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接受：07/07/2024 OnlineFirst：01/10/2024紧急远程教学对语言教师在传统中的数字工具集成的影响
本文报告了一项调查的结果，该调查研究了最近的紧急远程教学（ERT）期间主要语言教师的经历，特别关注这些经验对他们当前对数字工具在亲自教学实践中使用数字工具的影响。这项研究是基于2022年春季由匈牙利小学的706个语言老师完成的问卷。具有核心意义，一方面，感知到的障碍和负面经验如何影响教师在传统教室中使用数字媒体的意愿：提出的研究将积极的经验确定为决定性因素。尽管许多受访者报告说缺乏准备和切换在线语言教学的一定程度的关注，但大多数人认为他们的在线教学成功和发展的机会。在评估和比较结果时，对数字技能的服务前和服务培训提出了建议，因为准备和感知成功的感觉可能会导致语言教师愿意在传统教学中融合数字元素的意愿。
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TS-1A：2024 年 12 月 3 日（15:45 至 17:30）GT 1：高光谱遥感（会议主席：IIRS 的 Anil Kumar 博士和 IIST 的 Rama Rao Nidamanuri 教授）Pape
Moonis Ali*（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）*；Apratim Biswas（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）；Anna Iglseder（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）；Vinod Kumar（哈里亚纳邦林业系）；Shant Kumar（哈里亚纳邦库鲁克谢特拉大学环境研究所）；Bharat Lohani（印度理工学院坎普尔分校土木工程系）；Sandeep Gupta（库鲁克谢特拉大学环境研究所）；Markus Hollaus（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）；Norbert Pfeifer（维也纳技术大学大地测量与地理信息系）
应用无人机和遥感技术用于大气二氧化碳捕获：无人机和遥感在二氧化碳减少中的研究应用
摘要：人类活动是导致气候变化的重要原因，大气中的CO₂水平上升。已经开发了几种碳捕获和隔离（CCS）方法来解决此问题。未驾驶的航空车（UAV）和遥感技术正在出现，这是对大气碳捕获计划的效率和有效性的显着提高。本研究使用无人机和遥感技术来监视，量化和管理大气co级水平。此外，该研究还探讨了整合机器人无人机技术的含义，并强调了它们为可持续未来做出贡献的能力。这些技术结合了现代数据收集和分析方法，为缓解气候变化和长期环境可持续性提供了有希望的答案。
咨询标题 制定在刚果民主共和国实施 30x30 的投资战略 合同期限 约 3 个月 地点 偏远地区，
“确保并推动到 2030 年，通过具有生态代表性、连接良好和公平管理的保护区网络以及其他有效的区域保护措施，至少 30% 的陆地和内陆水域以及沿海和海洋区域，特别是对生物多样性和生态系统功能和服务特别重要的区域，得到有效保护和管理。酌情承认土著和传统领土，并将其纳入更广阔的景观、海景和海洋，同时确保在这些地区任何可持续利用均与保护成果完全兼容，承认和尊重土著人民和当地社区的权利，包括在其传统领土内的权利”。
使用物联网和人工智能进行远程患者健康监测...
由于信息和通信技术（如网络物理系统 (CPS)、5G 蜂窝技术和物联网 (IoT)）的发展，在现代时期，基于物联网的极其智能和巧妙的用例有机会出现。由于物联网支持环境辅助生活 (AAL)、移动医疗 (mHealth) 和电子医疗 (eHealth)，因此医疗保健就是一个具有重大社会影响的用例。人们将很大一部分收入用于健康。除了导致患者死亡外，传统医疗保健服务还容易出现延误、浪费时间和财务损失。当与物联网的智能和预测功能结合使用时，在家中、工作场所或医院定期进行远程患者监控 (RPM) 可以帮助有特殊需要的个人克服传统医疗设施带来的障碍。可穿戴技术、传感器网络和其他数字基础设施用于基于物联网的 RPM，可以作为即将发生的情况的预警系统，如果忽视或推迟护理，可能会导致严重的健康问题甚至患者死亡。医生可以通过集成物联网的可穿戴设备（生物传感器）实时接收患者生命体征。这样，医务人员就可以立即开始治疗患者。术语“RPM”指的是这种情况，它有可能减少等待时间、节省医疗费用并提高患者的舒适度和服务质量。为了实现具有数据分析功能的远程患者监控系统 (RPMS)，本文旨在开发一个支持物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 的框架。我们实施了 RPM 进行数据收集，并提出了一种疾病诊断算法。我们的实验结果表明，我们的方法优于现有方法。
GIS和遥感的机器学习的进步和前景：对应用和研究前沿的全面审查
摘要：机器学习（ML）已成为地理信息系统（GIS）和遥感领域（RS）领域中的一种变革性工具，从而更准确，有效地分析了空间数据。本文提供了对各种类型的机器学习算法的深入探索，包括受监督，无监督和强化学习及其在GIS和RS中的特定应用。在这些领域中，ML的集成在诸如土地覆盖分类，作物制图和环境监测等任务方面具有显着增强的功能。尽管具有潜力，但在GIS和RS中实施ML仍面临一些挑战，包括数据质量问题，计算复杂性以及对领域特定知识的需求。本文还研究了GIS和RS中ML使用的当前状态，从而确定了关键趋势和创新。最后，它概述了未来的研究方向，强调了开发更强大的算法，改善数据集成并解决ML应用在空间科学中的道德含义的重要性。
Masters Bursaries可用2025：使用机器学习与遥远和近端感官的数据一起检测森林虫害和路径的损害
在其中：成功的候选人将位于比勒陀利亚大学的林业和农业生物技术研究所（Fabi，www.fabinet.up.ac.za）。由于这些是行业部门资助的项目，因此，成功的候选人将在其工作地点保持正常的办公时间。薪酬：提供两年的全额奖学金。申请流程：将以下电子邮件发送给米歇尔·施罗德（MichelleSchröder）博士（Michelle.schroder@fabi.up.ac.za），到2025年11月15日：（1）包括您的研究兴趣（2）CV的求职信，包括三个参考的联系信息，包括三个参考文献。资金由科学与创新部通过林业南非管理的森林部门创新基金提供。https://www.forestrysouthafrica.co.za/