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教师的策略激励学生学习英语...
chusnaapriyanti@gmail.com摘要此研究旨在了解教师教授英语，来源和方法的策略，以使学生保持对学习英语的兴趣。这是描述性定量研究。数据是从91名初中学生那里获取的，他们在学校接受了各种学习策略的英语课程和2名英语老师，他们向这些学生教英语。受访者是SMPN 2 Pacitan的英语老师和VIII级学生。数据是从6月9日至2023年6月13日收集的。研究人员通过执行以下步骤来收集数据：确定哪所学校将用作研究站点，决定使用数据收集的方式，制作观察工具，收集数据以及通过Google表格和访谈形式提交观察结果。结果表明，大多数学生（100％）认为自己学习英语意义重大，所有英语老师还使用各种策略来教授和激励学生学习英语。64％的学生发现使用词汇记忆策略很容易，而36％的学生发现使用词汇记忆策略具有挑战性。大多数老师（99％）激励和支持学生学习英语。根据学生，有趣且适合学习英语的媒体或方法使用媒体为40％，使用技术的31％，使用记忆词汇的17％和使用其他方法的12％。关键字：教师策略，方法，英语课简介在访谈中，英语老师提供了各种提供英语课程的方法，例如听英语音乐，看英语电影，记忆和使用PowerPoint来提供课程。
具有超大寿命的绿色和瞬态锌离子电池的自下而上的设计
背景和目标：由于失去随访的患者的数量，纵向研究中缺少数据是一个无处不在的问题。内核方法通过成功管理非矢量预测因子（例如图形，字符串和概率分布）来丰富机器学习场，并成为分析由现代医疗保健诱导的复杂数据的有希望的工具。此pa-提出了一组新的内核方法，以处理响应变量中缺少的数据。这些方法将用于预测糖化血红蛋白（A1C）的长期变化，这是用于诊断和监测糖尿病进展的主要生物标志物，以探索探索连续葡萄糖（CGM）的预测潜力。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
调查澳大利亚的核发电
批发价格上涨也将由与任何新的GPG投资相关的较高资本成本驱动。市场对搁浅的资产 /碳风险的看法可能会导致投资者的这些资产明显更高的ROI所需的ROI，这反过来又导致出价更高，因此会导致批发市场价格。最后，支持GPG所需的任何额外的上游天然气供应和传输管道资本投资也将显着提高最终批发价格。两者的批发价格上涨，由较少的可再生能源和对煤炭和天然气的依赖的增加，如果我们要延迟过渡，希望在2040年代建立核电站，将在中期延长零售费。3。在澳大利亚站立一个新的核能行业将至少需要两个
任何身份的生成学位 - CVF Open Access
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外，强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像，还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。，在与隐私问题有关的某些领域中，例如Human Faces，先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中，我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务，称为生成身份，该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中，我们针对以下内容：（i）防止具有固有身份的图像的产生，以及（ii）保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标，我们提出了一个新颖的框架，对任何IDE NTITY（指南）进行了努力，该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成：（i）找到一个优化的目标点，该目标点未识别源潜在代码和（ii）促进学习过程的新型损失函数，同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明，我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
可解释的人工智能和机器学习
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变人类各个领域的活动，医学和传染病也未能幸免于其快速而指数级的增长。此外，可解释的 AI 和 ML 领域已变得尤为重要，并吸引了越来越多的关注。传染病已经开始受益于可解释的 AI/ML 模型。例如，它们已被用于或提议用于更好地理解旨在改善 2019 年冠状病毒病诊断和管理的复杂模型、抗菌素耐药性预测领域和量子疫苗算法中。尽管一些有关可解释性和可解释性二分法的问题仍需认真关注，但深入了解复杂的 AI/ML 模型如何得出预测或建议，对于正确应对本世纪传染病日益严峻的挑战变得越来越重要。
预设要求清算信息（AFMC学生），第1页，共4
与Synergy验证的西部大学合作，已与Synergy合作，已验证，以提供预选前要求的支持和许可。您不需要使用初始申请将先决条件上传到AFMC门户。一旦您申请了，如果提出和接受了访问的选修优惠，那么您将通过经过协同验证进行先决条件验证。要通过验证您的文档，您必须通过验证（ERV）审查（ERV）审核，该验证是一个专有平台，该平台被安大略省各地的学生使用，以便以数字方式收集位置要求和文档进行验证。作为访问选修申请的一部分，您将需要填写和上传一份表格，以便为您的个人信息提供同意，以便与Synergy共享，以便进行预取决于清理。在此表格上，您将需要提供您的MINC号码，以便您可以接受访问的选修优惠，将其上传到协同验证的系统中。
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即