XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGamification
找到机器人！：人类培训和机器学习数据收集
收集标签以训练FER机器学习数据集。但是，现有工具对培训非临床人群的范围和方法以及计算机器的标签有限制。在这项研究中，我们介绍了一个综合游戏，该游戏有效地吸引了普通人群，不仅支持人类的FER学习自发表达，还可以收集可靠的基于判断的标签。我们纳入了游戏化，教育和众包文献的设计指南，以吸引和激励玩家。我们的评估（n = 59）表明，游戏鼓励玩家以高分子的速度学习面部表情的情感社会规范，促进有效的FER学习和可靠的标签收集，同时享受游戏玩法。
人工智能和机器学习/人工智能...
深度学习算法用于移动学习中的自适应测试，而 [5] 研究了自然语言处理用于自适应测试。另一方面，采用机器学习算法可提供个性化反馈和建议。深度学习算法用于移动学习中的自适应测试，自然语言处理用于自适应测试 [6]。研究发现，自适应测试可以减轻焦虑，提高移动学习中的自我效能 [7]。它用于为学习者提供自适应学习路径 [8]，并用于探究残疾学习者的可访问性和包容性 [9]。提出了一个移动学习自适应测试框架，其中包含学习者建模、项目银行和反馈机制 [10]。还探讨了移动学习中的游戏化和自适应测试，发现它可以提高学习者的参与度和积极性 [11]。
通过节能移动系统技术促进本地移动性
交通需求管理交通需求管理 (TDM) 是使用策略来鼓励旅行者采取行动，从而提高交通系统效率。TDM 可以包括适当的停车和通行费定价、奖励或游戏化，以鼓励旅行者使用单人驾驶车辆以外的其他交通方式（例如公共交通、自行车或拼车）、使用自行车和行人基础设施以及推广远程办公或混合工作时间表。TDM 可以帮助缓解交通拥堵、改善空气质量，并通过降低燃料消耗为通勤者省钱。例如，EEMS SMART Mobility Consortium 发现，灵活的工作时间表可以将高峰时段的通勤次数减少 20%，而亚特兰大的高远程办公率将使总体旅行时间减少 11%，排放量减少 7%。
机械工程系教职员手册 - 贝鲁特
Daniel Asmar 是贝鲁特美国大学机械工程系副教授。Daniel 于 2006 年获得滑铁卢大学系统设计工程博士学位。Daniel 的研究领域是机器人技术和计算机视觉。他对视觉感知、自主机器人导航和测绘、环境表示和识别、考古学中的增强技术以及计算机视觉中的分割方法感兴趣。他在这些领域的期刊和会议论文集上发表了一百多篇论文。自 2010 年以来，Daniel 对数字文化遗产的兴趣日益浓厚，他利用自己在计算机科学方面的知识来帮助解决该领域的问题。2010 年至 2014 年，他领导了 IAM 项目，2019 年至 2022 年，他领导了 MED GAIMS，这两个项目均由欧盟资助，并在其中开发了文化遗产中的扩展现实和游戏化应用。
利用技术和人工智能彻底改变
摘要 语言教育中技术和人工智能 (AI) 的融合有可能彻底改变现代法语的教学和学习方式。本文探讨了现代化法语课程的综合框架，强调了人工智能驱动的工具在提高学习者参与度、可访问性和流利度方面的变革性作用。它研究了自适应学习系统、人工智能导师、语音识别和游戏化等进步，强调了它们个性化教学和培养沉浸式学习体验的能力。讨论了技术驱动课程的主要特征，包括与 CEFR 标准的一致性和对不同学习者的包容性。本文还解决了成本、基础设施限制以及与数据隐私和人类教育者的作用相关的道德问题等挑战。建议侧重于教师培训、基础设施投资和协作政策制定，以确保成功实施人工智能增强课程。通过利用人工智能的潜力
人工智能开发中领域专业知识的低技能化
农民和放射科医生等现场工作人员在资源匮乏的环境中为人工智能模型的数据集收集发挥着至关重要的作用。然而，我们对现场工作人员的专业知识如何在数据集和模型开发中得到利用知之甚少。根据对 68 名为资源匮乏环境构建人工智能开发人员的采访，我们发现开发人员将现场工作人员降格为数据收集者。开发人员将数据质量差归咎于工人的做法，认为工人腐败、懒惰、不守规矩，他们自己就是数据集，他们追求监视和游戏化来训练工人收集更高质量的数据。尽管模型试图模仿现场工作人员的专业知识，但人工智能开发人员将工人视为非必需品，并降低了他们的专业知识以服务于构建机器智能。我们说明了为什么应该将现场工作人员视为领域专家，并重新想象领域专业知识是人工智能发展的重要伙伴关系。
在大流行中教创意职业
a tracttractias the covid-19流行期，这是Uni Versidad de Ciencias y Artes daméméricaLatina（UCAL;拉丁美洲科学与艺术）的主要关注点之一是继续提供具有有效的教学方法和创造力的高质量教育。本文旨在描述和理解数字工具在班级准备，同步相遇，存储，互动，协作工作和评估中，由UCAL的Instruc Tors在创意职业中。发现教师主动地学习和使用各种数字工具。游戏化应用程序和互动板是讲师的最爱，因为它们倾向于最激励学生。在刀具选择与过程，性别或年龄之间，没有发现统计学上显着的协同。根据证据，本文将为教师提出一般指南。
DNP，MSN，APRN，FNP-C M. Mitzy Cobese，DNP，MSN，APRN，FNP-C，CPAHA ...
