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中学物理老师的感知...
需要使用有效的干预措施来教授抽象的幼儿。良好的教学方法是一种将孩子们增长的学习动机，使他们意识到自己的理解，并鼓励他们反思他们学到的知识，如果这种教学是基于相关和可见的培训。这些有效的指示之一是全脑教学（WBT）。参与者是30位中学物理老师。使用百分比分析了意见义。学习能力将在实施这些策略时提高。此方法可有效增强学生在物理学方面的成就。WBI的有效性取得了出色的结果，这对儿童的学习，情感和行为显而易见。在展览和参与展览期间和应用之后，儿童保持行为参与。在干预之前，老师花了很长时间试图管理孩子。关键词：全脑教学策略，感知，全脑教学r ceeived 2024年6月1日； r于2024年6月8日； 2024年6月10日的coction©作者2024。在www.questjournals.org
Ronit Herzfeld的感知 - 飞跃
深层人类技术是出于我们的认识而引起的，如果人类确实知道我们正在危害自己的方式，我们的生存本能将驱使我们采取行动并动员我们所有的身体，知识和创造性资源，以共同发现阻止我们自我毁灭的方式。我们得出的结论是，由于我们没有以这种方式动员自己和我们的资源，因此我们不得以我们采取必要的水平进行注册。那么问题是：什么是什么使我们无法真正感知和对当前我们目前面临的环境，政治，经济和技术威胁行动？我们经常谈论这些威胁，因为我们经历了气候变化，流离失所的难民，政治，文化和经济动荡，新病毒和不受管制的技术。但谈话似乎结束了。
自动驾驶中的协作感知数据集
摘要 - 这项调查在车辆到基础设施（V2I），车辆到车辆（V2V）和车辆（V2X）（V2X）的背景下对协作感知数据集进行了全面检查。它重点介绍了大规模基准的最新发展，这些发展加速了自动驾驶汽车的受访任务的进步。本文系统地分析了各种数据集，并根据多样性，传感器设置，质量，公共可用性及其对下游任务的适用性进行比较。它还突出了关键挑战，例如域移动，传感器设置限制以及数据集多样性和可用性中的差距。在数据共享和数据集创建方面，强调了解决数据集开发中隐私和安全问题的重要性。结论强调了综合，全球访问数据集的必要性以及技术和研究社区的协作努力，以克服这些挑战并完全利用自动驾驶的潜力。索引术语 - 自主驾驶，协作感知，数据集，V2X通信
在...
+2348067812782摘要作为AI继续塑造新闻业，对于记者来说，必须具有足够的认识和对其能力和局限性的理解。意识意味着提供足够的信息和最新的日期，以帮助人们准备自己并采取积极的行动克服威胁。注册记者的看法各不相同。有些人认为可以将AI作为放大其工作而不是完全取代其工作的有力工具。其他人认为这是对工作安全的威胁。该研究的目的是检查尼日利亚卡西纳州人工智能时代的注册记者对工作安全的看法。进行了描述性调查研究设计。该研究的人口包括来自尼日利亚卡西纳州的11（11）个媒体组织的284（284）个注册记者。使用了整个人口。数据收集的工具是研究人员开发的人工智能时代（QJJSEAI）中关于记者工作安全的标题为5点评级量表。该仪器已由3位专家验证，并使用Cronbach Alpha对可靠性进行了测试，Cronbach Alpha的可靠性系数为0.86。使用平均值和标准偏差分析收集的数据，以回答研究问题并t检验以检验假设。建议媒体组织应投资全面的AI培训和再培训计划，以使记者拥有AI技术所需的技能。的结果表明，在卡西纳州的注册记者中，人工智能（AI）的意识很高，并且在AI辅助报告中学习新技能可确保人工智能时代的工作安全。关键词：人工智能，新闻环境，媒体组织简介人工智能（AI）是指在机器中对人类情报的模拟，这些机器被编程为可以思考，学习和做像人类这样的事情。它涵盖了几个子场，包括机器学习，自然语言处理，计算机视觉，机器人技术和专家系统，都共同努力实现智能行为。ai是计算机科学（CS）的一个分支，与科学研究有关可以解决哪些问题，可以完成什么任务以及可以从计算上理解什么特征（即使用Turing Machines的语言），然后可以提供算法，以提供如何有效地，实际上，实际上，实际上，物理上和Exthy（Rapaport）（2019）来表明如何完成此操作。AI是一种允许机器有效，更快地学习和做事的技术。AI涉及执行人类任务，例如识别图像或执行重复任务
AI生成的ART的感知和评估
