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•自学和研讨会相：将为学生提供在线平台上的阅读列表，新闻文章，播客和视频。这些材料允许学生单独获得有关该主题的第一见解。随附的书面作业以及特定主题的简短演示将有助于他们构建新获得的知识。•小组工作：在核心主题的（专家）输入旁边，学生将学会应用敏捷方法并分组研究其项目。的进度将在研讨会结束前通过项目预告进行评估，以及教师，外部专家的持续反馈以及作为点对点反馈。•介绍技能：将通过在研讨会中提出正在进行和最终结果的要求以及与利益相关者的最终演讲中进一步促进。
强制性选修模块目录“大师土木工程”课程，有效期为2025年夏季学期
概述了土木工程硕士学位的强制性选修模块，以在“建筑 - 建筑和能源效率”，“建筑物 - 基础设施和运输”和“建筑和建筑项目管理中的数字方法”的主要区域中在当前有效的版本中规范SPO。
南达科他州西塞顿瓦佩顿奥亚特代理村
SWO 的 CMAR 评选委员会将对提案进行初步审查，并根据上述标准对公司进行评估；然后，委员会将对排名最高的三家公司进行正式面试。我们预计面试将在 2/17-2/21 的一周内进行。面试后，委员会将再次根据上述标准对公司进行排名，并将向 SWO 部落委员会提交其对排名最高的 CMAR 公司的推荐。SWO 将向所有提交提案的公司提供其决定的书面通知。然后，SWO 将与排名最高的公司进行谈判，以期授予合同。如果无法与排名最高的公司达成协议，则 SWO 将按排名顺序转向下一家公司，直到达成协议。
选修模块 - 生物学院 - 弗莱堡大学
视觉专业化或生物技术变体。在个人专业化变体中，生物学硕士课程提供深入的生物学培训，涉及广泛的主题，反映了阿尔伯特路德维希大学生物学院的全部研究领域。这既包括研究对象的生物多样性，也包括生命科学的不同观察层次和复杂性，从分子结构到细胞、组织和器官，再到生物体、生态系统和复杂的进化过程。学生有机会在七个重点领域之一进行个人专业化：应用生物科学、生物化学和微生物学、遗传学和发育生物学、免疫生物学、神经科学、生态学和进化生物学或植物科学。在与斯特拉斯堡大学、巴塞尔大学和奥芬堡应用技术大学合作提供的生物技术变体中，生物学硕士学位课程提供生物技术领域的全面培训。
NRPU项目编号15355申请-CUI WAH
2。职责/专业知识：申请人应是一名雄心勃勃的研究人员，具有使用计算机视觉和机器学习/人工智能（AI）解决方案的工作/开发算法的专业知识。3。福利：选定的候选人每月可以从项目预算中获得15,000人的固定薪酬，其中5个月，感兴趣的候选人可以通过电子邮件或用力形式发送其简历，或以2025年1月5日在签名的情况下发送。只有入围的候选人才会被要求进行面试。
pt harapan wahyu abadi是一家成长中的矿业公司...
