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语言学习革命：通过 Assemblr Studio 探索增强现实技术的功效
摘要。AR 在教育中的应用已引起人们的关注，成为提高学习参与度和学习效率的一种创新方法。本研究侧重于将增强现实 (AR) 融入语言学习，以了解它如何提高学生的积极性、沟通技巧和写作能力。该研究旨在探索和分析在语言学习环境中使用 Assemblr Studio 实施 AR 技术的影响。研究方法采用混合方法，通过调查、语言能力测试、访谈和参与式观察收集数据。该研究涉及 Muhadi Setiabudi 大学的学生使用专为语言学习量身定制的基于 AR 的教育媒体进行学习。结果表明，使用 Assemblr Studio 实施增强现实 (AR) 可以产生创新的学习媒体，尤其是在写作和口语技能方面。使用 AR 的三维 (3D) 媒体在学习中很有效，学生对其使用反应积极。此外，AR 技术可以通过提供引人入胜、互动和个性化的学习体验来提高语言学习的质量，促进在现实世界环境中更好地理解和真实地使用语言。关键词：增强现实、语言学习、口语技能、写作技能
学习空间很重要？在专用技术中对积极学习的评估
与传统的教学教室相比，技术丰富的学习环境中的研究报告了积极学习的积极成果；其他人由于技术的分心而没有发现任何好处，也没有发现学习中断。需要证据来支持有效的技术空间，以促进专业准备，参与和学习转移。使用混合方法探索了基于技术的合作工作室对通过生物医学科学的案例研究来促进基于团队的学习的影响。据报道，明确的评估项目是学生学习成果的客观度量以及隐性主观的，自我报告的参与感和临床实践准备的感觉。定量结果表明，与标准课堂相比，那些在协作环境中提供内容的学生的最终考试得分平均为11.8％（p <0.001; 95％CI 6.6-17.0）。定性结果还支持这样的观念，即参与和学习得到了增强。对支持技术的合作工作室的投资显示出了贡献效应，可以通过增加学习者的参与，沟通，动机和专业精神来改善最终成绩。本研究为主动学习环境中的最佳实践指南提供了信息，尤其是在专门建造的高科技学习空间中。
首次尝试将系统工程作为工作室艺术课程进行教学的经验教训
Alejandro Salado 博士是弗吉尼亚理工大学 Grado 工业与系统工程系的系统科学与系统工程助理教授。他的研究重点是揭示系统工程的科学基础并利用它们改进系统工程实践。在加入学术界之前，Alejandro 在航天工业担任了十多年的系统工程师。他曾获得 NSF CAREER 奖、Fabrycky-Blanchard 系统工程研究奖和富布赖特国际科学技术奖。Salado 博士拥有瓦伦西亚理工大学电气工程学士/硕士学位、加泰罗尼亚理工大学项目管理硕士学位和电子工程硕士学位、代尔夫特理工大学空间技术空间系统工程硕士学位以及史蒂文斯理工学院系统工程博士学位。他是 INCOSE 成员，也是 IEEE 和 IIE 的高级成员。
应用说明 使用 TI Edge AI Studio 在 AM62A 上进行基于视觉 AI 的缺陷检测
AM62A 片上系统 (SoC) 用于构建端到端应用程序，用于制造中的缺陷检测。AM62A 是一种异构处理器，除了用于视频和视觉处理的各种其他加速器外，还配备了 2 TOPS 深度学习加速器和最多四个 Arm ® Cortex ® A53 处理器。各种计算核心和丰富的外设集使 AM62A 成为需要实时高级传感器处理能力的应用的理想选择。本文档介绍了从数据收集、深度学习模型选择、模型训练和模型部署开始构建缺陷检测应用程序的完整过程。它展示了 TI 的 EdgeAI Studio 工具如何简化此过程。介绍了使用 TI 工具对应用程序进行系统级性能分析、资源利用率和功率分析。TI 的 github 存储库中的源代码和分步指南也可供感兴趣的开发人员使用：https://github.com/TexasInstruments/edgeai-gst-apps-defect-detection 。
大多数语言模型也可以成为诗人：人工智能写作助手和受限文本生成工作室
尽管受限自然语言生成领域取得了快速发展，但人们却很少花时间去探索词汇在词汇、语义和/或语音上受到限制的语言模型的潜力。我们发现，即使在受到很大限制的情况下，大多数语言模型也能生成引人注目的文本。我们提出了一种简单且普遍适用的技术，通过在生成文本单元之前将过滤函数组合应用于语言模型词汇来修改语言模型的输出。这种方法是即插即用的，不需要对模型进行任何修改。为了展示这种技术的价值，我们介绍了一种易于使用的 AI 写作助手，称为“受限文本生成工作室”(CTGS)。CTGS 允许用户生成或选择具有各种约束的任意组合的文本，例如禁止使用特定字母、强制生成的单词具有一定数量的音节和/或强制单词为另一个单词的部分字谜。我们引入了一个省略字母“e”的散文新数据集。我们表明，与仅在此数据集上进行微调相比，我们的方法可带来绝对优越的性能。我们还展示了一款名为 Gadsby 的 Huggingface“空间”网络应用程序，用于展示这项技术。代码可在此处公开获取：https://github.com/Hellisotherpeople/Cons training-Text-Generation-Studio
