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Game-D：使用直线运动材料上的线跟随机器人开发教育游戏
摘要 — 本研究介绍了 Game-D，这是一款创新的教育游戏，旨在通过与线路跟踪机器人的互动来促进直线运动的学习。Game-D 以建构主义学习理论为基础，采用游戏化原则来提高学生对机器人技术和运动物理学基本概念的理解和记忆。Game-D 采用 ADDIE 模型（分析、设计、开发、实施和评估）的研发方法，经过一系列设计和测试阶段，以确保与教育目标和用户偏好保持一致。本研究的样本包括来自印度尼西亚马都拉 Trunojoyo 大学教师培训与教育学院科学教育研究项目的 34 名学生。分析结果表明，Game-D 符合高标准有效性和可靠性，平均有效性得分为 88.25%，被归类为非常有效，实用性得分为 87.3%，被归类为非常实用。此外，有效性测试获得了 86.25% 的高分，将游戏归类为非常有效。这些发现表明，Game-D 作为直线运动的学习媒介，具有高度有效性、实用性和有效性。这项研究证实，将线路跟踪机器人集成到教育游戏中可以提高学习质量，为支持教育过程提供可行的工具。媒体有效性测试表明，Game-D 显著提高了概念理解、学生积极参与和学习动机。这强调了 Game-D 作为支持直线运动学习的有效工具的作用，为成功的教育营造了一个动态和互动的学习环境。
关于合同成本的通知动议 2025 年 1 月
DLA Piper (Puerto Rico) LLC 500 Tanca Street, Suite 401 San Juan, PR 00901-1969 电话 787-945-9132 传真 939-697-6102 /s/ Yahaira De la Rosa Algarín Yahaira De la Rosa Algarín RUA NO. 18,061 yahaira.delarosa@us.dlapiper.com
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使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗总监有望行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面有酌处权。覆盖范围政策与健康福利计划的管理仅有关。覆盖范围政策不是治疗的建议，绝不应用作治疗指南。在某些市场中，可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他承保范围的确定。
政策动机不仅促进练习不仅提升...
1：促进实践的政策动机，不仅可以提升创作者，而且还保护艺术中的劳动力薪酬文化，恐怖作家协会（HWA）正在实施这一AI政策。这是遵守我们现有的章程和计划的必要条件，同时还符合保护我们社区的原则。为了避免在内部进行混乱，指控或决策瘫痪，HWA董事会正在采取措施制定明确的指导原则，以在我们组织的各个层面上使用生成性AI。本指南还旨在阻止欺诈并阐明通过HWA及其会员福利可用的补救措施的范围。2: Use of AI Within the HWA No generative AI software, whether cloud-based or locally installed on HWA servers and devices, or on personal servers and devices of HWA volunteers and staff, or generative AI tools added to pre-existing software platforms used by the HWA, will be used in the creation of blog posts, memos, newsletters, social media posts, or other publications, marketing materials, and internal documents.同时，通过社交媒体平台使用AI来进行饲料优化，编写用于拼写检查和语法建议的软件，或通过语音助手或其他软件进行数字命令，所有这些都属于“ AI-Assiscrist cassist cassist cassistations”，被认为是标准的，并且不伸出人类的生计。因此，这些软件的这些和其他标准的非生成AI组件可用于可接受，并将在HWA工作流程中允许使用。4：监督虽然HWA无法对个人设备负责和/或应承担责任，但该组织将尽其所能，强烈鼓励志愿者，承包商和员工不积极使用违反此政策的软件。必须考虑任何此类工具，以供HWA董事会或本政策第3节中定义的适当委员会批准，然后在志愿者或员工使用之前。3：软件审核，以防止未经授权使用生成AI，HWA将定期评估已使用的软件工具和技术资产中的新功能，此外还要审查对服务条款，隐私政策的任何更改，以及任何此类工具或资产的免责声明。在每个会计年度开始时，将向所有志愿者和支持人员颁发一份HWA批准的软件工具和技术资产清单，然后将由AI监督委员会进行年度审查。HWA志愿者和支持人员只能与批准的软件或其他技术资产合作。
