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人工间间驱动的智能水产养殖
将人工智能纳入水产养殖已完全改变了该部门，自动化关键过程，最大化生产率并促进可持续性。 div>AI，特别是自动学习，是指现代智能水产养殖系统在鱼类，健康控制，食品调节和水质管理等任务中的应用。 div>通过这种方式，由于实时决定基于决策的决策，对环境的影响降低时，效率低下的问题得到了纠正。 div>本文介绍了水产养殖中AI应用程序和自动学习的最新进展，指出了其对生产增加以及水生环境的生态管理的重要性。 div>
InnoEducaTIC 2020 - accedaCRIS
第七届伊比利亚美洲ICT和TAC领域教育创新会议旨在成为讨论、交流和传播教育创新和研究领域教学经验的论坛。他们将讨论与 ICT 培训的教学方法和策略相关的主题，以及在高等教育和非大学培训中使用这些技术进行学习和知识 (TAC) 的主题。会议为教师、教育管理者、研究人员和学生提供了一个参与的场景，以解决以下相关问题：能力的获取和验证、教学方法和资源、学习评估、新知识的使用技术、学位质量管理以及与教育创新相关的其他主题。
电气装置的参考书目设计
工业技术和服务中心的电力和机械研讨会的学习过程56，Guerrero Iguala de La Independencia。 div><布尔加斯当代困境：教育，政治和价值观，8，1-27。 https://research.bsco.com/linkprocessor/plink?id=71E30771-2D44-35EC-9FCA-9FCA- C3A15FEAF1F8
19季的共同学习
摘要：Covid 19的禁闭产品的新连词迫使新颖的大学生进行了纯粹的虚拟教育。 div>大学必须修改其课程网格，其中一些数年来提供了一些实际课程的面孔教育服务，这导致他们在学习中培养了自我雇用的学生，这需要这个新的大流行社会。 div>本文的目的是描述在第一个周期的新学生中以及在紧急情况下，利马私立大学系统工程学院第十个周期中经历的自主学习的存在。 div>研究方法具有描述性，其中两个教室的样本为116个，另一个是12名学生中的另一个，该问卷被用作2021 - 1中间的仪器所讨论的两组中获得的结果表明，第一个周期组提出了许多能量。 div>但是，自主学习领域的各种差距以及随着周期的通过一直在加强直到达到高水平，因此需要继续并增强这种方法，该方法是由专业教师和该高级研究所的专业教师和机构政策提供的服务。 div>
量子计算与人工智能：无声的革命
先进的人工智能能够处理大量数据并发现人类难以察觉的模式，并通过机器学习获得适应和从新情况中学习的能力。人工智能，特别是强化学习领域，更具体地说是生成人工智能，一年来一直在不断进步，这表明范式发生了转变：游戏规则即将改变，我们的专家说。从教学到编程、个人助理、内容生成、互联网搜索和客户服务。像 ChatGPT 这样的解决方案可以从根本上改变我们彼此交流的方式以及我们与机器交互的方式，同时引发一些非常重要的道德问题和困境，需要我们进行反思，以尽量减少意外后果。
Cavadas, B.; Correia, M. 学生对高等教育创新学习环境的看法：一项探索性分析 Cuadernos de Psicolo
根据培养 21 世纪技能的需求而产生的学习空间重新配置指导方针，葡萄牙一所高等教育机构的教育空间进行了翻新，将其改造成一个创新学习环境 (ILE)。因此，本项初步研究重点从物理空间、技术和教学法三个维度来确定学生对 EAI 属性的看法。为此，我们对经常使用 EAI 的学生进行了调查问卷。结果显示，至少 60% 的参与者对每个属性以及这些属性对得分最高的学生表现的影响进行了评分。超过 75％ 的学生将更高的影响值归因于所经历的教学方法，超过 80％ 的学生认为 EAI 设计适合与他人互动。
99730-Texto delArtículo-383080-4-18-20230913
The effect of 12 weeks brain jogging based learning models to improve gross motor skill: object control skill in elementary school El efecto de 12 semanas de modelos de aprendizaje basados en jogging cerebral para mejorar la habilidad motora gruesa: habilidad de control de objetos en la escuela primaria Willy Rizkyanto, Wawan Suherman, Hariyuliarto，Galih Pamungkas Yogyakarta州立大学（印度尼西亚）摘要。儿童的运动技能可用于确定孩子的成长和发育是否受损。研究的目的是了解基于大脑慢跑的学习模型的影响，以提高小学生的对象控制技能。这项研究是使用两组的实验方法进行的，即控制和干预。与传统学习模型（直接教学）相比，基于大脑的学习模型。本研究的样本包括该学科的学生总数为60。4A和4B类具有相似的特征（年龄，平均身高/体重，运动学习材料，持续时间以及体育学习实施时间）。