从游泳池到协作学习工作室：大型主动学习教室中的教学法、空间和技术
摘要 为促进学生学习和提高学生成绩，高等教育机构越来越多地创建大型主动学习教室来取代传统的演讲厅。尽管人们已经做出了很多努力来研究这些教室对学习成果的影响，但能够为设计和实施过程提供参考的研究却很少。本研究基于教学法-空间-技术框架，探讨了大型协作教室的空间和技术特征如何支持主动学习。我们的研究结果表明，简短的讲座和全班讨论对于在小组活动之前构建学习内容以及在小组活动之后将小组成果与学习内容联系起来至关重要。通过访谈、调查和焦点小组，我们发现，虽然大型主动学习教室通常支持小组活动，但促进简短的讲座和全班讨论是大型教室成功进行主动学习的关键。应在空间中精心布置技术以适应这些活动。提供了具体的设计和实施建议和启示。
寻路策略 + 环境/体验设计规划师职位报告给：工作室总监我们的组织 Exit Design 是一个环境
导航策略 + 环境/体验设计规划师 职位报告：工作室总监 我们的组织 Exit Design 是一家环境图形设计和规划公司，致力于设计人、信息和环境之间的联系。Exit 总部位于费城北自由区，通过在建筑环境中创建沟通方式，促进导航便利和推广基于地点的品牌推广，帮助全国各地的组织推进其使命。凭借对人们如何体验地方的深刻理解，我们的创意多学科团队热衷于战略性地创造变革性体验。 机会 在 Exit Design 担任此职位，您将成为多学科设计师团队的一员并与之合作。您将参与用户体验和导航方法的战略规划，制定导航策略，规划标志位置和信息，并协助监督项目的制造。 我们正在寻找具有导航和 EGD 经验的人，他们能够激发队友和客户的信任和信心，注重细节，研究建筑环境，并且沟通清晰。此人应具备良好的沟通能力、批判性思维、战略思维和自我激励能力。理想的候选人应具有涉及不同学科的 EGD 和寻路项目工作经验，并能接受多人的指导并确定任务的优先顺序。此职位是全职职位，要求候选人大部分时间在我们费城的办公室工作，有时需要前往项目现场。您将取得的成就
Himax并看到工作室合作，在
TAINAN, Taiwan and SHENZHEN, China – January 2, 2024 – Himax Technologies, Inc. (Nasdaq: HIMX) (“Himax” or “Company”), a leading supplier and fabless manufacturer of display drivers and other semiconductor products, today announced that the Company, in collaboration with Seeed Studio, the IoT hardware partner providing services that empower developers to implement their projects and products for digital转换，将推出尖端电池供电的端点AI视觉处理模块，Grove Vision AI模块V2，CES2024。此处理模块以Himax的WiseEye2 AI处理器HX6538（“ WE2”）为特色，以其极低的功耗和出色的AI推理性能而闻名，具有广泛和广泛的AI开发功能。在行业的最前沿，处理模块是一个强大的端点AI开发平台，为将来的AI应用程序铺平了道路。Himax的Wiseeye TM智能图像传感解决方案已在各种端点AI应用中很好地采用。新一代WE2 AI处理器是建立在其前身芯片We1的成功之上的。WE2利用高级皮层M55和Ethos U55体系结构可提供32倍的推理速度，而与WE1相比，推理速度和能源效率高50倍。这些增强功能允许WE2在保持超低功耗的同时启用更多端点AI计算要求。WE2具有多层电源管理结构，并结合了动态电压频率缩放（DVFS）技术，以实现微型水平的功耗。WE2还包含了令人印象深刻的安全功能，包括确保每个芯片都具有独特身份的物理不荡情功能（PUF）安全机制，从而减轻了未经授权的访问和伪造的风险，从而增强了芯片安全性。此外，内置的RSA和ECC硬件加密和解密引擎实现了毫秒级快速安全启动，进一步确保了安全有效的数据传输。作为AI支持的微处理器领域的先驱，WE2提供了出色的AI推论功能，具有超值功耗超过传统MCU的规格。这些优点使WE2成为Seeed Studio端点AI视觉处理模块的理想选择。配备了WE2的SEED Studio Endpoint AI模块是端点AI设备的全面开发平台，可满足软件和硬件的各种开发需求。在硬件开发方面，该模块支持MIPI CSI摄像机和麦克风，以帮助收集图像和声音数据。