XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOnline
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Åkerblom，N。，Chen，Y.，Haghir Chehreghani，M。（2023）。能源消费的在线学习
由于电池容量有限，能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模，以进行有效的导航。为了学习模型参数，我们开发了一个在线学习框架，并研究了几种探索策略，例如汤普森采样和上限限制。然后，我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置，在该设置中，多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法，我们分析了汤普森采样，并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后，我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
RFS 编号：03/UPNEDA-PM KUSUM-C2/FLS/2024，日期：2024 年 7 月 19 日 北方邦新再生能源发展机构 (UPNEDA) 邀请
投标人需要提交上表所述的电子投标文件费用、手续费和投标担保声明（附件格式）的证明/成本。投标文件费用和手续费应以汇票形式提交，受益人为北方邦新再生能源发展署（UPNEDA）署长，支付地点为勒克瑙。汇票和投标担保声明表的扫描件必须与电子投标一同上传。汇票原件和签字的银行担保声明表原件，以及投标人签字的空白文件纸质副本及附件，必须在技术电子投标开始日期和时间之前送达位于勒克瑙 Gomti Nagar Vibhuti Khand 的 UPNEDA 办事处，否则，投标将不予考虑。北方邦新再生能源发展署（UPNEDA）署长保留拒绝任何或所有投标的权利，无需给出任何理由。 UPNEDA 主任的决定将具有最终决定权并具有约束力。
提供编码和人工智能课程的在线冬令营
我们的 LMS 专注于基于项目的学习，可实现知识的实际应用，树立新的教育标杆。它为教师提供强大的支持，具有直观的界面和出色的计算机科学课程所需的基本资源。Cyber Square 不仅仅是一个平台；它是一项面向未来的学习生态系统的投资，可帮助学生和教育工作者在数字时代脱颖而出。
人工智能探索在线课程大纲
课程描述人工智能探索及其在学校的实际应用通过演示、实际使用示例、实施工具和资源以及互动活动向您介绍人工智能 (AI) 领域及其在 K-12 环境中的应用。本课程重点介绍人工智能技术的各个方面，这些技术有可能促进和利用学习，并解决学校和社区中的实际问题。作为教育工作者，您还将学习向学生揭示人工智能技术如何融入我们生活的许多不同方面。您将积极参与课程内容，参与在线活动并完成动手作业以应用您的学习。在整个课程中，您将获得可供借鉴的策略，因为您将开发一个基于项目的单元，学生可以在其中应用人工智能来解决问题。
ILIFU在线培训 - Slurm概论
＃！/bin/bash #sbatch -job-name = tutorial2_r_container #sbatch-time = 00-00：01：00 #sbatch -mem = 4g #sbatch -partition = main #sbatch -patch -parth-yaim #sbatch -eartput -eartput -eartput = r_container-％ -mail-user = your_email_address #sbatch -mail-type = begin，end，eend，fail，time_limit_80 #sbatch -account = accounting_group
关于在线国家级网络研讨会发言人 M 博士的报告......
1. 简介 2024 年 3 月 30 日，吉隆坡大学 VLSI 与微电子研究小组组织了“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会。网络研讨会旨在探讨分布式算术架构在实现自适应滤波器中的应用，并深入了解其应用和进步。 2. 目标：“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会的目标是探索和阐明分布式算术架构在自适应滤波器实现中的应用。网络研讨会旨在让参与者全面了解在 VLSI 和微电子领域使用分布式算术架构的自适应滤波器的原理、技术和应用 3. 演讲者和主题 主旨演讲由 NIT Calicut 电子与计算机工程系助理教授 M Surya Prakash 博士发表。他的演讲重点是“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”，深入了解了微电子和 VLSI 领域的复杂性和策略。重点是自适应滤波器。重点领域：了解自适应滤波器、探索分布式算术架构、实现技术、应用和优势、未来方向。 4. 描述：网络研讨会由 KL 大学 VLSI 和微电子研究小组组织，于 2024 年 3 月 30 日举行。NIT Calicut 的 ECE 系助理教授 M Surya Prakash 博士担任此次活动的特邀演讲嘉宾。Prakash 博士凭借其在该领域的专业知识，发表了一次富有启发性的演讲，涵盖了与自适应滤波器和分布式算术架构相关的各个方面。 5. 组织者 网络研讨会由 ECE 的 VLSI 和微电子研究小组组织，Fazal Noorbasha 博士和 K. Har Kishore 博士担任召集人。 K. Srinivasa Rao 博士和 Venkata Ratnam D 博士分别担任主席和联合主席，而 Suman Maloji 博士担任总主席。6. 主要亮点
在线依赖状态的模型 - 误差表示...
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上，但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此，原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
在线学习课程学习的在线超参数优化
参考[1] Hou，Saihui等。“通过重新平衡来逐步学习统一的分类器。”CVPR2019。[3] Liu，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“用于课堂学习学习的自适应聚合网络。”CVPR 2021。[4]刘，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“ RMM：用于课堂学习学习的增强记忆管理。”神经2021。[5] Rebuffi，Sylvestre-Alvise等。“ icarl：增量分类器和表示学习。”CVPR2017。[6] Li，Zhizhong和Derek Hoiem。“学习而不会忘记。”TPAMI2017。
2024-25 学年 MS 和 HS_Math Escape Challenge 在线选秀
数学逃脱挑战 MS 和 HS - 5 个密室中的 5 个。■ 练习室 - 使用以前的 MESA Day 密室，让学生练习解决前几年的数学问题以及密室部分。主管将联系 Rose (rcureton@pacific.edu) 获取练习登录信息。■ 密室活动 - Brain Chase 提供在线密室（没有数学问题需要解决！），可以作为娱乐活动。这可以帮助学生和教师熟悉 Brain Chase 平台以及密室的机制。这是一种向学生介绍密室的有趣方式，而不必担心解决数学问题。中心主管可以购买这些房间，用作数学逃脱比赛前的无压力、有趣的补充活动。费用列在 BrainChase 网站上。
建立支持在线英语的认知策略
摘要 随着当前在线学习环境的实施，转向在线教学已成为各国提高教学可持续性的最明显方式。研究表明，英语科目的在线学习和教学影响认知策略环境。本研究旨在确定和探索在线学习环境中实施的认知策略，以支持英语学习者的批判性思维。本研究是一项利用调查方法在线完成的定量描述性研究。样本选择方法是简单随机抽样。本研究通过互联网向 115 名受访者分发问卷来收集原始数据。数据是通过完成调查中提供给所有受访者的问题来收集的。此外，对数据进行了评估，以便对其进行表征和描述。英语讲师调查的数据分析结果表明，在线教学中使用的认知策略是繁荣和挥霍的。实施在线英语学习者的批判性思维所需的认知策略包括程序性、元认知、概念性和战略性。本研究表明，在线学习的认知策略实施在远程教学中通常是有利的。调查显示，只有 73% 的英语讲师认为认知策略在线平台与传统会议一样有利于支持批判性思维。问卷调查获得了积极的回应。此外，该声明与他们的在线教学经验和背景相关，这表明他们对在线学习机制中运作良好的认知策略持良好态度。研究表明，必须发展在线教学法和英语讲师，为未来潜在的真实在线策略铺平道路。这项研究可能说明了在线教育的困难和潜在的改进领域。关键词：认知策略、在线英语学习者、批判性思维、