摘要 - 尽管深度强化学习(DRL)和大型语言模型(LLMS)每个人都在应对自动驾驶中的决策挑战方面有希望,但DRL通常会遭受较高的样本复杂性,而LLMS则难以确保实时决策。为了解决这些局限性,我们提出了Tell-Drive,这是一个混合框架,该框架集成了教师LLM,以指导基于注意力的学生DRL政策。通过将风险指标,历史场景检索和域启发式法纳入上下文提示中,LLM通过思想链推理产生高级驾驶策略。随后,一种自我发挥的机制将这些策略与DRL代理的探索,加速政策融合并提高各种驾驶条件的鲁棒性。在多种流量方案中评估的实验结果表明,就成功率,平均收益和实时可行性而言,Tell-Drive优于现有的基线方法,包括其他基于LLM的方法。消融研究强调了每个模型成分的重要性,尤其是注意机制和LLM驱动指导之间的协同作用。最后,我们构建了一个虚拟真实的融合实验平台,以验证通过车辆中的实验实验在真实车辆上运行的算法的实时性能,易损和可靠性。全面验证结果可在我们的网站上找到。
当径流无法浸入土地或流入排水口时,就会发生地表水洪水泛滥,因此它流过陆地。阻塞的排水管和下水道可以增加这种洪水的风险,因为水无处可去。理事会管理这种洪水的风险。在英格兰,有超过300万风险的任何其他类型的人有更多的洪水风险。
将水倒在装满土壤(代表森林砍伐的)的花盆上,并观察到水浸润需要多长时间。要求学生陈述他们所看到的。将水倒在装有植物的花盆上(造林),询问学生注意到什么。他们应该注意到植物拦截了水,叶子上剩下一些水,因此,水到达土壤需要更长的时间。放置塑料板(例如塑料钱包)在只包含土壤的植物锅顶上,这代表了不可渗透的地面/混凝土。将水倒在顶部。学生应该注意到水直接从塑料上延伸,没有一个可以进入土壤。将塑料板倾斜到陡峭的角度进入植物锅中,以表示陡峭的斜坡,然后将水倒在上面。以较浅的角度倾斜木板,以表示温和的浅坡,然后倒水。学生应注意,水从陡峭的斜坡上流出比浅的斜面更快。实验结束后,将测验纸分发出以供学生回答。
老师在图表的帮助下与班级交谈。径流如何处理?雨落;水从更高的地面流向溪流和支流。其中一些存储在湖泊中,其余的水库流过表面,到最低点,河流将水带走并回到海中,发生这种情况的区域称为集水区(有时称为土地排水盆地)。土地排水构成水周期的一部分。随着水流入河流的土地,它与不同类型的岩石,污垢,土壤和有机物接触,并在此过程中收集矿物质和养分。当水到达河流时,河流收集岩石,污垢,土壤,有机物,矿物质和养分。当河流泛滥时,富含养分的水会溢出到洪水平原上,并渗入地面并肥沃。这就是为什么河流旁边的洪水泛滥的原因。
密西西比大学已获得南方学院和学校学院委员会的认证,可颁发证书和学士学位、硕士学位、专业学位和博士学位。如需咨询认证事宜,请联系学院委员会,地址:1866 Southern Lane, Decatur, Georgia 30033-4097,电话:404-679-4500,或访问 www.sacscoc.org。
里奇韦学院Herns Lane,Welwyn Garden City Hertfordshire AL7 2AF电话:01707 351350科学与数学教师(欢迎ECTS欢迎申请)薪酬脊柱:MPS/UPS开始日期:2025年9月Ridgeway Academy是雄心教育信托(AET)的一部分。野心教育基金会(AET)由赫特福德郡的十所学校组成;三个小学,一个托儿所和婴儿,一个大三和五个次要。我们的信托基金于2024年9月启动,此前两家既定的多学院信托基金会(MATS),Alban Academies Trust和Atlas Multi Academy Trust合并。作为AET的成员,我们能够最大程度地奖励整个组织中个人和专业发展机会的机会。Ridgeway Academy的科学系的核心是一种社区感,并且相信每个人都对该部门做出独特的贡献。我们通过共享资源并提供时间来支持开发主题知识以减少工作负担,并确保我们都朝着相同的目标努力来支持彼此。这意味着科学部门的成果正在改善,并且通过成为我们团队的一员,您将支持我们从力量到力量。
