Sancarraman g 1*,Natarajan Renagaraju 2,V。Renarjan3博士,N。R。R. R. R. R. R. R. Vembu博士4,D。Inmamajan博士5 1* Rajalakshmi Engineering College教授,钦奈2* Srinivasa Ramanujan Center,Sasstra被视为大学,2017-1拉马努扬中心,萨斯特拉被认为是大学,昆巴科纳姆引用:Snake G博士,Natarajan Rengaraju博士,Natarajan Rengaraju,2024年),Gig Ecomeage经济对劳动力动力学和经济弹性的影响,30(30),30(30):30(30):6 30(6),30(6),30(6),30(6)(6),30(6),30(6),30(6),30(6),30(6),30(6),30(6),30(6)(30),30(6),30(6),30(6),30(6),30(6),30(6),30(6)(30),30(6),30(6)(6)。 10.53555/kuy.v30i6.5561
化学系助理教授P. Indhumathi博士介绍了第九次培训模块,“竞争与合作”。竞争行为发生在一个目标并非所有人都能平等地达到的目标时,而合作行为发生在所有参与者都有相同目标的情况下,则会发生合作行为,理想地最大程度地提高了每个人的努力。尽管人们认为学生是成功的,但至关重要的是要完全理解这种情况,以便认识到那些互惠互利的情况。为了促进社会活动,同时最大程度地提高个人收益,有必要理解合作和竞争性行为。
文章信息ABS研究本研究使用一种混合方法来检查韩国戏剧(K-Dramas)对青少年心理方面的影响。进行了深入的访谈和对384名青少年进行的调查,以探索观察K-Dramas与自我概念,情感调节社会关系以及青少年整体心理健康的关系。定性分析发现了K-DRAMAS消费与青少年的自我感知之间的复杂联系,突出了逃避现实,身份探索,情感强度以及社会联系和孤立的主题。通过调查获得的结果证实了这种关系,显示了K-drama观看与改善情绪调节的自我概念挑战之间的显着相关性,从而增强了社会支持和归属感以及心理健康成果。本研究对K-drama的心理影响有限的研究有限,建议对精神卫生专业人员和教育工作者有价值的见解,以支持青少年健康的娱乐形式。关键字:K-DRAMA,印度青少年,心理健康,混合方法,媒体影响力,自我概念,情感调节,社会支持,心理健康成果,媒体素养,文化骄傲,情感强度,逃避现实,逃避现实,文化探索,文化探索
Shukla 5,Raju Singh先生6,Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College(D),Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。 Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar,vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow,rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者,计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar,Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授,计算机应用程序部,Engg School。 &Tech。 (UIET),CSJMU KANPUR NAGAR,mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用:Nirvikar Katiyar博士(2024)教授,AI-DRING驱动的个性化学习系统:增强教育效力教育管理:理论和实践:理论和实践:30(5),11514-114-11524 DOI:11514-11524 DOI: 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习,由人工智能(AI)提供支持,正在通过针对单个学生的需求,能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习,自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验,以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是,这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Shukla 5,Raju Singh先生6,Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College(D),Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar,vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow,rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者,计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar,Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授,计算机应用程序部,Engg School。 &Tech。 (UIET),CSJMU KANPUR NAGAR,mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用:Nirvikar Katiyar博士(2024)教授,AI-DRING驱动的个性化学习系统:增强教育效力教育管理:理论和实践:理论和实践:30(5),11514-114-11524 DOI:11514-11524 DOI: 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习,由人工智能(AI)提供支持,正在通过针对单个学生的需求,能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习,自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验,以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是,这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar,vimalawasthi@axiscolleges.in insso。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow,rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者,计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar,Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授,计算机应用程序部,Engg School。 &Tech。 (UIET),CSJMU KANPUR NAGAR,mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用:Nirvikar Katiyar博士(2024)教授,AI-DRING驱动的个性化学习系统:增强教育效力教育管理:理论和实践:理论和实践:30(5),11514-114-11524 DOI:11514-11524 DOI: 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习,由人工智能(AI)提供支持,正在通过针对单个学生的需求,能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习,自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验,以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是,这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow,rampratapmca11@gmail.com助理。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者,计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar,Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授,计算机应用程序部,Engg School。 &Tech。 (UIET),CSJMU KANPUR NAGAR,mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用:Nirvikar Katiyar博士(2024)教授,AI-DRING驱动的个性化学习系统:增强教育效力教育管理:理论和实践:理论和实践:30(5),11514-114-11524 DOI:11514-11524 DOI: 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习,由人工智能(AI)提供支持,正在通过针对单个学生的需求,能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习,自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验,以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是,这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者,计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar,Nikhil.shukla700@gmail.com助理。教授。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授,计算机应用程序部,Engg School。 &Tech。 (UIET),CSJMU KANPUR NAGAR,mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用:Nirvikar Katiyar博士(2024)教授,AI-DRING驱动的个性化学习系统:增强教育效力教育管理:理论和实践:理论和实践:30(5),11514-114-11524 DOI:11514-11524 DOI: 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习,由人工智能(AI)提供支持,正在通过针对单个学生的需求,能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习,自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验,以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是,这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar,rajukushwaha36@gmail.com助理。教授,计算机应用程序部,Engg School。&Tech。(UIET),CSJMU KANPUR NAGAR,mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用:Nirvikar Katiyar博士(2024)教授,AI-DRING驱动的个性化学习系统:增强教育效力教育管理:理论和实践:理论和实践:30(5),11514-114-11524 DOI:11514-11524 DOI: 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习,由人工智能(AI)提供支持,正在通过针对单个学生的需求,能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。它研究了如何利用机器学习,自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验,以优化教育成果。围绕教育中AI的挑战和道德考虑。但是,这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。本文回顾了有关教育中AI的现有研究,讨论了个性化学习系统的关键技术和架构,并介绍了成功实施的案例研究。本文认为,AI驱动的个性化学习以及人类的教学具有巨大的潜力,可以增强教育有效性,参与度和公平性。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字:人工智能;个性化学习;自适应学习;智能辅导系统;教育技术;学习分析;人AI合作
文章信息ABS范围降低电池功能是广泛采用电动汽车(EV)的主要障碍。因此,需要解决方案来优化锂离子电池的安全性,性能和周期寿命。为了解决这个问题,我们提出了第一个AI驱动的电池管理系统(BMS),能够对电动电池电池中的最先进,最先进的健康状况和可能的故障动态进行无模型的预测。我们利用工业X射线计算机断层扫描来检查内部电极,分离器质量和电荷以及电化学阻抗光谱谱图来量化细胞最新状态。我们的无模型方法可以解决实验和工业EV的数据;我们证明了突破性的预测准确性,既不需要校准,也不需要任何商业工具援助。该方法在定性上对电池性能的看法提供了一种新颖的视角,这将使最终的理解和优化设计。我们的方法直接支持可持续性和电动汽车的低成本驾驶。车辆电气化和杂交的提高需要加速锂离子电池性能和安全性的进步,这主要依赖于复杂的嵌入式电池管理系统。具体来说,终身对单个细胞的最先进(SOC)和最先进的(SOH)的准确跟踪具有基本重要性。可靠性降低不仅会影响硬件在循环研究中的承诺,而且会影响电动汽车行业扩散的直接结果。在这些功能中表现不佳的影响将导致电动汽车滞留在高速公路侧,大规模电力缓冲区的停机时间,减少总体电动汽车电池组的使用以及早期频繁的昂贵降级和更换。仅凭电池特性就会出现许多问题,并且共识是问题只会变得更加严重。为了强烈降低这种风险并适应电气化的演变,需要通过追求针对电池监控,建模和管理的高级机器学习算法来延长电池使用寿命。关键字:优化电动汽车性能,电动汽车(EV),电池管理系统(BMS),AI(人工智能),性能优化,能源效率,机器学习,电池电量(SOC),电池健康状况(SOH)