此外，它还提供了通用界面设计，可支持众多IO接口，使开发人员可以在同一接口上连接不同类型的外部设备，并大大增强了产品开发的灵活性和便利性。用于软件开发，Seeed Studio的端点AI视觉处理模块不仅提供了数十个预训练的AI模型，而且还具有Edgelab AI工具链。这个功能强大的工具链使用户可以根据其特定要求量身定制AI模型培训，从而实现更多个性化的AI软件开发。在系统级硬件和软件互操作性和协作方面，Seeed Studio处理模块可以与广受欢迎的Seeed的Universal Xiao Microcontroller开发板系列无缝集成。组合可以将处理模块与无代码AI方法集成到各种家用电器中，从而使家用设备中的AI技术更加有效。
总体开发计划叙述申请人：Monteverde 工程设计工作室（以下简称“申请人”）所有人：John A. Hetrick 和 Donna P. Hetri
总体开发计划叙述 申请人：Monteverde 工程与设计工作室（“申请人”） 业主：John A. Hetrick 和 Donna P. Hetrick，2023 年 5 月 10 日成立的 Hetrick 家族可撤销生前信托的受托人，以及 Ester Maria Moreno（统称“业主”） 代表：Charles W. Payne, Jr.，Hirschler 725 Jackson Street, Suite 200, Fredericksburg, VA, 22401 电话：(540) 604-2108 传真：(540) 604-2101 电子邮件：cpayne@hirschlerlaw.com 项目名称：“Lee Hill Townhomes”（“项目”） 物业：4433、4429 和 4425 Lee Hill School Drive, Fredericksburg VA 22408；斯波特西瓦尼亚县税收地块 36B-1-2、36B-1-3 和 36-B- 1-4 的一部分，共计约 5.55 英亩，将重新划分区域，全部如 GDP 上所示（“物业”）投票区：Lee Hill GDP：一般开发计划，标题为“Lee Hill 联排别墅一般开发计划重新划分”，日期为 2024 年 11 月 4 日，由 Monteverde 工程设计工作室制定，该计划随附于此处并标记为附件 A（“GDP”）。重新划分区域请求：有条件从住宅区-2（“R-2”）重新划分为计划开发住宅区-8（“PDH-8”）日期：2024 年 12 月 20 日文件编号：R____________________
树木清单和保护计划报告 45 Grenoble Drive Toronto, Ontario 为 Studio tla 准备 20 Champlain Boulevard, Suite 102 To
简介 Studio tla 聘请 Kuntz Forestry Consulting Inc. 完成树木清单和保护计划报告，这是位于安大略省多伦多市 Grenoble Drive 45 号的地产开发申请的一部分。该地产位于 Grenoble Drive 西南角，Grenoble Drive 西侧（后来成为 Deauville Lane）。此次树木保护研究的工作计划包括以下内容： 编制地产上及周围六米范围内直径大于 15 厘米的树木资源清单，以及道路通行权内各种大小的树木； 根据拟议的开发计划评估潜在的树木保护机会；以及 将调查结果记录在树木清单和保护计划报告中。评估结果如下。 政策框架 该地产受多伦多市私人树木条例（第 813 章）的规定约束，该条例对多伦多市内树木伤害和单棵树木毁坏进行了规范。首先获取单棵树木的初步信息，然后根据附例对其进行分类，以支持开发申请。树木类别从一到五不等，如下所示： 类别 1. 位于目标场地私人财产上，直径为 30 厘米或以上的树木。 2. 位于私人财产上，距离目标场地 6 米以内的，直径为 30 厘米或以上的树木。 3. 位于目标场地 6 米以内的市属公园内所有直径的树木。 4. 在多伦多市市政法规第 658 章“峡谷和自然特征保护”指定的土地上，距离任何建筑活动 10 米以内的，所有直径的树木。 5. 位于目标场地相邻的市政道路许可范围内的所有直径的树木。 方法 位于目标财产上和周围 6 米范围内直径大于 15 厘米的树木和道路通行权内所有尺寸的树木都包括在清单中。使用为该财产提供的地形测量来定位树木。树木被标记为 160-193 号（未使用 192 号标签）。无法标记的树木用字母 AF 标识。树木位置见图 1，清查结果见表 1，树木照片见附录 A。树木资源评估使用以下参数：树木编号 - 分配给与图 1 对应的树木的编号。物种 - 清查表中提供的常用名称和植物学名称。DBH - 胸高直径（厘米），在离地面 1.4 米处测量。状况 - 考虑树干完整性、树冠结构和树冠活力的树木状况。状况评级包括差 (P)、一般 (F) 和好 (G)。