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对SBTI范围3讨论纸的反馈 - ...
拟议的框架将首先要求公司确定和优先考虑其部门内最关键的排放源和相关过渡。对于这些优先的排放来源和过渡，公司将需要在临时期间实现特定的“一致目标”和“政策”。这些近期一致性目标将与侧面或聚集的临时温室气体减少靶标一起出现。例如，车辆制造商可能需要根据零排放车辆的年销售份额和所采购的接近零排放钢的年薪份额设定近期目标，而不是与基准年相比仅仅是减少排放承诺。公司的长期净零目标将继续以汇总的温室气体排放量来表达。
教师的反馈技术问卷开发
摘要：研究人员开发了研究教师反馈技术的工具。使用大量文献，研究人员开发了各种反馈域和维度，将它们固定在现有量表上。这些量表并非直接针对教师作为受访者。它将学习者用作主题。在这种情况下，研究人员除了大规模文献的发达概念外，还修改了这些量表的领域，指标和陈述。为了获得发达教师的反馈技术的有效性指数，三位外部专家通过该仪器检查其内容，构造和面部有效性。同样，研究生院的三名内部专家仔细检查了发达工具的有效性。研究人员使用内容有效性指数（CVI）公式计算了有效性。CVI IS.93，表明CVI值出色。结果，它在内容，构造和相关性方面确认了研究的有效性。在这种情况下，研究人员飞行员对选定教师进行了调查表测试了问卷。研究人员使用Siegle可靠性计算器计算了可靠性。Cronbach的Alpha系数为967，这表明内部一致性很高。
伦敦玛丽女王大学 (QMUL) 评估与反馈策略 2024/25
虽然承认有些学生可能喜欢大量低风险评估项目，以便他们能够频繁测试自己的进步，但整个行业的普遍观点是，对于总结性评估（即计入学位分类的评估项目），“少即是多”。当总结性评估中有意义的元素数量较少，并借鉴更广泛的评估方法（如课程设计原则中所述）时，评估和反馈被认为对学习的支持更有效，评估也更具包容性。采用这种方法作为评估和反馈策略可以减轻学生和同事的评估负担，而不会影响质量和标准。 （事实上，有证据表明，大量低风险评估会导致“成绩膨胀”和不符合 OfS 条件 B4，而少量高风险评估项目则可以提供更为可靠的学业成绩评估。）因此，QMUL 评估和反馈策略提倡为每个模块设置少量明确定义的评估项目，其中每个项目都与课程和/或模块级学习成果紧密相关，并且学生可以接触到组成其学位课程的各个模块的各种评估方法。
使用压电传感器实现人工智能驱动的触觉反馈
摘要 本文探讨了压电传感器在外科手术机器人假肢中的创新应用，强调了它们在精细手术过程中增强触觉反馈的潜力。压电传感器可以有效地将机械压力和振动转换为电信号，为外科医生实时感受和解释力、纹理和其他表面特征提供了重要手段。通过基于云的系统生成和传输触觉反馈的能力允许创建触觉模式数据库，从而能够在手术过程中自动识别特定的触觉交互。人工智能 (AI) 的集成通过从收集的数据中学习、预测未来的交互和优化模式识别进一步增强了系统。此外，将压电传感器与其他类型的传感输入（例如温度和应变计）相结合，可以实现多维反馈系统。这会带来身临其境的体验，使外科医生能够精确控制他们的机器人工具。通过人工智能和数据收集不断改进这些系统，为机器人手术的未来发展带来了巨大的潜力，从而实现更准确、更安全的手术和更好的患者治疗效果。这项研究强调了人工智能驱动的多感官反馈系统在增强机器人辅助手术能力方面的变革性影响。
通过感官反馈预防模式错误
摘要 研究了使用不同类型的反馈来预防模式错误。两个实验检查了文本编辑任务中模式错误的频率，其中模式错误被定义为在插入模式下尝试发出导航命令，或在命令模式下尝试插入文本。在实验 1 中，在四种不同条件下比较了动觉反馈与视觉反馈的有效性：使用键盘还是脚踏板来改变模式（动觉反馈），交叉存在或不存在视觉反馈来指示模式。结果表明，动觉反馈和视觉反馈在减少模式错误方面都是有效的。但是，无论是在减少错误方面还是在减少与模式变化相关的认知负荷方面，动觉反馈都比视觉反馈更有效。实验 2 测试了以下假设：这种动觉反馈的优越性是由于脚踏板需要受试者主动保持插入模式。结果证实，使用非锁定脚踏板切换模式比使用锁定踏板提供了更显著的模式状态信息来源。根据这些结果，我们认为用户维护的模式状态比系统维护的模式状态更有效地防止模式错误。