豁免ʶˢˡ˗˨˖˧ʶˢˡ˗˨˖˧ʶˢˡ˗˨˖˧˨˟˔˥ˠ˔ˠ˔ˠ˔˔ˡ˗〜〜ˡ˦ˣˡ˦ˣ˖˧ ˡ˧ˡ˧˔˖˖ˡ˧˦ˡ˧˦ˠ˦˛˔ˣ˦ʡ ˃˥ˣ˔˥˔ˡ˗˔ˡ˗˧˧
基督教民主联盟和基督教社会联盟的选举纲领
研究、创新、技术和转让（FITT）是具有高薪就业机会的竞争性经济的基础。衍生产品和向可市场化解决方案的转移必须取得更大的成功。凭借“德国制造”重返巅峰！
Eunika Mercier-Laurent。人工智能在知识管理、能源和可持续性方面的应用。Eunika Mercier-Laurent、Gülgün Kayakutlu、Mieczyslaw Lech Owoc、Abdul Wahid、Karl Mason。人工智能在知识管理、能源和可持续性方面的应用，693，Springer Nature Switzerland，第 1-10 页，2024 年，IFIP 信息和通信技术进展，978-3-031-61068-4。10.1007/978-3-031-61069-1。 hal-04614955
可持续性是一个广泛的概念，也是最不为人理解的概念之一。根据不同的观点和动机，有许多方法可以定义和解决这些问题。这种担忧并不新鲜。法国先驱飞行员、记者和作家安托万·德·圣·埃克苏佩里强调了我们地球的美丽（Terre des hommes）和保护它的必要性 [1]。自密集工业化初期以来，许多作者就试图警告如此快速的发展会对我们的环境造成的影响 [2、3 和 4]。没有人关注这些声音。全球化和日益增长的商业强度，加上互联网、新冠疫情和集约农业的加剧，加速了我们环境的恶化。谷歌推出的以广告为基础的商业模式以及人工智能放大的营销新实践正在推动人们的购买
Ayanwale，Musa Adekunle； Ntshangase，Sibusiso D.；阿德拉娜，先知保罗；议长昆勒·瓦希德 (Kunle Waheed)； Adam，Umar A.和Stella Oluwakemi（2024）。驾驭未来：探索在职教师对人工智能融入南非学校的准备情况。计算机与教育：人工智能，7，文章编号: 100330.
本研究为现有关于如何将人工智能 (AI) 融入全球学校系统的研究做出了贡献。本研究探讨了在职教师对将人工智能融入学校的准备情况。我们在南非学校系统的背景下进行了这项研究，受试者是科学、社会科学、数学和语言等不同专业的教师。借鉴扩展的技术接受和使用统一理论 (UTAUT2)，我们通过技术整合、社会影响、人工智能伦理、态度、TPACK、感知自我效能、人工智能专业发展和人工智能准备八个变量收集了教师的观点。为了分析本研究涉及的 430 名教师的数据，我们使用了结构方程模型分析方法和 SmartPLS 软件版本 4.1.0.0。我们的结果表明，技术整合、社会影响、态度和感知自我效能会影响教师对人工智能的准备。然而，TPACK 和道德并不影响教师为将人工智能融入学校所做的准备。本研究进一步基于变量的中介和调节分析提出了有趣的见解。我们讨论我们的发现并强调它们对实践和政策的影响。
人工智能知识混合学习模式在非正规教育教师数字能力培训中的有效性 Purnomo Purnomo 1 , Angga Hadiapurwa 2 , Uyu Wahyudin 3 , Yolanda Lusiana Pratama 4 , Tuti Alawiyah 5
技术的发展，特别是人工智能（AI），对提高印度尼西亚教育质量，包括非正规教育具有巨大潜力。基于人工智能的非正规教育教师数字能力培训对于保持教育与数字时代的需求相关至关重要，混合学习模式被认为是实现这一目标的有效方法。本研究旨在探讨混合学习模式在苏加武眉区非正规教育教师数字能力培训中提高人工智能（AI）知识的有效性。本研究采用定量方法，采用实验方法和预实验设计，形式为一次性案例研究，涉及 23 名受训人员。结果表明，混合学习模式可有效提高非正规教育教师的 AI 知识，Sig（双尾）值为 0.000。除了提高教师的数字能力外，混合式学习还为学习过程提供了灵活性和个性化，适合成年参与者的需求和学习风格。这项研究有望为印度尼西亚非正规教育的发展提供理论和实践贡献，并为设计更有效、更符合数字时代需求的培训计划提供参考。混合式学习结合了在线和面对面的学习，是提高非正规教育教师的人工智能知识和数字技能的有效模式，同时为他们应对未来的技术挑战做好准备。关键词：混合式学习；人工智能，能力