XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEARN
为未来的医疗保健专业人员设计跨专业的在线学习经验
设计案例详细介绍了设计团队的协作工作（三位教职员工，一名教学设计师和一名教育资源专家），以为未来的医疗保健专业人员创建基于模拟的跨专业教育（IPE）经验。在导致全国/世界校园关闭的Covid-19大流行之前，这种基于模拟的学习经验总是以面对面的形式提供。因此，这种情况强调了在有限的时间内设计这种在线学习体验的挑战和机遇。此外，此案记录了理论或基于证据的实践在设计这种学习经验方面起着重要作用，以及设计团队在关键设计决策和动作方面的叙述。它还包括一个设计叙述，重点介绍了设计过程的描述，例如设计过程结果的关键设计判断，决策和具体示例。最后，设计案例突出了独特的设计功能：通过可访问性和可用性，真实性，专业间协作和反思的指令可伸缩性。该设计的指导是印第安纳州的教学（团队教育推进健康）核心课程的指导，该课程预先跨越专业的实践能力和团队合作，以准备未来的医疗保健专业人员。
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
将自闭症谱系障碍 (ASD) 学生纳入莱索托小学
摘要 莱索托 2018 年包容性教育政策旨在将所有有特殊需要的学习者纳入其中，教师在包容自闭症谱系障碍 (ASD) 方面发挥着至关重要的作用。本文重点探讨教师对莱索托主流小学包容自闭症学习者的看法。我们选择了十名正在攻读学士学位的执业教师，对他们教授自闭症学习者的经历进行半结构化访谈。我们采用现象学方法分析他们的回答。研究结果表明，莱索托教育系统对自闭症学习者的支持不足。教师们觉得自己没有准备好接纳这些学习者，也缺乏对他们需求的理解。研究结果表明，需要采取各种形式的支持措施来有效管理自闭症。因此，建议开展一项全国性研究，评估教师在支持自闭症学习者方面的需求，这将为莱索托 2018 年包容性教育政策 (LIEP) 在主流学校的成功实施提供参考。关键词 自闭症谱系障碍、包容性、学习者、教师、主流小学、莱索托 1. 引言 莱索托政府签署了多项协议，以促进残疾学习者融入主流学校，包括《世界人权宣言》（联合国，1948 年）和相关人权议程（Pantic & Florian，2015 年）。联合国强调特殊需要儿童充分参与公立学校系统的重要性（联合国，2019 年）。全球许多国家的教育政策都确认所有儿童都享有平等的教育待遇，无论其残疾、宗教或社会地位有何差异（Humphrey & Symes，2013 年）。为配合这些政策，莱索托教育和培训部于 2018 年发起并颁布了《莱索托包容性教育政策》。该政策确保包括自闭症谱系障碍儿童在内的不同儿童能够充分参与莱索托小学综合课程并入读当地学校。包容性的特点是适应学习者不同需求的过程，增强他们在教育环境和社区中的参与度，同时减轻对残疾学习者的排斥、偏见和歧视。其目标是为有特殊教育需要 (LSEN) 的学习者建立有利的环境，通过对内容、方法和策略进行必要的修改来促进学术和社会发展 (教育和培训部，2018 年)。 1.1. 定义自闭症谱系障碍 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种终身疾病，其特征是社交沟通困难和重复行为的存在 (美国精神病学协会，
“ chatgpt对...
将Chatgpt的整合到教育系统中，引入了变革性的变化，既带来了重大的好处又带来了显着的挑战。这些摘要探讨了Chatgpt的影响，重点是教学和学习，从而在私人高等教育机构接受高等教育的学生之间提供教育不平等。ChatGpt旨在通过提供个性化的学习经验来大大丰富教育实践。其提供实时，自适应反馈的能力使学生可以按照自己的节奏与内容互动，以满足各种学习风格和需求。此外，ChatGPT有助于获取信息和教育资源。它是一名按需导师，帮助学生进行家庭作业，澄清复杂的概念，并在各种科目中提供实践问题。通过在教学和学习中提供高质量的支持，这种教育中的可及性提高。但是，将Chatgpt的整合到教育中也带来了挑战。数据隐私问题，存在偏见的风险以及对准确内容验证的需求。此外，对人工技术的依赖（AI）为学习提供了有关人类互动，沟通的潜在减少以及对发展批判性思维和解决问题技能的影响的问题。这项研究的结果表明，Chatgpt对教育教学和学习成果产生重大负面影响。但是，一项比较这项研究还至关重要地解决了在私立高等教育水平的学生中使用CHATGPT在协作，沟通，批判性思维和解决问题的技能中的挑战和影响。
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。
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。