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全国学习标准的机会
课程和计划。课程与所有优秀的课程一样，不仅必须是一份连贯的书面文件，而且还必须反映出帮助学生实现所需学习目标的愿景。这个愿景的关键是安排足够的时间，以便学生可以执行2014年音乐标准要求深入学习所需的过程。在四个艺术过程中的标准分类（创建，执行和响应，以及连接（嵌入了前三个过程））要求将课程和相关时间用于计划中的每个组成部分。实际上，这意味着要为学生指定更多的时间来培养自己的创造力，并以与发展英语/语言艺术中识字所需的时间相似的方式进行分析和反思的时间。此处介绍的没有安排规格是最大程度的，一个好老师可以随时与学生一起做更多的时间，但如果预计学生可以达到标准，则可以将其作为合理的最低接触时间。
帮助学生学习奖
[4] Mishall，P.L.，Burton，W.，Risley，M。（2023）。抽认卡：学生首选的基于游戏的学习工具由学生自选，以查看医学组织学图像内容。in：Abdel Meguid，E。，Mishall，P.L。，Nation，H.L.，Rea，P.M。 （eds）生物医学可视化。实验医学和生物学的进步，第1406卷。Springer，Cham。 https://doi.org/10.1007/978-3-031-26462-7_10Springer，Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-031-26462-7_10https://doi.org/10.1007/978-3-031-26462-7_10
孩子如何学习阅读
阅读理解是多种技能的产物。流利的阅读，了解多年来多种语言和认知技能的奇迹融合的结果，这些结果多年来就发展起来。可以将这些分组在两个主要技能领域下：将印刷品翻译成可识别的单词，并将已识别单词转换为含义。被研究人员称为阅读的简单观点（SVR）（Gough＆Tunmer，1986; Hoover＆Tunmer，2020; Kim，2019年），该公式指出，阅读理解是解码（单词识别）和语言综合的产物（r = D x c）。如果这些域中的一个或两个都在开发中，则无法阅读理解。每个组件是必要的，但不够。学生必须能够毫不费力，准确地识别成千上万的印刷单词，并在上下文中了解大多数单词的含义。
了解 CMU BME 大使
最喜欢卡内基梅隆大学的地方 卡内基梅隆大学是一所文化底蕴深厚的学校，拥有优秀的学术课程和热情的学生。它的校园分布在不同的大洲，可以进行非凡的文化观点和学术见解的交流。 为什么选择卡内基梅隆大学攻读研究生？ 卡内基梅隆大学一直是全球顶尖的工程学院之一，以学术研究与行业应用的无缝结合而闻名。这种紧密的联系意味着，卡内基梅隆大学实验室的发现往往很快就会被用于实际应用，弥合了理论研究与实际实施之间的差距，使其成为一个轻松的选择！ 长期职业目标 人脑是最复杂的引擎之一，它使我们每个人都非常独特。正如杰夫·贝佐斯所说，人脑是一个令人难以置信的模式匹配机器，无论多么强大的计算机都无法独立思考，因此它成为了终极超级计算机。
重返学习和服务连续性计划
根据《公共卫生法典》和《学校传染病管理》文件中的 MDHHS 指导，家长/监护人不得送出现传染病症状的孩子上学。如果学生出现以下症状，且这些症状是新的或与任何慢性疾病的基线症状不同/更严重，则应留在家中或被禁止上学，或被禁止上学，直到学生在没有药物帮助或根据疾病指示的情况下 24 小时内没有症状。 （请参阅 https://www.michigan.gov/documents/mdch/Managing_CD_in_Schools_FINAL_469824_7.PDF） ●病情严重（精神不振或反应迟钝，呼吸困难） ●发烧（体温超过 100.4）或感觉发烧/发冷 ●咳嗽、呼吸急促 ●喉咙痛 ●流鼻涕或鼻塞（鼻塞） ●肌肉或身体疼痛 ●头痛 ●疲劳（疲倦） ●呕吐（两次或两次以上） ●腹泻（两次或两次以上稀便或水样便） ●腹痛 ●发烧时出现皮疹 ●皮肤溃疡无法遮盖 ●新近失去味觉或嗅觉
鼓舞学生学习和爱科学
自2007年以来，Biobuilder一直将真实的生物技术研究转换为创新的动手实验室内容和新颖的基于问题的学习模块，这些模块可以由高中生及其各地的老师实施。Established by Dr. Natalie Kuldell from MIT's Department of Biological Engineering at In 49 of 50 states (missing North Dakota) Last year: ~170 schools directly participated in Learning Lab, BioBuilderClub, Professional Development, Apprenticeship training, and online 2194 workshop participants and visitors to the BioBuilder Learning Lab @Ginkgo Bioworks in the past year
学习创作有韵律的中国诗歌
摘要 中国古典诗歌的自动生成一直是人工智能领域的难题。近年来，编码器-解码器模型为诗歌生成提供了一些可行的方法。但回顾以往的方法，仍存在两个主要问题：1）大多数都是单阶段生成方法，没有进一步的润色；2）它们很少考虑诗歌本身的限制，如声调、韵律。直观地看，一些中国古代诗人倾向于先写一首粗诗，然后再考虑其语义；而另一些人则先写一首语义诗，然后再细化其美学。在此基础上，为了更好地模仿人类的诗歌创作过程，我们提出了一种两阶段方法（即受限润色生成方法），其中每个阶段关注诗歌的不同方面（即语义和美学），从而可以生成更高质量的诗歌。这样，两阶段方法就发展成为两种对称的生成方法，即美学到语义的方法和语义到美学的方法。具体来说，我们设计了一种采样方法和一个门来制定声调和韵律的限制，这可以进一步改善生成的诗歌的节奏。实验结果表明，我们提出的两阶段方法在自动评估指标和人工评估指标方面都优于基线，特别是在声调和韵律方面取得了持续的改进。