Next Med是InterReg 1的一部分,InterReg 1是欧盟的关键工具,该工具通过来自不同欧盟成员国的国家,地区和地方参与者之间以及欧盟参与者以及邻近的非欧盟,欧盟国家,伴侣国家,居民国,陆上国家和地区(OCTS)的国家,地区和地方参与者之间的联合计划,项目和网络来促进欧洲领土合作。Interreg鼓励整个欧盟及其社区的和谐的经济,社会和领土发展 - 欧盟凝聚力政策的核心目标。InterReg应对共同挑战并开发共同的解决方案,以解决共同兴趣的问题,例如气候变化,数字转型,社会包容,健康,研究,教育等。在2021 - 2027年,InterREG的总预算近101亿欧元,涵盖了86个计划和四个链:跨境(InterReg A),跨国(Internationb)(Internationb),区域间(Interneg c)和最外面地区的集成(InterReg d)。
摘要 人工智能及其在高等教育中的应用正在迅速增长。它在机构的学习、教学和其他管理工作中提供了许多优势。本文探讨了人工智能在高等教育中的新趋势、挑战以及可能的解决方案。本研究探讨了人工智能在高等教育中整合的主要突破、障碍和未来可能性。我们分析了人工智能对个性化教育、自适应辅导系统和学术支持的影响。该研究强调了人工智能在增强教育过程、提高机构效力以及让学生为迅速变化的就业环境做好准备方面的作用。它还解决了重大障碍,如标准化、平等问题以及对可靠人工智能系统的需求。本研究考察了许多人工智能应用,例如 MOOC、自适应学习途径和基于物联网的教育系统,为人工智能在未来高等教育中的变革潜力提供了见解。关键词:人工智能、教育、应用、学习。
摘要:本文解释了为什么一旦将工作经验联结类型学(Griffiths/Guile,2004)的一系列显性和隐性特征概念化为知识的再情境化,就可以看到跨越边界是职业和专业教育的普遍特征,而不是学习者跨越教育与工作界限的问题。本文通过以下方式实现这一目标。首先,它简要解释了工作经验联结类型学的发展。接下来,它解释了为什么工作经验联结类型学中的“重返”概念是一种早期但有限的表达再情境化概念的尝试。然后,它解释了再情境化概念的起源和发展,以及这一概念为初始和持续职业形成提供了统一的视角。本文最后确定了 a) 重新语境化概念对能力/能力发展的实际意义,以及 b) 职业教育与培训未来的研究挑战,尤其是与第四代技术的出现相关的挑战。
PWM是最早提出的控制方法,通过比较参考电压与反馈电压来调整控制信号的占空比,调节DC-DC变换器的输出,达到自动调节的效果,具有输出电压恒定、开关噪声可预测、容易滤波等优点,但由于开关管频率固定、功耗恒定,在轻载时转换效率较差。PFM的引入,利用调整控制信号解决了PWM的轻载问题。频率调制技术减少了转换过程中的开关负载,不需要复杂的变换器结构,因此不需要控制环路补偿网络,但频率变化引起的响应速度慢、输出电压纹波大,会产生难以控制的电磁干扰。两种方法都有各自的特点和问题(Yu,2003)。
Pratschke,B。Mairéad。2024。生成的AI和教育:数字教学,教学创新和学习设计。(教育中的弹簧桥)。Cham:S Pringer Nature瑞士。 119页。 Pratschke的书解决了一个及时,变革性的话题:将生成人工智能(Genai)整合到教育中。 作者探讨了教学法的不断发展的景观,因为AI技术越来越嵌入到教学实践,课程设计和数字学习环境中。 此讨论是在数字教学和教育创新的更广泛背景下进行的,为快速前进的AI技术及其对当代教学实践的影响提供了全面的看法。 Pratschke 具有关键的镜头,可以在AI支持的教育中导致收益,挑战和未来潜力,这使这本书对当前的教育研究做出了重大贡献。 它是教育者,研究人员和教育技术爱好者的重要资源,对AI对数字教学的影响,教学创新和学习设计进行了详尽的分析。Cham:S Pringer Nature瑞士。119页。 Pratschke的书解决了一个及时,变革性的话题:将生成人工智能(Genai)整合到教育中。 作者探讨了教学法的不断发展的景观,因为AI技术越来越嵌入到教学实践,课程设计和数字学习环境中。 此讨论是在数字教学和教育创新的更广泛背景下进行的,为快速前进的AI技术及其对当代教学实践的影响提供了全面的看法。 Pratschke 具有关键的镜头,可以在AI支持的教育中导致收益,挑战和未来潜力,这使这本书对当前的教育研究做出了重大贡献。 它是教育者,研究人员和教育技术爱好者的重要资源,对AI对数字教学的影响,教学创新和学习设计进行了详尽的分析。119页。Pratschke的书解决了一个及时,变革性的话题:将生成人工智能(Genai)整合到教育中。作者探讨了教学法的不断发展的景观,因为AI技术越来越嵌入到教学实践,课程设计和数字学习环境中。此讨论是在数字教学和教育创新的更广泛背景下进行的,为快速前进的AI技术及其对当代教学实践的影响提供了全面的看法。Pratschke 具有关键的镜头,可以在AI支持的教育中导致收益,挑战和未来潜力,这使这本书对当前的教育研究做出了重大贡献。 它是教育者,研究人员和教育技术爱好者的重要资源,对AI对数字教学的影响,教学创新和学习设计进行了详尽的分析。具有关键的镜头,可以在AI支持的教育中导致收益,挑战和未来潜力,这使这本书对当前的教育研究做出了重大贡献。它是教育者,研究人员和教育技术爱好者的重要资源,对AI对数字教学的影响,教学创新和学习设计进行了详尽的分析。