使用SPSS IBM 26进行数据处理。对照组和实验组之间测试后结果的平均差异是基于SPSS输出的重要性（P <0.05）。基于独立样品t检验中的输出，众所周知，两只手的静态均值为0.000 <0.05；正手罢工为0.000 <0.05;一只手静止的运球，为0.004 <0.05;两只手抓到0.000 <0.05;踢一个0.003 <0.05的固定球;额外投掷0.000 <0.05;底漆为0.004 <0.05。对两个手动辅助协作，正手罢工，一个手站运球，两个手接脚，踢齿轮球，超手掷球以及小学的底掷能力对大脑大脑的大脑基于大脑的学习模型可以是提高对象控制技能的性能的一种解决方案。 div>关键词：大脑慢跑，学习模型，对象控制技能，总电机。 div>摘要。 div>儿童运动技能可用于确定孩子的成长和发育是否受到影响。 div>该研究的目的是了解基于脑慢跑的学习模型的效果，从而提高了小学生的对象控制技能。 div>这是一项精细研究，设计了两个预测试组。 div>与传统学习模型（直接教学）相比，基于脑慢跑的学习模型。 div>这项研究的样本包括该学科的学生总数为60。 div>第4A和4B类具有相似的特征（年龄，身高/体重的平均水平，运动材料，持续时间和运动学习时间）。 div>使用SPSS IBM 26进行数据处理。 div>对照组和实验之间随后结果的平均差异是基于SPSS输出的重要性（P <0.05）。 div>关键字：脑慢跑，学习模型，对象控制能力，厚电动机。 div>日期接收：06-05-23。 div>2021）。 div>基于独立样品t检验的结果，众所周知，两手击中静止的值为0.000 <0.05； 0.000 <0.05的正确打击;固定运球，手为0.004 <0.05； D捕获两只手的0.000 <0.05；踢一个0.003 <0.05的固定球;在0.000 <0.05的头上发射；在0.04 <0.05的手下转动。 div>有两只手在固定中风中的显着影响，右翼打击，用一只手静止的滴筒，用两只手抓住固定的运球，踢一个固定的球，将头部扔在头上，并在小学下向小学下方滚动，基于大脑慢跑的学习模型可以是提高对象控制能力的性能的解决方案。 div>接受日期：08-30-23 Willy Ihsan willyihsan@uny.ac.id介绍运动科学是运动的研究。 div>运动科学会尽早对孩子进行托运，以便他们能够长期以来的运动质量。 div>儿童的运动技能可用于确定骨骼，肌肉和神经系统都是运动的化合物。 div>总体运动技能和基本运动技能与儿童密切相关（Nugroho等人 div>儿童的基本运动能力分为三类：运动，非核心和操纵运动（Oñate-Navarrete，Battle-Flores和Páez-Herrera 2023）。 div>第三运动是一种总体运动动作，其特征涉及人体中的大肌肉。 div>根据研究结果，学生需要用于支持学校的体育锻炼以提高儿童运动技能的工具（Fernandez B，Soto J 2023）。
人工智能及其在医学中的应用I
塞维利亚大学学习对象库 [2019 年 3 月 4 日访问] 网址：https://rodas5.us.es/file/1240b064-8389-6228-96a5-653dd137f73b/1/capitulo3 SCORM.zip/pagina 22.htm。 4. Domjan M.学习和行为原则。马德里：汤姆森； 2012. 5. Basogai-Olabe X. 人工神经网络及其应用。毕尔巴鄂工程学院。毕尔巴鄂：毕尔巴鄂工程学院 [2019 年 3 月 4 日访问] 网址：https://ocw.ehu.eus/file。 php/102/neuro-networks/contents/pdf/course-book.pdf。 6.Sancho-Caparrini F. 监督和无监督分类。 Fernando Sancho Caparrini [2019 年 3 月 7 日访问] 网址：http://www.cs.us.es/ ∼ fsancho/?e=77。 7. McCulloch WS，Pitts W. 神经活动中固有观念的逻辑演算。数学生物物理学公报。 1943；5：115---33 [2019 年 3 月 7 日访问]。网址：http://link.springer.com/10.1007/BF02478259。 8. 1956 年达斯茅斯会议。[2019 年 3 月 7 日访问] 网址：https://darthmouthconference.wordpress.com/。 9. Ramirez F. 大数据与数据科学博客：人工智能的历史：
教育中的人工智能：伦理和社会挑战
人工智能自 20 世纪 50 年代图灵和其他先驱者对机器思考能力提出质疑以来，已经取得了重大发展。人工智能的发展改变了包括教育在内的众多领域，教育领域中基于人工智能的技术正在彻底改变教学和学习方法，实现教育的个性化和优化。该研究论文分析了生成人工智能对教育的影响，强调了能够优化教学和学习的工具。然而，人工智能与教育的融合引发了道德挑战，例如获取教育的公平性、数据隐私和肤浅学习的风险；人工智能的使用需要采取促进公正和包容的道德方法，以及适当的监管以确保负责任地使用这些技术。