析总监 1 国内运输总监 1 企业战略总监 1 财务分析总监 1
1 学习和记忆的神经生物学 I GMS ...
大学学术行为政策：佛罗里达大学学生受荣誉誓言约束，该誓言规定：“我们，佛罗里达大学社区的成员，承诺遵守荣誉准则，以最高的诚实和正直标准要求自己和同学。佛罗里达大学学生提交的所有学分作业，都必须或暗示以下誓言：“以我的荣誉，我在完成这项作业时既没有给予也没有接受过未经授权的帮助。”荣誉准则 ( http://www.dso.ufl.edu/sccr/process/student-conduct-honor-code/ ) 规定了违反此准则的若干行为以及可能的制裁。此外，您有义务向相关人员报告任何助长学术不端行为的情况。如果您有任何问题或疑虑，请咨询本课程的讲师或助教。
灭绝学习
“这种方法使我们能够以靶向方式激活或抑制细胞，并了解这对动物的恐惧学习产生了什么影响，” Katharina Spoida解释说。如果它们抑制了BNST中敲除小鼠中抑制肾上腺蛋白释放因子（CRF）神经元的子集，这些小鼠的恐惧却更慢。如果它们在野生型小鼠中激活它们，则可以加速学习效果。因此，研究团队能够巩固大脑的哪个区域包含在其小鼠模型中学习和学习恐惧的关键结构。“脊柱末端的床核分为倾向于促进恐惧的区域，以及那些倾向于减少恐惧的地区，”研究人员说。在雄性淘汰小鼠中，与野生对应物相比，恐惧区域的活性增加，而在恐惧区域中的活动则降低。缺乏5-HT2C受体似乎在灭绝方向上推动了BNST中的神经元活性，并且CRF神经元在这方面起着重要作用。
