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基于行业的学习（IBL）策略
组织内的全职工作安置。基于行业学习的目的（IBL）包括受训者接触该行业的最新技术，以评估受训者已经获得并建议培训师的技能相关性，以供受训人员洞悉行业中的人际关系和团队合作关系，并在基于竞争与培训的竞争期间授予专业文凭的必要绩效水平。1.2。本政策阐明了基于行业的学习的原则和准则
在EFL教室中探索托尔金的文学宇宙。 ...
本文探讨了基于技术增强的学习（IBL）如何影响学生的语言获取以及英语作为外语（EFL）的动机的演变。此外，本研究提出了一项关于西班牙语和英语主题协作的建议，利用翻译语言来建立学生的L1和L2之间的联系并减少课程重复。efl将自己作为学习者的机会，可以使用基于查询的学习（IBL）作为解决问题的情况的主要驱动力。因此，调查将托尔金的文学界作为研究的主要主题和主题，以及机器人技术（Ozobot），IBL和游戏化的学习管理系统（Classcraft）作为主要方法论。通过一系列诊断和熟练度测试（包括机器人支持的讲故事活动和ARCS动机测试），收集了有关两个分析变量的定量数据。结果表明，在所有四个参数中都提高了语言获取和动机。此外，Ozobot显示了在基本功能级别上使用学生使用的快速适应期，并有助于创造性的讲故事。结果将有助于缩小EFL学习中检测到的知识差距，因为主要用于科学学习。
生成环境代表性基于实例的学习：认知模型
基于实例的学习理论（IBLT）建议Humans通过积累经验，以决策任务特征，执行的动作以及决策结果的实用性来学习动态决策任务。该理论已应用于在各种情况下基于实例的学习模型（IBL）模型。所有IBL模型应用程序的一个关键功能是累积基于实例的内存和基于识别识别的检索的方法。在几乎没有功能的简单任务中，可以假设使用所有相关信息来假设这些知识代表和检索。但是，当详尽的特征枚举不可行时，这些方法不能很好地扩展到复杂的任务。这要求认知建模者设计状态特征的任务特定表示以及相似性指标，这些指标可能很耗时，并且无法推广到相关任务。为了解决这个问题，我们利用人工神经网络（特别是常规模型（GMS））中的最新广告来学习复杂的动态决策制定任务的表示，而无需依赖领域知识。我们评估了一系列GM在形成表示代表方面的有用性，这些代表可以被IBL模型用于预测复杂决策任务中的人类行为。这项工作通过使用GMS形成表示形式并确定相似性来连接生成和认知模型。
IMB-CNM
3D硅检测器[1，2]在高能物理应用中确立了自己的关键技术。与平面探测器相反，在硅的批量而非表面实现了3D检测器中的电极（连接和欧姆接触）（见图1）。这种独特的几何形状使这些探测器可以结合高辐射硬度和低功耗。高辐射硬度源于电极之间的短距离，因此限制了载流子被辐射引起的缺陷捕获，而信号则由粒子的较大轨道通过硅晶圆晶粒厚度定义。低耗尽电压可以保证即使在改善收费收集所需的过度电压下，也可以保证低功耗。这两个方面在高能物理实验的内部跟踪探测器中至关重要。3D硅探测器被用作最接近相互作用点或光束的像素探测器。他们于2014年成功安装在Atlas检测器的可插入的B层中（IBL-ATLAS）[3]，2016年在Atlas Forward Proton（AFP）探测器[4]中，在2017年，在CMS-Totem Precision Procion Spectreprmeter（CT-PPPS）[5]和较高的for for for for for for for p. ppps（ct-ppps）[5]，并且对高度lumc（均为aTC）（hlc）（hlc）（hlc）（和CMS探测器[6，7]。它们的组合辐射硬度和时机特性也使它们成为平面探测器的有前途的替代方案，该探测器限于〜10 15 cm-2 [8]的功能，并且可以在恶劣环境中确立自己的固态定时探测器[9]。在IBL 中证明了3D检测器的生产性在IBL这些吸引人的特征以不均匀的信号，大传感器电容为代价，这是由于电极间间距较小和较长的电极深度以及制造的复杂性提高。实际上，IBL技术设计报告指出，“主要关注3D传感器的主要问题是生产运行的制造性和均匀性” [10]。3D技术是一项相对复杂的技术：制造运行由〜120-140步，具有8个掩码水平，而标准平面像素（根据IMB-CNM定义）为〜40步和5个掩码水平。
Red Eléctrica 通过升级 Guadame-Olivares 线路加强了哈恩的输电网。这一举措使更新的电力能够整合
R d Eléct ic 是一家西班牙电力传输系统选择和管理机构，该公司已完成连接哈恩省 Guadame（马尔莫莱霍）和 Olivares（哈恩首府）变电站的输电线升级。通过连接城市，这一举措加强了供电安全，同时促进了新可再生能源项目的发展并刺激了该地区的工业和商业增长。
可插入 B 层 - CERN 文档服务器
2.亮度影响：当前 Pixel 探测器的峰值亮度设计为 1 × 10 34 cm − 2 s − 1 。预计在 2020 年之后，高亮度 LHC (HL-LHC) 完工之前，亮度至少会达到该水平的两倍。高亮度会增加事件堆积，从而导致高占用率，从而导致读出效率低下。读出效率低下，特别是在较高亮度下，对 B 层的影响将大于其他层，从而限制 b 标记效率。事件堆积的存在要求在测量轨迹时具有冗余度，以便控制由高堆积背景事件中的簇随机组合而产生的伪造率。添加占用率相对较低的 IBL 层有助于在面对亮度效应时保持跟踪性能。
BIOE 341 / 541 工程师细胞和分子生物学...
