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远程和混合学习计划和资源的评估手册
成功标准：● 我可以设计与标准适当难度和复杂性相符的评估。● 我可以向我的学生阐明和分享学习目标和成功标准。● 我可以利用学习目标和成功标准与我创建的评估保持一致。● 我可以根据远程和混合学习环境中的评估目的确定进行每项评估的适当时间和地点。● 我可以设计评估来衡量所教授的内容，并与肯塔基州学术标准保持一致。● 我可以设计一个评估来告知我和我的学生下一步的行动。● 我可以根据学生所处的学习阶段（表面、深度和转移）确定每项评估的适当量表。● 我可以向家长传达有效评估的价值。
1 WENQIU WU数字计算的课程建议算法
摘要： - 课程建议算法利用有关用户偏好，过去行为以及可能的其他因素（例如人口统计学或兴趣）的数据来建议相关课程。它采用了诸如协作过滤，基于内容的过滤或混合方法等技术来分析用户或课程之间的相似性并提出个性化建议。通过根据用户的反馈和互动不断提出建议，该算法旨在通过介绍与他们的兴趣和目标保持一致的课程来增强用户的学习经验。本文探讨了课程设计原理与建议系统的集成，以增强远程教育平台中的个性化学习经验。课程设计是通过将协作过滤与边缘计算模型的集成来进行的，以估计远程教育中的功能。协作过滤是通过估计功能的估计来应用于教育平台，并且为处理实施了边缘计算。随着在线学习的日益普及，越来越需要量身定制教育内容，以满足个人学习者的各种需求，偏好和技能水平。课程设计在塑造教育材料的结构和交付中起着至关重要的作用，而建议系统则利用用户数据提供个性化课程建议。通过整合这两个组件，远程教育平台可以创建量身定制的学习途径，以优化用户参与，保留和学习成果。通过向个人用户展示课程建议，进一步丰富了分析，并强调了建议系统如何利用课程设计方面来提供个性化的学习经验。
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
针对幽门螺杆菌的基本转录因子HP1043：药物重新定位研究用量子地球移动的距离学习量子数据
抽象量化学习算法的输出与目标的目标是机器学习的重要任务。然而，在量子设置中，常用距离指标的损失景观通常会产生不良结果，例如局部最小值差和指数衰减的梯度。为了克服这些障碍，我们在这里考虑最近提出的量子地球移动器（EM）或Wasserstein-1距离是经典EM距离的量子类似物。我们表明，量子EM距离具有独特的特性，在其他常用的量子距离指标中未发现，这使量子学习更加稳定和有效。我们提出了一个量子剂量生成对抗网络（QWGAN），该网络利用量子EM距离，并提供了对量子数据进行学习的有效手段。我们提供了Qwgan能够学习一组量子数据的示例，仅资源在量子数中多项式。
ChatGPT：人工智能在远程教育在线评估中的不断侵蚀
人工智能 (AI) 在教育领域的应用越来越普遍，其对在线教育和评估的侵蚀和影响是研究人员和讲师感兴趣的话题。ChatGPT 就是这样一种人工智能模型，它已经在大量文本数据上进行了训练，可以对问题和提示产生类似人类的响应。这篇概念性文章以颠覆性创新理论为基础，探讨了 ChatGPT 在在线评估中的潜在和可能的颠覆性。本文还考虑了使用 ChatGPT 的伦理和教学意义，特别是在远程教育的在线评估方面。虽然人工智能在在线评估中的使用存在无数的局限性和可能性，但谨慎使用并考虑学术诚信对在线评估的伦理影响至关重要。本文旨在为围绕人工智能在在线高等教育和评估中的应用的持续讨论和辩论做出贡献，强调需要继续研究和批判性地评估其影响。
基于可分离状态优化的量子 Wasserstein 距离 arXiv.2209.09925
1 巴斯克大学 UPV/EHU，西班牙毕尔巴鄂 2 巴斯克大学 EHU 量子中心，西班牙 3 圣塞瓦斯蒂安多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，西班牙 4 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，西班牙毕尔巴鄂 5 维格纳物理研究中心，匈牙利布达佩斯 6 阿尔弗雷德雷尼数学研究所，匈牙利布达佩斯 7 布达佩斯理工经济大学分析系，匈牙利布达佩斯
科学硕士学位距离学习队列计划
ES 510战略项目管理。一个项目是一次性或不经常发生的操作，其目标有限，寿命有限和资源有限。本课程将从决策角度专注于项目管理，以及如何使用项目来实施组织战略。课程遵循项目生命周期模型，从项目启动到实施再到终止。涵盖的主题包括项目范围开发，项目选择，组织战略，领导力，团队建设，计划，冲突解决，预算，资源分配，信息管理，控制，审计和终止程序。计算机应用程序，例如MS项目，案例研究，项目模拟和学生项目团队将是该课程不可或缺的一部分。本课程满足项目管理学院（PMI）认证项目管理（CAPM）和项目管理专业人员（PMP）认证的教育先决条件。
基于极距离的增强量子K近邻分类算法
摘要：K最近邻算法是应用最为广泛的分类算法之一，但其高时间复杂度限制了其在大数据时代的性能。量子K最近邻算法（QKNN）可以满意地处理上述问题，但直接应用传统的基于欧氏距离的相似性度量会牺牲其准确率。受极坐标系和量子特性的启发，本文提出一种新的相似性度量来取代欧氏距离，将其定义为极坐标距离。极坐标距离同时考虑角度和模数长度信息，引入一个根据具体应用数据调整的权重参数。为了验证极坐标距离的效率，我们使用几个典型数据集进行了各种实验。对于传统KNN算法，使用极坐标距离进行相似性度量时准确率性能相当，而对于QKNN算法，其分类准确率明显优于欧氏距离。此外，极坐标距离表现出优于欧氏距离的可扩展性和鲁棒性，为 QKNN 在实践中的大规模应用提供了机会。
视频支持的案例研究用于定量仪器元素分析中的课程审查
由于199日期的大流行，由于各个学校被迫意外地过渡到在线平台，因此远程学习在全国范围内普及。本案例研究探讨了护理人员在加利福尼亚州内陆帝国的公立小学期间，在远程学习期间，护理人员的数字素养自我效能感及其与学术参与的联系。通过半结构化访谈收集数据，该访谈是亲自或通过Zoom进行的开放式问题。这项研究表明，看护人的数字素养自我效能感并未对他们参与学生的远程学习的参与。无论看护人的计算机舒适性及其在远程学习中所面临的挑战如何，参与也有所增加。该研究的结果有助于向地区和学校人员提供有关如何向看护人提供清晰沟通的信息，并为整个远程学习中使用的数字工具提供培训。此外，它还指导地区如何抽出时间计划和创建结构可以使护理人员知道学校制定计划的舒适感。