摘要背景：这项研究导航了人类互动的不断发展的景观，探索了新兴人工智能时代（AI）的感知的关键维度。研究信任，道德关注，工业影响信念和形象复杂性，该研究试图揭示个人如何将创造性的作者归因于AI生成的内容。方法：采用严格的定量分析，本研究调查了124个参与者样本的各种知觉方面。统计方法，包括t检验，相关分析和效果大小指标，用于仔细检查参与者对AI-I-Air图像的态度和行为，借助Likert量表和AI-AI-I-I-I-Image图像，以响应不同的感知因素。结果：研究揭开了关键见解。对基于AI的建议的信任令人惊讶地不会显着影响参与者对AI生成的图像的归因，从而揭示了信任感知的细微动态。此外，提高的道德问题显着增加了将AI生成图像归因于人类创造者的可能性。图像复杂性与AI归因显示出很大的负相关，表明认知相互作用影响了感知。讨论：这些发现突显了信任，道德考虑，行业信念和形象复杂性之间的复杂关系，以塑造AI生成的内容的归因。这项研究的含义在AI革命时代引起了共鸣，强调了对AI潜力及其与人类归因的一致性的必要性。要利用AI的变革力，理解这些动态至关重要，从而确保了AI在各个领域的和谐而优化的整合。
关于气候的知识，意识和感知
孟加拉国由于其地理位置而在南亚是一个容易发生的国家。每年有数百万人患有严重的自然事件。根据气候专家的说法，由于气候变化，大多数事件正在发生。学生是我们的国家资产；他们将在不久的将来引入我们的国家。对气候变化及其在学生之间的危险影响的知识和意识将确保将来安全可持续的环境。进行了在线调查，以评估巴里沙尔大学学生之间的知识水平。根据研究数据，约有97％的学生担心气候变化，这是减少气候危害并确保可持续环境的积极方面。但是，气候知识仅根据实际经验而变化。除了生物科学教师以外，他们对本科和研究生学习的气候变化没有学术知识。在学生中，有28％的学生不了解气候变化的原因，而36％的学生不了解气候变化对经济的影响。林木种植园，减少温室气体，改变个人行为和建筑意识是针对气候变化的管理步骤。
消费者对环保产品的看法
随着环境问题的不断增加，消费者对环保产品的需求不断增长。环保产品是使用环境可持续的实践和材料制造的产品，对环境的负面影响很小。本研究旨在探索消费者对环保产品的看法。研究表明，消费者越来越关注其购买决策的环境影响。许多消费者认为，环保产品对环境和健康状况更好，并且愿意为其支付高价。但是，一些消费者对生态友好产品的有效性持怀疑态度，并且可能不愿从传统产品转换。此外，该研究强调，消费者对生态友好产品的看法受到产品标签，品牌声誉和可用性等因素的影响。消费者如果清楚地标记并信任该品牌，则更有可能购买环保产品。此外，零售商店中环保产品的可用性是决策过程中的关键因素。
Acehnese父母对遗产语言的看法...
抽象家庭是维持土著语言的理想平台，父母是向孩子推广它的核心特征。许多先前的研究集中在Acehnes年轻一代对Acehnese的偏低使用上。他们对语言的看法最初与父母对语言的态度有关，因为父母的态度决定了孩子对这种语言的看法。因此，本研究的目的是通过评估居住在城市地区的阿塞恩（Acehnese）的阿塞恩（Acehnese）父母的语言态度来填补差距，并寻求他们将语言传递给后代的努力。通过考虑一些标准以满足这项研究的需要，从班达·亚齐（Banda Aceh）的三个不同地区的55名受访者故意选择。通过分发问卷收集数据并使用描述性定量模型进行分析；五点李克特量表，加权平均得分，平均综合分数以及根据其标准提出结果的得分间隔。结果表明，Acehnese父母的语言态度是良好的标准（4.2）；他们尊重，尊重并为将语言作为其身份而感到自豪。此外，他们还通过与配偶，子女和其他Acehnese社区成员互动时说话来维持和继承语言。尽管住在城市地区，但以多种方式向孩子推广语言。
可变形对象操纵的互动感知
摘要 - 互动感知使机器人能够操纵环境和对象将它们带入有利于感知过程的状态。可变形物体在基于视觉的感知中的严重操纵难度和遮挡，对此构成挑战。在这项工作中，我们通过涉及活动相机和对象操纵器的设置解决了这样的问题。我们的方法基于一个顺序的决策框架，并明确考虑了耦合相机和操纵器的运动规律性和结构。我们为构建和计算一个称为动态活动视觉空间（DAVS）的子空间的方法有效地利用了运动探索中的规律性。在模拟和真实的双臂机器人设置中都验证了框架和方法的有效性。我们的结果证实了可变形对象的交互感中的主动摄像头和协调运动的必要性。
对工程态度感知的建模分析...
摘要：在施工机械制造领域，机器人臂（RA）的开发非常迅速且广泛使用。许多智能工程RA可以改善工业生产过程，并在物联网传感器的作用下提高生产效率。本文基于无线通信网络和事物技术的组合构建了工程操纵器控制系统，该系统用于控制机械手的操作，调整机械手的握紧姿势，并在工业生产过程中推动操纵器的旋转和操作。但是，传统的态度感应方法效率低下。因此，本文基于欧几里得距离矩阵（EDM）算法构建了工程操纵器的态度传感方法的模型。机器人臂态度感知（AP）的准确性更高。