PPAT 评估分数报告反馈任务 3
3.1.1. 您在此步骤中得分为 4 的回答提供了强有力的证据，包括对有效学习理论/方法的讨论，以及对其在课程规划过程中的应用的详尽解释。此外，您的计划还涉及有意义的学习目标、内容标准和重要的内容重点，并详细说明了学习活动、学习目标和学生先前学习之间的联系。您的计划非常深入，有效地反映了您对学生在学习内容时可能遇到的困难的认识以及您计划如何克服这些困难的能力。3.1.2. 您提供了详尽的证据，确定了各种重要的教学策略，作为您促进学生参与和提高学习的计划的一部分。此外，您为您的策略提供的理由是分析性的和详细的。您的理由阐明了学习目标和您选择的教学策略之间的紧密联系。您提供的证据还彻底解释了您选择分组以促进学生学习，并且您有洞察力地支持您的选择。
面向具有内在反馈的交互式强化学习
强化学习 (RL) 和脑机接口 (BCI) 在过去十年中经历了显着增长。随着人们对人机在环 (HITL) 的兴趣日益浓厚，将人类输入与 RL 算法相结合催生了交互式 RL 子领域。与此同时，BCI 领域长期以来一直对从神经活动中提取信息性脑信号以用于人机交互感兴趣。这两个领域之间的关键联系在于将神经活动解释为反馈，以便可以采用交互式 RL 方法。我们将这种新兴的反馈媒介称为内在反馈。尽管内在反馈能够自动甚至无意识地传达，但两个社区基本上都没有对这一关键环节进行适当的探索。因此，为了帮助促进更深入的理解和更有效的利用，我们提供了一个教程式的回顾，涵盖了内在反馈及其基础概念的动机、方法和未解决的问题。
聚焦超声血液的空化反馈控制...
1 加拿大多伦多 Sunnybrook 研究所物理科学平台，安大略省 M4N 3M5 2 加拿大多伦多 Sunnybrook 健康科学中心神经外科分部，安大略省 M4N 3M5 3 加拿大多伦多 Sunnybrook 研究所 Harquail 神经调节中心 Hurvitz 脑科学研究项目，安大略省 M4N 3M5 4 加拿大多伦多大学医学系，安大略省 M5S 1A8 5 加拿大多伦多大学健康网络 Krembil 研究所，安大略省 M5T 0S8 6 加拿大多伦多西部医院神经外科分部，安大略省 M5T 2S8 7 加拿大多伦多西部医院神经内科分部，安大略省 M5T 2S8 8 加拿大多伦多大学医学生物物理学系，安大略省 M4N 3M5 9 加拿大多伦多大学生物医学工程研究所，安大略省 M5S 3G9 yuexi.huang@sunnybrook.ca
开发力反馈上的第三个旋转输入...
通常，具有力反馈的操纵杆包含两个自由度，足以满足多种用途。然而，在某些情况下，也具有力反馈的第三自由度可用作输入，例如，当需要控制具有四个独立轮子的移动机器人时。这种类型的机器人是 DLR 开发的：Robomobil。三自由度操纵杆将取代传统的驱动元件（方向盘、制动器和加速器），并使驾驶员能够独立地指挥纵向、横向和旋转运动。该系统的优点有很多，例如：将驾驶控制集成在单个设备中、独立指挥运动的可能性或方向兼容等。该项目的目的是研究什么类型的输入适合第三自由度，以及人类前臂运动学的耦合如何影响三自由度操纵杆的控制。考虑到这一点，进行了一项用户研究（一个具有七个自由度的机器人模拟操纵杆的不同模式，并使用触觉设备 Spacemouse 检查是否适合分离任何操纵杆的程度）两个设备的自由）。最后针对第三次GR的实现进行了机械设计
不稳定飞机动力学的多变量反馈控制
Theta ...................................................................................................................................... 39