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在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。
引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模
抽象的新技术越来越多地成为一个人生活的一部分，尤其是在教育阶段。教育是综合人格发展的主要组成部分，影响了人类生活的所有领域。因此，人工智能（AI）的出现被引入了所有生活领域，因此无法被高等教育机构（HEI）所忽视。全球科学和教学界在AI的出现中进行的研究表明，其对高等教育机构中教育过程的组织的积极影响。在现代世界中，编程正在成为许多专业的基本技能，并且需要对HEIS学生进行教学编程语言的现代方法，因为传统的教学方法不能总是在快速技术发展条件下提供必要的学生培训水平。这就是为什么在教授编程语言中使用AI的原因有几个原因：提高学生在现代劳动力市场中的竞争力；将创新引入教育系统，这使学习过程更加令人兴奋和激励；提高教授编程语言的有效性。本研究介绍了对AI平台的分析结果，该结果可以在向学生教授编程语言的过程中使用，根据以下标准：智能教育系统；自动评估；互动教育平台；补习系统；教育数据分析；移动学习应用程序；虚拟实验室和人工智能创建教育材料。它确定AI为教师在教育任务发展中提供了新的机会，并提供了可以使用AI执行的30个任务的列表。在HEI的1 - 4年学习的学生中进行了一项调查，这表明大多数受访者都知道AI并在其教育活动中积极使用。AI最活跃的用户原来是一年级的学生，也就是说，那些刚开始编程并准备在其教育和以后的专业活动中实施创新的人。同时，第三至4年的学生在使用AI方面更加谨慎，通过现有模型的不完美来证明他们的态度。使用AI在教学学生编程语言中的使用为每个学生的需求提供了一个机会。但是，这需要创建新的评估方法和个人学习方法，这可能会出于各种原因而变得复杂。
工艺品中的增材制造（3D 打印）
该方法可以打印具有高分辨率、复杂几何形状以及精细细节和光滑表面的物体。特别值得注意的是，材料喷射能够以“全彩”方式打印物体，即以任意颜色和颜色渐变，并同时使用多种材料打印物体，从而实现多种颜色和材料组合。作为立体光刻技术的一种先进变体，材料喷射技术为高度精细且对美观度要求高的物体提供了更广泛的制造可能性，使其成为各个工艺领域的一项宝贵技术。材料喷射通常比其他 3D 打印技术更昂贵，因为它使用复杂的打印头技术和专门开发的材料。
2022 年课程设置——目光直视前方！
为了应对2月24日的袭击，北约迅速重组并首次启动防御计划。北约驻欧洲司令将被赋予广泛的权力，例如请求和部署军队。他可以调动多达4万名北约反应部队士兵。快速反应部队——高度战备联合特遣部队也焕然一新。未来北约先头部队的“移动通知”时间最长为三天，将不再按照固定的轮换方式部署，而是灵活部署，即根据威胁形势进行适应性部署。结果，德国同志在波罗的海国家、罗马尼亚和斯洛伐克。
最终报告 - 当质量保证满足
在许多方面，大学仍在研究如何在消费者立法的期望范围内运作。消费者和市场管理局 (CMA) 认为学生的高等教育选择是一项重大决定，涉及重大财务后果和重大决策。因此，在与高等教育机构互动的每个阶段，必须向潜在申请人提供有关其课程选择的准确和及时的信息；这些信息包括课程名称、核心模块、联系时间和授课方式、反馈期望、总体评估方法以及将要授课的教职员工的一般情况。未能提供此类信息可能会受到消费者执法人员、合规合作伙伴、高等教育部门机构或学生直接采取行动的风险 (CMA 2015)。从某种意义上说，这样的立法将高等教育机构锁定在广告、选拔和学习期间的课程构成和学习和教学策略中，所有这些都可能构成一个 5 年的周期，可能会被认为减少敏捷创新的机会。
eckpunkte der bundesregierungfüreine carbon Management-Strategie
德国的目标是到2045年成为最早的主要气候工业化国家之一。在过去的两年中，联邦政府为此做出了巨大的努力，例如，在扩大可再生能源，工业脱碳，氢经济的脱碳，氢经济的骑行，扩展电子携带，增强排放贸易，计划和批准加速以及建筑部门的热量转换以及优先保留和较低自然化的速度。总体目标是对温室气体排放的可持续有效避免。是气候保护的，也是剩余的，也就是说，除了煤层外，还从整个化石能量中退出。
Jean-Charles Vollery 接任 SYSTRA 集团首席执行官
