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您的 AI 导师：个性化学习路径和全天候支持
摘要：人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局，催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念，该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据，AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外，AI 导师提供 24/7 支持，消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师，让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈，澄清疑问，并协助解决问题，培养互动和引人入胜的学习体验。此外，AI 导师会跟踪每个学生的进度，确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外，人工智能导师可以提供广泛的教育资源，包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好，有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师，有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求，促进了自主学习，并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力，使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
教程（pdf）
................................................................................................................................................................ 124 自定义组件编辑器 ...................................................................................................................................................................... 126 设计电阻（组件） ...................................................................................................................................................................... 128 设计电容器 ...................................................................................................................................................................... 134 设计 VCC 和 GND 符号 ............................................................................................................................................................. 137 设计多部分组件 ...................................................................................................................................................................... 145 使用附加字段 ...................................................................................................................................................................... 147 设计 PIC18F24K20 ............................................................................................................................................................. 154 SPICE 设置 ...................................................................................................................................................................... 155 库验证 ............................................................................................................................................................................. 157 放置部件
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在为期六周的课程中，每个星期六将参加一个60分钟的会议，学生将以高达4人的身份工作。在卡内基学习认证的老师的支持下，学生将审查和练习考试中涉及的概念，例如：代数的心脏解决问题，解决问题和数据分析，提前数学以及数学的其他主题，包括地球和三角学。
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- 平均位移误差（ADE） - 最终位移误差（FDE） - 碰撞率 - 舒适分数 - PDM分数[Note]
Qbit学习，量子教学法和代理AI导师
2例如：想象一个高中代数1级。要进行一次任务，学生必须完成有关动物人口增长的一系列数学问题。代数老师是班级的主要讲师，但是对于这项任务，生物学老师给了一些关于人口增长的生物学的教训，以便学生在综合任务中学习两者。想象现在是用户体验设计的大学水平课程。用户角色是用户体验以人为本设计的一种常见工具，但是使用古兰经教学法，讲师指导学生将角色重新构想是对多种可能的情况，任务流和疼痛点的叠加，从而使用户研究数据更具包容性。
2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
讲座教程：太阳帆和其他航天器推进
太阳能航行是一种革命性的驱动航天器的方式。太阳帆（图3）使用大型，轻巧的镜面表面，以捕获从阳光下的动量，以将航天器向前推动。光由称为光子的无质量颗粒组成。光子在撞击其反射表面时将其动量（复数）转移到航天器中。就像在离子推进器中一样，每一个击中帆的光子都可以产生一个小的推力。Starshot Mission将使用太阳能航行前往我们太阳系Alpha Centauri最近的星系。
用生成ai
摘要。本教程解决了将大型语言模型（例如ChatGpt）纳入数据分析类别的挑战。它详细介绍了几种由人工智能（AI）启用的新的课堂内和室外教学技术。这是三个示例。教师可以通过让学生与不同的定制GPT进行互动来学习分析的不同部分，然后互相教导他们从GPT中学到的知识，从而使教学纳入教学。教师可以将问题集变成AI辅导会议：定制的GPT指导stu dent解决问题，学生将聊天室上传以进行家庭作业提交。教师可以为课程的每个部分分配不同的实验室，并让每个部分创建AI助手，以帮助其他部分通过其实验室工作。本教程提倡自然语言编程（NLP）范式，其中学生用口语（例如英语）阐明所需的数据转换，然后使用AI来生成相应的计算机代码。学生可以用NLP更有效地将数据与Excel更有效。