注册护士（APRN）基于能力的教育：受体的看法。Kenneth Shine Academy海报演示文稿，Austin TX Mackavey，C。（2019年2月21日）。 创新策略：在线高级实践护理教育中的参与和综合。 在AACN 2019硕士教育会议上的海报演讲。 Mackavey，C。（2017年9月）。 用于管理初级保健II型糖尿病患者的高级治疗选择。 在路易斯安那州护士从业者年度会议上讲台。 新奥尔良，洛杉矶 Mackavey，C。（2017年4月）。 高级实践教育中的游戏化。 在Cizik护理学院发展日的讲台演讲。 休斯顿德克萨斯州Mackavey，C。，（2014年9月）。 通过长期急性护理机构的早期干预方案减少LVAD患者的再入院。 在路易斯安那州护士从业者年度会议上的海报演讲。 新奥尔良，洛杉矶Kenneth Shine Academy海报演示文稿，Austin TX Mackavey，C。（2019年2月21日）。创新策略：在线高级实践护理教育中的参与和综合。在AACN 2019硕士教育会议上的海报演讲。Mackavey，C。（2017年9月）。用于管理初级保健II型糖尿病患者的高级治疗选择。在路易斯安那州护士从业者年度会议上讲台。 新奥尔良，洛杉矶 Mackavey，C。（2017年4月）。 高级实践教育中的游戏化。 在Cizik护理学院发展日的讲台演讲。 休斯顿德克萨斯州Mackavey，C。，（2014年9月）。 通过长期急性护理机构的早期干预方案减少LVAD患者的再入院。 在路易斯安那州护士从业者年度会议上的海报演讲。 新奥尔良，洛杉矶在路易斯安那州护士从业者年度会议上讲台。新奥尔良，洛杉矶Mackavey，C。（2017年4月）。高级实践教育中的游戏化。在Cizik护理学院发展日的讲台演讲。休斯顿德克萨斯州Mackavey，C。，（2014年9月）。 通过长期急性护理机构的早期干预方案减少LVAD患者的再入院。 在路易斯安那州护士从业者年度会议上的海报演讲。 新奥尔良，洛杉矶休斯顿德克萨斯州Mackavey，C。，（2014年9月）。通过长期急性护理机构的早期干预方案减少LVAD患者的再入院。在路易斯安那州护士从业者年度会议上的海报演讲。 新奥尔良，洛杉矶在路易斯安那州护士从业者年度会议上的海报演讲。新奥尔良，洛杉矶
悉尼科技大学留学与交流：入门科目（选修课）
54021 现场行动：多平台新闻 S 媒体艺术与制作 注意：学生只能选修该领域的一门科目 54030 探索媒体艺术 A 54031 创作真实 S 公共传播 54040 公共传播生态 A/S 公共传播 公共关系流 54042 公共关系原理 S 公共传播广告流 54046 广告原理 S 创意写作 54070 虚构形式 A 54071 想象真实 S 社会与政治科学 54050 自我与社会 A 54051 政治、意识形态与信仰 S 数字与社交媒体 54060 数字社区 A 54061 介入、参与、游戏化 S 跨学科选修课 54006 气候正义与气候政策 A 54080 媒体力量 A/S/Sum 音乐与音效设计 50816 音频文化 A 50817 音频和音乐制作 S