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在高中学习过程中使用技术...
在这个数字化时代，教育发生了重大变化，尤其是将技术融入教育世界。作为正规教育的高级阶段，高中在将技术整合到教学过程中起着重要作用。各种研究表明，技术的巨大潜力丰富了学生学习经验，改善获得教育资源的机会并提高教学效率。该研究使用了文献综述方法，将一些相关研究的结果结合到了一个新主题。在评论中发现，高中的技术使用涉及多种数字基础架构和计划，例如Zoom，Zoom，Canva，数字教育（电子学习），Google教室，Google Sitemes，Google Spite，Magic School，Kahoot，Kahoot，E-UJIAN，E-UJIAN，E-UJIAN，视频会议，电子报告（E-Rapot）和WhatsApp应用程序。技术的主要优点是它的能力使教学对学习者更加令人兴奋和互动。但是，挑战是与技术相关的连通性的不平等。没有电子设备或Internet连接风险的学生被抛在后面，在学习机会中造成差异或失衡。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
从偏好中学习的多转弯强化学习人类反馈
从人类反馈中学习（RLHF）已成为使大语言模型（LLM）与人类偏好保持一致的标准方法，从而使LLM可以在各种任务中表现出显着的能力。现有方法通过在单个决策（转弯）级别上模拟偏好，限制其在需要计划或多转交互以实现长期目标的设置中的功能。在本文中，我们通过开发新的增强学习方法（RL）来解决这个问题，从两次完整的多转交谈之间的偏好反馈中。在表格设置中，我们为一般多转变的基于多转变的RL问题提供了一种新型的基于镜下降的策略优化算法，并证明了其与NASH平衡的收敛。为了评估绩效，我们创建了一个新的环境，教育对话，教师代理人指导学生学习一个随机主题，并证明我们算法的深度RL变体优于RLHF Baselines。最后，我们表明，在具有明确奖励的环境中，我们的算法恢复了与基于奖励的RL基线相同的性能，尽管仅依靠较弱的偏好信号。
HCPSS 2025-2026 中学课程目录
中学学习计划教育委员会批准了所有中学的七节课时间表。马里兰州大学和职业准备标准为学生在学前班至 12 年级应该理解和能够做到的内容设立了一系列共同目标和高期望。目标是确保所有学生都能为在大学和工作场所取得成功做好充分准备。根据州要求，每年初中学生将接受以下领域的教学：• 英语语言艺术• 美术（乐队、合唱团、舞蹈、普通音乐、管弦乐队、戏剧艺术或视觉艺术）• 健康• 数学• 体育• 科学• 社会研究英语语言艺术、社会研究、科学和数学提供天才 (G/T) 教学选项。除了 G/T 选项外，数学还有高于年级水平的课程。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
基于代理的材料数据集从科学文献中学习
过去十年在利用机器学习的化学发现中取得的非凡成就突出了可访问知识和结构化数据的力量。1 - 3但是，化学知识的一部分，尤其是实验知识的一部分，以非结构化的形式散布在整个科学文学中。4研究人员在有效地利用现有知识来设计实验方面面临着挑战，以及在ELD中理解以前的整个研究。因此，开发从文献中提取信息并将其转换为结构化数据的方法论将在推进分子和材料的机器学习方面起着基本作用。自然语言处理（NLP）是从科学文学中提取信息的强大工具。召开NLP方法已用于材料和化学
应用科学与技术 - 中学四年级 - 家长指南
A 部分中的问题示例 ................................................................................................................................ 7 B 部分中的问题示例 ................................................................................................................................ 9 C 部分中技术对象图表示例 ................................................................................................................ 12 C 部分中的问题示例 ................................................................................................................................ 13 参考文件摘录 ...................................................................................................................................... 15
2024 年香港中学文凭考试生物学报告
• 结构和功能（Q. 1,2,3,4,10） • SI 和相关实践技能（Q. 6,7） • 数据解释（Q. 5,7,8,9） • 基于场景（Q. 6,7,8,10,11）
Loyola天主教中学的St.Ignatius
通过会议和竞争，DECA灌输了专业精神，并准备青年人应对真实的商业案例和市场需求。DECA的核心是我们的竞争活动，由集群分类。每个人都有一个完美的集群，并且是一个增强他们技能的事件。