受对上帝和人类的爱所推动
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内在动机可以定义为内部强烈的冲动。全世界许多人都有这个元素，这激发了他们采用更美好的明天变化。本文是一种诚实的尝试，以介绍一些事实，说明为什么有些人自然倾向于尝试新事物。这些内部属性独立于年龄，性别，宗教和人口统计学变量。人类提前很少进行创新。电动汽车肯定属于该类别。第一款电动汽车是在1830年引入的，但是在将近60年的时间发明了近60年之后。与使用化石燃料的车辆相比，由于气候变化和全球重大的环境问题，直到现在才在21世纪，每个国家都开始看到对电动汽车的需求激增。使用社交媒体来创造这种意识，必须值得赞扬。世界变得越来越小，信息流持续时间日益越来越短。我们生活在一个免费信息时代，有时比所需的数据还多得多。这项研究试图了解社交媒体在我们生活中在购买决策方面的作用。研究的物体是电动汽车。关键字：消费者决策过程，电动汽车，社交媒体。1。简介
通过模拟患者特定的步行运动
在物理治疗，理解和分析患者运动（尤其是步态模式受损）方面的摘要对于有效的康复至关重要。传统上，实习治疗师通过与真实患者和教科书的动手经验获得这些技能。但是，这些方法受到患者的可用性以及治疗师可以观察到的动作的可变性的限制。为了解决这些局限性，我们提出了一个新型系统，该系统使治疗师可以从步态运动受损的广泛障碍中学习，而不会受到时间，位置或患者的可用性的限制。该系统利用HumanML3D数据集和组合Text2Length采样和Text2Motion生成的两步框架。在第一步中，分类模型根据输入文本描述预测运动长度。在第二步中，我们使用时间变异自动编码器（VAE）来生成各种且一致的3D运动序列。我们方法的关键组成部分是从Momask框架中利用残留矢量量化（RVQ），该框架可最大程度地减少误差并增强运动的精度。此外，蒙版的变压器确保合成的运动令牌在时间上是一致的，并且在上下文上是准确的。通过HumanML3D数据集进行了验证，我们的系统为物理治疗师提供了沉浸式和交互式工具，在混合现实环境中启用了动态的，特定于患者的运动模拟。通过弥合常规方法和MR辅助培训之间的差距，该方法使用交互式3D表示来改变治疗师的学习方式。它旨在彻底改变治疗培训，使康复策略更加有效和个性化。
自适应预测合奏：改善运动预测的分布概括
摘要 - 自主驾驶的基于深度学习的轨迹预测模型通常会在概括到分布（OOD）方案的概括中遇到困难，有时表现比简单的基于规则的模型差。为了解决这一限制，我们提出了一个新颖的框架，自适应预测集合（APE），该集合整合了深度学习和基于规则的预测专家。学习的路由功能，与深度学习模型同时训练，根据输入方案动态选择最可靠的预测。我们在大规模数据集上进行的实验，包括Waymo Open Motion Datat（WOMD）和Argoverse，证明了整个数据集的零射击概括的改进。我们表明，我们的方法的表现优于单个预测模型和其他变体，尤其是在具有很高比例的OOD数据的长音预测和场景中。这项工作强调了混合方法在自主驾驶中进行鲁棒和可推广的运动预测的潜力。更多详细信息可以在项目页面上找到：https：//sites.google.com/view/ ape-generalization。
希望奖学金报销政策于 2024 年 12 月 9 日通过议案
1. 由于有记录的残疾或其他特殊教育需求，例如职业技术教育课程，学生需要特定的教育服务、用品或专用设备，而经批准的希望奖学金教育服务提供商或供应商不提供基本类似的服务、用品或设备。2. 有记录的希望奖学金在线平台出现故障、董事会管理的 IT 资源出现故障或董事会程序错误，严重阻碍了及时向经批准的希望奖学金教育服务提供商或供应商付款的能力，而这并非账户持有人的过错，并且及时付款对于继续接受上述提供商或供应商的服务而不影响学生的教育是必要的。3. 自费购买现成课程，定义为在特定课程、计划或年级中教授的课程和学术内容，包括与学习课程直接相关的补充材料，这些材料广泛且可立即获得，并且不是为特定学生定制或设计的。示例包括但不限于以下内容：