传统的超分辨率(SR)方案大量使用卷积神经网络(CNN),涉及密集的多重积累(MAC)操作,并且需要特殊的硬件,例如图形处理单元。这与经常在功率,计算和存储资源紧张的设备上运行的Edge AI的制度相矛盾。这样的挑战激发了一系列基于查找表(LUT)的SR方案,这些方案采用了简单的LUT读数,并且在很大程度上避免了CNN计算。尽管如此,现有方法中的多兆字节仍然禁止片上存储,并且需要芯片内存储器运输。这项工作解决了此存储障碍,并创新了一百千洛伊特LUT(HKLUT)型号,可容纳在片上缓存。利用不规则的两分支多阶段网络,再加上一系列专业内核图案,HKLUT表现出了毫不妥协的性能和优越的硬件效率,对现有的LUT方案。我们的实施可在以下网址公开获取:https://github.com/jasonli0707/hklut。
摘要。半自主车需要监视驾驶员检查他是否正在监督系统和/或准备接管。大多数汽车都依靠方向盘传感器来检测手,并且不监视驾驶员可能执行的非驾驶相关任务。我们提出了一个带有多个分支体系结构的基于摄像头的系统,该系统在代表次要任务和平板电脑位置的平板电脑上提供了方向盘上的手数。它还解决了其他基于摄像头系统的常见问题:转向轮前的自由手可以归类为抓住它。此外,我们的系统处理驾驶员可能在方向盘上使用平板电脑的情况,因为他可以在自主模式下进行。这两个点对于评估驾驶员需要接管的时间至关重要。最后,将方向盘和相机系统都结合在一起也将使车辆更难欺骗,因此更安全。视频可用:https://www.youtube.com/watch?v=qfyom4sdwr4
“提供杰出而有影响力的研究,以应对21世纪的全球环境和环境挑战”。地球和环境科学家对于克服人类许多最紧迫的挑战至关重要:气候和环境变化,搜索和使用自然资源,净零能源解决方案,废物的管理和安全处理以及自然危害的预测和缓解(火山,地震,地震,地面,地板等)。达勒姆地球科学渴望解决这些问题,利用我们在环境地球科学,地球阵径和地面地面过程中的优势,地球化学,地球化学,地球物理学,地球物理学,结构地质学和火山学。我们的结构和策略与可持续性,数据,健康和文化/创造力/遗产的大学和教师策略保持一致。,我们拥有世界大学设施,可再生能源,关键资源管理,过去/现在的气候和弹性,自然危害和缓解策略以及地球和环境系统的数值建模的可再生能源,过去/现在的气候和弹性,具有变革性和有影响力的研究的记录。因此,我们是一个学术部门,为所有这些主题做出重大贡献。
解决方案 PJ.16-03“使用基于虚拟中心的技术实现基础设施合理化”(以前的“工作站、服务接口定义和虚拟中心概念”)已经开发出一种将管制员工作位置 (CWP) 与产生数据的数据中心分离的概念。这种精益高效的 ANSP 基础设施使用解决了分散的欧洲 ATM 系统和国家特定架构所带来的问题,使欧洲能够转向可互操作、经济高效且灵活的服务提供基础设施。CWP 的分离应该能够更有效地利用最有价值和最昂贵的资源——人力。通过提高灵活性,ANSP 能够更好地管理人员以适应当前的交通状况并确保服务的连续性。该解决方案已经为 SJU 带来了具体成果,即概念的一致定义、ATM 社区认可的目标架构、ADSP 服务的定义。它还为欧盟委员会授权的最近完成的空域架构研究 (AAS) 提供了明确的技术投入。
为了克服NVM中的能耗和写入耐力问题,开发了两种方法。第一种方法开发基于硬件的写优化技术[1,10,15,23,46],这些技术主要基于读取前写入(RBW)模式[52]。在RBW中,写入操作𝑤对存储位置的写操作始终先于读取。将𝑤书写的值与𝑥的旧内容进行了比较,并且只有不同的位。这减少了翻转位的数量,从而减少了能耗并增加了写入耐力[52]。第二种方法通过最大程度地减少写入放大[4,9,25,34,45,54]来解决能耗和写入耐力的问题。但是,这些方法将能效问题与写入放大问题相结合。在许多情况下,导致减少写入放大的技术具有提高能量效率和写入耐力的副作用,但这种情况并非总是如此,如先前的工作[6,26,27]所示,并且我们在本文中的评估。