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引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
支持信息 用于纳米图案化的自刷
8. Mazur, MM；Pianaro, SA；Portella, KF；Mengarda, P.；Bragança, MDOGP；Ribeiro Junior, S.；Santos de Melo, JS；Cerqueira, DP，使用脉冲直流磁控溅射在陶瓷电绝缘体上沉积并表征 AlN 薄膜。表面与涂层技术 2015，284，247-251。https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2015.06.082。
ts。 Ahmad Nabil Bin Mohd Khalil博士：课程
2。Hamat，S.，Ishak，M.R。，Salit，M.S.，Yidris，N.，Showkat Ali，S.A.，Hussin，M.S.，Abdul Manan，M.S. 自聚合聚氨酯涂层对融合沉积建模（FDM）（2023）聚合物的聚合酸（PLA）机械性能（PLA）的机械性能的影响。 否。 2525Hamat，S.，Ishak，M.R。，Salit，M.S.，Yidris，N.，Showkat Ali，S.A.，Hussin，M.S.，Abdul Manan，M.S.自聚合聚氨酯涂层对融合沉积建模（FDM）（2023）聚合物的聚合酸（PLA）机械性能（PLA）的机械性能的影响。否。2525
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混合钾离子电容器中的固体电解质界面相
在可持续能源生产和发展的框架中，电能存储 (EES) 是实现这一目标的关键因素。处于能源存储最前沿的是基于电化学存储的系统，例如电池和电化学电容器。多年来，电池和电双层电容器 (EDLC) 的完美组合已经出现，作为抵消这两种技术特定问题的一种方式，并代表了未来 EES 设备达到高能量和功率密度的新方向。作为一种战略性无材料低成本技术，非水混合超级电容器 (KIC) 代表了高功率应用的有前途的解决方案。这里介绍的 KIC 技术由活性炭正极和超大石墨负极组成，浸入乙腈基非水电解质和钾盐中 [1]。该技术发展的主要障碍是结果的不可重复性。对于锂离子电池，化成工艺是关键的制造步骤，可在负极表面形成稳定致密的固体电解质界面 (SEI)，确保均匀稳定的性能。此步骤也被认为对 KIC 系统至关重要。得益于适当的化成工艺 [2] 的开发，可以形成均匀连续且 KF 含量低的 SEI，并且软包电池规模的性能现在稳定且可重复。此外，观察到了 SEI 中 KF 含量的变化与循环性能的变化之间的相关性。本文将介绍和讨论这一结果。
基于动态信息分配的联邦过滤器...
多传感器组合导航在水下传感器网络中得到了广泛的应用，它提高了单传感器的跟踪精度，且具有较好的容错能力。多传感器数据融合有两种基本结构：集中式融合和分布式融合。集中式融合将所有数据收集到融合中心进行处理，因此不存在任何数据丢失，集中式融合是最优的，但集中式融合计算和通信负担过重，容错能力差。分布式融合近年来受到越来越多的关注。20世纪90年代，NA Carlson提出了联邦滤波器[1]。联邦滤波器由一个全局滤波器和若干个局部滤波器组成，各局部滤波器彼此独立，采用各自的滤波算法，处理各自的测量信息并生成局部的跟踪路径。全局滤波器只能融合局部滤波器生成的路径[2]。传统的联邦滤波器使用KF作为局部滤波器，这导致传统的联邦滤波器只能跟踪线性运动目标。但测量函数往往是非线性的，KF不能利用非线性信息，因此该算法采用UKF作为局部滤波器。此外，为了识别故障传感器，将动态信息分配设计为子滤波器协方差矩阵的迹与全局协方差矩阵的迹的比值。仿真结果表明，该算法能很好地跟踪非线性系统，且精度优于UKF算法，并且能放大子系统的软故障灵敏度，从而易于识别故障传感器。
要素 1 2024 年工作计划
创新/任务描述：该活动将涵盖因子图优化的应用，以改善不同用户场景中基于传统 KF 的解决方案和模糊度解析获得的性能，特别是：a) 当利用不同接收机等级（从高端到低质量/大众市场智能手机/物联网应用的接收机）的 GNSS 可观测量时，并且没有其他传感器的数据；b) 当用于将 GNSS 与其他传感器（不同类型和等级，包括但不限于惯性传感器）集成时；以及 c) 在不同用户条件下，包括城市和室内环境中典型的恶劣传播场景。所提供的好处将根据真实的现场测量活动和来自商业/大众市场接收机的可观测量进行评估。
发现气候变化的经济成本
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