Jean-Charles Vollery 拥有土木工程学位，专攻桥梁（HEI 和 CHEC）。凭借近 30 年的国际交通基础设施经验，他管理过多个重大项目，包括地铁、常规铁路线、高速铁路线和高速公路。他于 1996 年加入 SYSTRA 技术部，在土木工程和结构工程部门工作，负责管理韩国和中国的项目。2007 年，他被任命为印度 SYSTRA 董事总经理。2012 年，他成为 SYSTRA 高级副总裁，负责亚太地区事务，常驻香港。2016 年 1 月，Jean-Charles Vollery 加入 SYSTRA 集团执行委员会，随后于 2019 年成为集团首席国际和发展官和执行董事会成员。从 2021 年 7 月至今，Jean-Charles Vollery 担任首席运营官。 “我非常热衷于继续集团的增长轨迹，同时继续推广我深爱的这个品牌。我致力于将客户的满意度和团队的福祉置于我们共同目标的核心。”
2025 计划 - 诺和诺德平台
以患者为中心的治疗方法在研究和实践中比以往任何时候都更为重要。例如，副总干事于 2024 年 10 月召开的秋季会议就以“以人为本”为座右铭，充分证明了这一点。这种方法始终牢牢扎根于诺和诺德的 DNA 中，并塑造了 novo 学院的培训理念。因为以患者为中心也意味着全面地看待他们。多年来，我们一直以对糖尿病、肥胖症和其他慢性病患者的整体看法提供服务。在下一个培训年，我们将再次深化这种方法，举办针对患者的文化和性别差异的新研讨会。
年鉴系统DNA教育平台LTDA，在CNPJ下注册。 48,364,403/0001-46，以下称为承包商，另一侧为D
1.1。通过此合同，用户将可以访问和个人和私人使用该平台网站上描述的在线服务，该网站上的在线服务被称为“国家奖学金的国家计划 - 研究生 - 通过互联网（通过互联网）”（通过互联网），用于自闭症谱系障碍专业课程（TEA），特别是在http:////wwwwwww.autism.dnapiss.dnapos.com.com.com.com.br，tea中。有关获得的访问的信息（例如教师，主题，工作量，许可证和其他相关信息），位于上面提到的相同电子邮件地址。在招生过程完成后，学生选择的学生选项将通过商定的HEI在平台上的在线平台上录制。学生将被录取，并将发送IES（通过平台）所需的所有文件，并参加互补的在线活动，并将在释放内容的活动开始后8个月内进行批准，最多18个月。在所有科目完成和批准后，学生将能够申请其专业证书，并通过邮局发行并发送给他的地址。不需要CBT交付。
基于AI的早期预测和高等教育学生学业成绩的干预
阿曼a夫准确地确定高等教育中的高风险学生对于及时的干预至关重要。本研究提出了一种基于AI的解决方案，用于使用机器学习分类器来预测学生的绩效。使用信息增益评估选择了过去两年中208个学生记录的数据集，并进行了关键的预测因素，例如中期等级，上学期GPA和累积GPA。通过10倍的交叉验证评估了多个分类器，包括支持向量机（SVM），决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（K-NN）。svm的表现最高，精度为85.1％，F2得分为94.0％，有效地识别出低于65％的学生（GPA <2.0）。该模型是在教育工作者的桌面应用程序中实现的，提供了班级和个人级别的预测。这个用户友好的工具使讲师能够监视绩效，预测结果并实施及时的干预措施，以支持陷入困境的学生。该研究强调了机器学习在增强学术绩效监控方面的有效性，并为AI驱动的教育工具提供了可扩展的方法。k eywords人工智能，机器学习，学生绩效预测，高等教育，基于AI的应用程序1。介绍信息和通信技术的快速发展（ICT）通过重塑教育系统，促使采用数字策略的采用以及突出数字能力的关键差距和不平等现象，对包括教育的各个部门（包括教育）产生了重大影响[1]。在高等教育机构（HEI）中，保持高教育标准并确保学生成功已成为关键的优先事项。政府和认证机构，例如阿曼学术认证机构和质量保证（OAAAQA）参与了阿曼的高等教育机构（HEI）的质量[2]。因此，监视学生绩效已成为符合这些标准并提供问责制的重要因素[3]。讲师经常面临大量的责任，这使得连续监控每个学生的学术进步并实施及时的干预措施具有挑战性[4]。依靠定期评估的传统监测方法可能无法提供支持表现不佳的学生所需的早期见解[5]。教师增加的工作量增加了对整合心理的技术解决方案的需求