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将人工智能（AI）融入 EFL 课堂
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合，包括将英语融入外语 (EFL) 课堂，一直是一个备受关注和争论的话题。事实上，人工智能有可能改变语言学习和教学。通过利用人工智能的力量，教育工作者可以为学生提供个性化的反馈、自适应学习体验、真实的资源和协作机会。这项调查旨在探索英语作为外语 (EFL) 教师对在课堂中融入人工智能 (AI) 技术的看法。作为。该研究专门针对智利一所私立大学的一组 EFL 教师，他们在将人工智能融入教学实践方面拥有丰富的经验。本研究的样本量包括 12 名 EFL 教师，他们是根据他们的专业知识和对人工智能技术的熟悉程度特意挑选出来的。通过探索这些教师的观点，本研究旨在深入了解大学阶段将人工智能融入 EFL 教育的有效性、挑战和潜在好处。研究结果表明，这些教师对人工智能的使用持积极看法，认识到人工智能有潜力提高学习和教学水平。研究结果还强调了在将人工智能融入 EFL 课堂时考虑学生的积极性水平以及教师的技术和教学能力的重要性。本研究深入了解了教师的看法，并阐明了在 EFL 教育中有效实施人工智能技术所需的考虑因素。关键词：EFL 教学；人工智能技术；课堂整合；学生参与。收到：2023 年 5 月 27 日 • 修订：2023 年 6 月 2 日 • 接受：2023 年 6 月 12 日
2025 IEEE自定义集成电路会议（CICC）13
1:30 pm 10-1 ：（被邀请）类似基于变压器的语言模型（被邀请）类似类似的硬件加速器»Geoffrey W. Burr（美国）1，Hsinyu Tsai（美国）1，IEM Boybat（瑞士）博士（瑞士）2，William A. Simon（Switzerland） Vasilopoulos（瑞士）2，Pritish Narayanan博士（美国）1，Andrea Fasoli博士（美国）1，Kohji Hosokawa先生（日本）3（日本）3，Manuel Lealoo（瑞士）博士（瑞士）2国家）1，查尔斯·麦金（Charles Mackin）（美国）1，埃琳娜·费罗（Elena Ferro）（瑞士）2，Kaoutar El Maghraoui博士（美国）4，Hadjer Benmeziane博士（瑞士）2，Timothy Philicelli（美国）5，美国的Timothy Philicelli博士（瑞士） ，Shubham Jain博士（美国）4，Abu Sebastian博士（瑞士）2，Vijay Narayanan博士（美国）4（1。IBM研究-Almaden，2。IBM Research Europe，3。IBM东京研究实验室，4。 IBM T. J. Watson Research Center，5。 IBM Albany Nanotech）IBM东京研究实验室，4。IBM T. J. Watson Research Center，5。 IBM Albany Nanotech）IBM T. J. Watson Research Center，5。IBM Albany Nanotech）IBM Albany Nanotech）
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在遥感出现之前，土壤场映射是可用的未知数，这是一种昂贵，耗时的方法，结果不准确。另一方面，遥感提供了一种空间和时间方法，允许跟踪历史记录，这是信息信息中没有土地监控的信息。在文献中，我们可以观察到，通过遥控感（例如：i）[Mcullough等人，都有巨大的努力来监测鹰表面的动力学。2013]分析了Sat'Elisis modi的图像，分辨率为250米，用于在2000年至2011年期间远程监测美国缅因州湖泊的图像； ii）[Feyisa等。2014]在存在各种类型的环境标题的情况下，提高了敬畏（自动化水的伸出指数），以提高预防性精度；和，iii）[Fisher等。2016]根据标准化数据提出的过程方法，使用优化的阈值在大记录中对水进行自动分类。
县行为健康服务综合计划及成果主题报告
和住房系统以提供整体护理。有关 Medi-Cal 管理式医疗计划 (MCP) 与当地卫生管辖区之间合作的指导。有关各县如何弥合专业心理健康服务 (SMHS) 和非专业心理健康服务 (NSMHS) 之间分歧的指导。与初级保健、NSMHS 提供者和同行专家 CBO 合作时提供支持。
综合分类学和系统发育学
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一，拥有大量特有物种。水生生物多样性，尤其是渔业资源，至关重要，因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而，由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法，彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而，它有时会遇到表型可塑性等问题，即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足，解决了分类模糊性问题，揭示了隐秘物种，揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区，并且是一个生物多样性大国，但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种，增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
整合定量和定性发现
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习，这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下，定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合，以整合两种类型的学习，而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统，算法，制定了绑定观察到的数据的子集的方程，并得出了明确的逻辑样式描述，以说明这些方程的适用性条件，此外，还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。
K. Sethuraman博士
S.Course Number of Credits per Semester Total I II III IV V VI VII VIII AECC 1 Language (Tamil/Hindi) 3 3 3 3 12 2 English 3 3 3 3 12 Core Course 3 Childhood and Growing Up 4 4 4 Learning & Teaching 4 4 5 Gender, School and Society 2 2 6 Knowledge and Curriculum 4 4 7 Contemporary India & Education 4 4 8 Creating an Inclusive School 2 2 11 Mathematics 5 5 5 5 15 15 0 15 65 12物理5 5 5 5 20 13化学5 5 5 5 5 20通用选修（任何两个）2+2 4 14软技能15教育管理16数字领域的教育17指导和咨询18教育沟通19教育领导
网格（V2G）在间歇性实用网格中的集成 - / < / div>的索引
摘要 - 由于电动汽车（EV）的渗透加剧，以及越来越重视减少化石燃料的排放，车辆到网格（V2G）电动传输的重要性正在增加。电动汽车的V2G功能有可能提高网格稳定性并在许多已发达区域的分配量表上优化功率流。但是，在许多发展中的地区，网格主要是间歇性的，在许多独特的情况下，必须重新定义电动汽车的作用。与本文一致，本文评估了两种情况； 1，V2G在可靠的效用网格中的作用（在发达国家的典型情况）和2，V2G在间歇性效用网格中的作用（发展中国家的常见情况）。评估是基于V2G在运营KWH成本降低和CO 2排放量减少和V2G操作的切实益处的作用，而与往常相比。