学习。通过(i)使用最佳实践交付模式和适当的学生评估策略(适用于行业标准)和(ii)使用相关信息,包括学生和行业的反馈来为改进交付和评估策略提供信息,以帮助学校改善课程和服务的交付。向学生提供准确的课程前建议;协助学生选择和学生入职。行业参与向相关客户推广学校的计划和服务,并建立和维持有效的行业联系。积极参加学校的咨询工作。这可能包括开发咨询公司,进行培训/技能分析,开发学习材料和/或提供诸如交货之类的服务。合规性遵循大学质量保证流程,以进行教学和支持服务,以确保计划;根据ASQA要求设计,交付和验证,并根据Victoria绩效协议和与其他州的用户选择合同进行交付。确保对学习和教学文档(例如学习材料和评估工具)进行适当记录和访问,以支持计划管理并证明与ASQA框架保持一致。保存记录的责任(包括更新您的工作计划),该职业能力反映了所提供和评估的教育水平,并得到了改进。团队合作,策略和创新
职位详情 – 设计技术教师(产品设计) 职位 我们正在寻找一位技术娴熟、富有创新精神和热情的产品设计教师,能够教授 A 级课程。该职位适合处于职业生涯任何阶段的优秀课堂实践者,欢迎 ECT 或经验丰富的教师申请。 设计技术课程包括三个不同的学科,除了产品设计外,还教授纺织品、食品和营养学。因此,能够教授关键阶段 3 的其他技术科目之一将是有利的。 理想的候选人将带来活力、热情和培养对 DT 热爱的热情。作为回报,我们可以提供一个卓越的工作环境,让员工和学生都能茁壮成长。 部门 目前,该部门有三名全职教师和两名兼职教师,他们都是学科专家。该部门受益于设备齐全的纺织品和食品技术教室,以及两个新的产品设计工作室(分别于 2020 年和 2023 年开设),以及专用教室/ICT 套件。该科目受到学校的高度重视,并受到学生的欢迎。所有教职员工都配备了笔记本电脑和 iPad;8-11 年级的学生通过一对一家长资助购买计划拥有个人 iPad。整个校区的所有教室都配备了 Clevertouch 白板或交互式白板。设计技术课程在 7-9 年级,课程目前以轮流方式完成三个模块,三个材料领域各一个 - 纺织品、食品和产品设计,每两周教学三个小时。GCSE 学习从 10 年级开始,学生每两周学习 4 节课,11 年级增加到 5 节课。我们在六年级提供 GCSE 设计技术、纺织品(艺术与设计 GCSE)和食品制备与营养课程以及 A 级课程设计与技术(产品设计)。六年级的课程每两周教授 9 节课。学校每两周有 50 节课,每节课时长为一小时。课外活动 设计技术学科领域一直为学生提供丰富多彩、令人愉快的课外活动。其中包括竞赛、参观、与当地和国家工业的联系。 考试结果 这三门技术科目都深受学校学生的欢迎。2024 年 11 年级考试成绩如下:
摘要:这项研究的目的是探索土耳其EFL教师的评估信念,评估实践以及他们在评估过程中遇到的挑战。在这项混合方法研究中,数据是根据定量和定性基础收集的。对于定量组件,使用随机抽样方法通过问卷收集英语教师的数据(n = 257)。对于定性组成部分(n = 25),数据是通过与英语教师的访谈收集的。这些发现揭示了英语教师的评估目的,实践,技术的使用以及四种技能评估实践。此外,定性数据还揭示了教师在评估过程中面临的障碍和困难,包括学生的动力低,语言水平低,尚未准备就绪,并且在课堂上的技术不足。
最近的AI应用程序(尤其是在教育行业)的最新发展带来了更多的挑战,在这种挑战中,获得教育资源的差距变得越来越明显。一些大学介绍并实施了几种AI驱动的学习系统,以适应学习经验并改善课程交付,并促进这些问题。此外,教育工作者认为,评估方法应适应AI技术的出现,例如Chatgpt,Jenni.ai,Conch AI等。这样的好处之一是传统教学方法和评估策略之间的转变,这会带来更多的技术使用整合。AI驱动的工具可用于简化学术界的所有相关任务(Alam,2021)。在评估中必须考虑一些至关重要的因素,尤其是在看起来原始的内容方面,需要对评估进行适当的重新设计。研究人员需要进一步研究新颖性方法,以确保高阶思维,解决问题和批判性思维能力不太容易受到AI操纵的影响。