摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师,以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示,虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度,但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外,最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后,中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的,例如演示文稿、文本或视频,而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下,高等教育教师将人工智能用于学术技术目的,解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具,以及与研究相关的任务,如文本翻译或数据分析。基于这些结果,教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制,除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外,还应纳入更广泛的人工智能工具。
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士,乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生(博士) 3 教育学博士,教授,乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人,副教授,乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人,副教授,乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士,教授,沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学,乌克兰 7 教育学博士,副教授,乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授,乌克兰
1 ASI-ITRIAIA太空航天局,通过DEL POLITECNICO SNC,00133,意大利00133意大利2意大利军事航空,空军工作人员3,Viale Dell'Younfers N.4,00185罗马,意大利3号Inf-Astro-astro phyic phyic observoration,Turgatory tornation tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory torains toragity toraine tornial teraine,turnesse turne surins turga物理学,通过科学研究1,00133意大利罗马5大学,物理和地质学系,通过Pascoli S.N.C.,06124意大利佩鲁吉亚6号地理和火山学研究院,通过Di Vigna Murata 605,som som som solicy,00143 ROME,ITRICTITITO,ITRICTIOS,ITRICTO,TRENTO,di vigna Murata 605 38123意大利特伦托8天文和空间行星学的Inf-Inf-Institute通过Del Fosso del Cavaliere 100,00133 Rome,意大利罗马9 Inf-Artonomical Obtervorator,Trieste,Loc。basovizza n。 302,34149意大利Trieste 10 Infn-Tifpa,通过Sommari 14,38123 Trento,意大利
本着和解的精神,我们要承认,这次聚会是在艾伯塔省的传统土地上进行的,这是许多多样化的原住民,梅蒂斯和因纽特人民的所在地。我们承认,这片土地是传统的会议场地,以历史遗忘的方式表达了其原始民族和创造这个国家的故事。
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功,但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变,同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此,我们提出了 LiDAR4D,这是一个可微分的 LiDAR 专用框架,用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性,我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示,以由粗到细的方式实现有效重建。此外,我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成,我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
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10. Ashutosh Bhardwaj 博士 RESPOND 协调员兼负责人,RPMD 研究项目监测部 (RPMD),项目规划和评估组 (PPEG),印度遥感研究所 (IIRS),4 Kalidas Road,德拉敦 - 248001
空间•空间是设计师调色板和室内设计中典型元素的主要成分。•通过空间的数量,我们不仅移动;我们看到形式,听到声音,感觉温柔的微风和阳光的温暖,并闻到花朵中花朵的香气。•空间继承了元素在其领域的感性和美学特征。•空间不是石材和木材之类的物质物质。•它本质上是无形的和分散的。•通用空间没有定义边界。•但是,一旦将元素放置在其领域,就建立了视觉关系。由于将其他元素引入了领域,因此在空间和元素之间以及元素本身之间建立了多个关系。•空间是通过我们对这些关系的感知而形成的。空间是对象和事件发生的无限,三维范围,具有相对位置和方向
最近,密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果,但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释,并且对噪声的影响较低。另一方面,稀疏表示更为简约,提供了更好的解释性和噪声稳健性,但是由于涉及的复杂性和计算成本,很难实现稀疏性。在此过程中,我们提出了一种新颖的无监督学习方法,以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验,以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成,该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量,并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明,学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息,我们的模型可以学习解开的语义,并赋予潜在代码的解释性,并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
自从人类开始以来,所有推销手写笔,鹅毛笔或笔的科学家和工程师中,大约有90%是活着的。此外,数量以快速速度增加。也就不足为奇了,我们会感到迅速的论文数量和报道正在进入文学作品。举例来说,在NASA串行文件中发表的论文摘要总数为“ 1963年前三个月的科学和技术航空航天报告JJJ JJ是2840年,而两年后的同一时期在1965年的同一时期,数量旋转到6338。因此,今天的研究科学家或工程师发现,他花了更多的时间来审查他人的报告,以便在他所选择的努力中保持同步。为了减轻这一负担,几乎有必要定期收集给定区域中的材料,并试图挑选出重要的材料并以有序的方式将其作为摘要文件进行。以这种形式,最明显的是最明显的。通过发现某些领域的知识差距而产生的其他好处,同时指示覆盖范围过多的区域,需要明显。鉴于这样的文档所用的许多用途,人们认为,研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要,并看到他们找到了印刷的方式。鉴于这样的文档所用的许多用途,人们认为,研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要,并看到他们找到了印刷的方式。通过其编辑和其他贡献者的出色努力,以下有关移动容器中的液体行为的工作,认为已确定满足了此性质的摘要文件的要求。