用于研究和工业应用的生物分子产品。课堂出勤率无论采用何种教学方式（即面对面或在线），学生都应出席所有讲座并参与课堂活动和讨论。虽然课堂材料大部分将发布在课堂网站上，但上课对于分析和理解课堂内容是必不可少的。课堂参与学生应积极参与课堂活动，因为积极参与是学习过程的重要组成部分。参与包括阅读指定材料、积极参与为课堂讨论做准备而分配的探究式学习 (IBL) 活动，以及积极参与小组课堂讨论或按照讲座中的指示进行讨论。在线讲座期间，请保持摄像头开启并将麦克风静音，除非您想提问。您也可以使用聊天功能发表评论并在有问题或想参与时举手，但如果您有问题，请随时取消静音并打断讲师。需要住宿的学生
ATLAS Inner Tracker 像素探测器的开发（ITk ...
摘要：ATLAS 是 LHC 的两个主要实验之一，目的是研究物质的微观特性，以回答粒子物理学最基本的问题。在首次数据运行取得成功之后，LHC 通过三次加速器升级，突破了质心和亮度的能量极限，从而扩大了新发现和精确测量的可能性，最终形成了高亮度 LHC（HL-LHC）。 ）。为了充分利用增加的亮度，计划对 ATLAS 内部探测器进行两次重大升级。第一次升级已于 2015 年初完成，插入了 IBL，即距离光束线仅 3.2 厘米的第四个像素层。第二次重大升级定于 2024 年进行，整个内部探测器将被完全由硅器件制成的全新内部跟踪装置取代，以应对 HL-LHC 的高粒子密度和强辐射环境，该装置在运行期间运行期间将提供 3000 fb −1，几乎是整个 LHC 计划内部光度平均值的十倍。本论文讨论的是
FATIMA -GB：海洋雾中的搜索清晰度-AMS期刊
图1：海洋雾过程 - 前流大陆或海洋吸气气溶胶作为FCN。通过蒸气的扩散沉积（插图）在FCN周围生长。Kohler（1936）认为，液滴生长需要超过由表面张力和溶质浓度的相对影响确定的临界半径（分别分别增加/降低了液滴蒸气，分别增加/降低）。最小的湍流（Kolmogorov或K）涡流在ABL中的作用，在该ABL中，FCN被嵌入其中，但尚未了解（插图）。请注意，对于空气，K量表和（Obukhov-Corrsin O-C）温度耗散量表的顺序相同，因此在k涡流或立即周围FCN的温度是同质的。产卵液滴会结合和沉降（插图）。贡献上海的过程/现象包括波浪和破裂，夜间对流，湍流和混合，潮汐和电流。相应的低大气现象包括波边界层以及剪切和对流湍流。在空气界面，湍流，质量，动量和气溶胶交换通过波浪破裂和通过[Molecular]皮肤层的恢复而发生，这会燃烧空气 - 海洋相互作用。短/长波辐射（SWR/LWR）和对流过程也影响海面温度（SST）。MABL的重要贡献来自概要和中尺度[对流]系统，包括前部，高和低点，反转，海面和雾顶的加热/冷却，DIEL循环，云，云，湍流和气溶胶。如果存在，则来自边界混合，上升流，升级的波浪破裂，海洋/海洋[差分]加热和内部边界层（IBL）的沿海贡献对雾生命周期有重大影响。
马哈拉施特拉邦派坦 (Paithan) 的发掘
类型 8 至 11 .. .类型 12 至 15 .. 类型 16 至 22 .. 类型 23 至 27 .. 类型 29 至 33 .. 类型 34 至 39 .. 类型 40 至 44 .. 类型 45 至 48 .. 类型 49 至 51 .. 类型 52 至 58 .. 陶片密度的排序分析 ... 带有刻痕的陶片：P863、P1766、P2552 和陶片 P2553、罗马双耳瓶 独特陶片，时期 1 至 3 ...独特陶片，时期 3 和 4 类型 1、2、3、4、7 和 8 的产状概况。类型的产状概况9、10、12、14、16、20、24 和 25 ...26、27、30、32、33、38、41 和 51 类型的产状概况。细石器。不同材质的珠子 陶土珠子 不同材质的珠子 不同材质的手镯 ... 铜器。耳钉、吊坠和其他陶器 骨器 ... 铁器。。..骨器、高岭土器和瓷器 ... 石器 ... 小罐子、坩埚和灯 动物陶俑 高岭土雕像 陶俑 .. 人类和动物陶俑 石雕 234.石雕 234.玻璃碎片 硬币 1 (574)、3 (505)、5 (537)、2 (504)、4 (506) 和 6 (298) 硬币 9 (337)、12 (535)、14 (538)、52 (493)、13 (648) 和 25 (379) 硬币 30 (740)， 18（02）、15（724）、33（820）、17（745）和19（188）硬币22（46）、21（55）、29（492）、20（57）、24（390）和28（829）。硬币 31 (462)、34 (496)、55 (187)、32 (120)、35 (29) 和 56 (56) 硬币与碎片比率的排名分析...巴拉萨海布·帕蒂尔收藏硬币 (1- 7) 巴拉萨海布·帕蒂尔收藏硬币 (8- 11) 巴拉萨海布·帕蒂尔收藏硬币 (12- 13) 巴拉萨海布·帕蒂尔收藏硬币 (14- 18)