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使用知想学策略的效果 - kwl- ...
摘要 本研究旨在调查 KWL 策略对四年级学生科学成绩及其使用态度的影响。它比较了不同科学主题教学方法的结果以及学生对其使用的态度。该研究采用准实验设计案例研究。研究对象为 62 名学生，分为两组：一组为实验组（n = 31），另一组为对照组（n = 31）。设计了成就测试和问卷以确认研究的有效性和可靠性。使用 SPSS 分析数据。研究结果显示，实验组和对照组之间存在统计学上的显著差异，实验组的态度和积极性也对使用 KWL 策略更为积极。该研究建议进一步研究在小学教育中使用 KWL 策略。
metagenomickg：元基因组应用的知识图
动机：微生物群落中的庞大的体积和种类的基因组含量使宏基因组学成为丰富的生物医学知识的领域。为了穿越这些复杂的社区及其众多的未知数，宏基因组学通常取决于不同的参考数据库，例如基因组分类数据库（GTDB），基因和基因组（KEGG）的京都百科全书（KEGG）以及细菌和病毒生物影响中心（BV-BRC），以便各种分析。这些数据库对于微生物群落的遗传和功能注释至关重要。尽管如此，这些数据库的命名法或标识符不一致提出了有效整合，表示和利用的挑战。知识图（kgs）通过将生物学实体及其相互关系组织到凝聚力网络中提供了适当的解决方案。图形结构不仅促进了隐藏模式的揭幕，而且还通过更深入的见解丰富了我们的生物学理解。尽管KG在各种生物医学领域都表现出了潜力，但它们在宏基因组学中的应用仍未得到充实。结果：我们介绍了元素元，这是一个专门针对宏基因组分析的新知识图。metagenomickg从广泛使用的数据库中整合了与广泛使用的数据库的分类学，功能和发病机理相关的信息，并将这些信息与已建立的生物医学知识图联系起来，以扩大生物学联系。通过几种用例，我们证明了它在微生物和疾病之间的关系，生成特定于样品的图形嵌入并提供可靠的病原体预测方面的假设产生的实用性。可用性和实现：构建Metagenomickg和复制所有分析的源代码和技术详细信息，请访问github：https：//github.com/koslickilab/metagenomickg。我们还托管了一个neo4j实例：http：//mkg.cse.psu.edu：7474用于访问和查询此图。联系人：dmk333@psu.edu补充信息：在线生物信息学上获得。
研究社区的知识图基础架构
●KG是一个图形结构的知识库，其中包含术语（词汇或本体论）和通过术语相关的数据实体； ●KGS基于语义Web技术（RDF，SPARQL等），通常用于敏捷数据集成； ●KGS已经被德国的研究数据生产商和经理广泛使用。
<全国读书推广日>基地领导朗读
2023 年 3 月 7 日 作者：参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际，第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的，是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日，是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划，该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
从全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症最为流行的形式，比前列腺癌和乳腺癌杀死更多的人。结构磁共振成像（SMRI）广泛用于分析进行性脑部加重及其在区分AD方面的临床实用性。即使尚不存在有效治愈，早期发现对于减轻症状恶化的速度也是至关重要的。因此，本工作的目的是提出端到端3D卷积长的短期记忆（ConvlSTM）的基于全分辨率全分辨率全脑SMRI扫描的AD的框架。提出的框架应用于属于OASIS和ADNI数据库的427个全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描，以提供较少的数据集特定于方法。的结果表明，我们的框架在区分AD的框架与认知上的Normal（CN）患者方面表现良好，达到86％的分类精度，敏感性为96％，F1评分为88％，AUC为88％，AUC的AUC为93％。测试是在可扩展的GPU云服务上进行的，并可以公开使用以保证可重复性。由于所提出的框架在没有AD的领域特定知识以及计算成本的过程（例如分割）的情况下表现良好，因此可以使用全脑SMRI扫描作为输入数据将其应用于其他精神疾病。索引术语 - Alzheimer病，深度学习，诊断，端到端方法，可扩展的GPU云，结构磁共振成像，3D卷积长的短期记忆
适应性注意力网络，用于几个知识图
几乎没有图形（kg）的完成是当前研究的重点，在该研究中，每个任务都旨在查询相互关系的事实，鉴于其几乎没有射击的参考实体对。最近的尝试通过了解实体和参考的静态表示，忽略其动态属性，即实体可能在任务关系中表现出不同的作用，并且参考可能对查询做出不同的贡献，从而解决了这一问题。这项工作通过学习自适应实体和参考表示，提出了一个自适应注意网络，以完成几次kg的完成。特定地，通过自适应邻居编码器来建模，以辨别其面向任务的角色，而参考文献则由自适应查询感知的聚合器建模，以区分其贡献。通过注意力学，实体和参考都可以捕获其细粒度的语义含义，从而使表达更具表现力。这将在几次镜头中对知识获取更具预测性。在两个公共数据集上的链接预测中的评估表明，我们的方法实现了不同少量大小的新最先进的结果。源代码可在https：// github上找到。com/jiaweisheng/faan。
公告：日本陆上自卫队福知山警备队作战部队
包括。 ）、其他生活用品等 （2）店铺位置：京都府福知山市雨田番地陆上自卫队福知山警备队福利中心前 （3）店铺开业时间：2025 年 4 月 1 日至 2026 年 3 月 31 日 4. 公示时间：2024 年 8 月 26 日（星期一）至 2024 年 9 月 9 日（星期一） 5. 分发招募要则及规范
关于子公司增资的通知
2021 年 10 月 27 日 致相关人员 公司名称：Micronics Japan Co., Ltd. 代表姓名：总裁兼首席执行官 长谷川昌义（代码：6871，东京证券交易所第一部） 联系人：董事兼执行董事、管理本部长 齐藤太（电话：0422-21-2665）
人工智能和社会未来的基础知识
工作经历：1989年在大阪大学完成博士学位后，在该大学担任助教、讲师，1996年担任东京工业大学副教授，2002年起担任现职。他的专业是人工智能和人机交互（HAI）。他近10年的研究主题是“人机协作人工智能”，目前正致力于以HAI和IIS（智能交互系统）为中心的各类研究项目。前日本人工智能学会会长、顾问。 出版物：山田诚二 (2019)《人工智能其实更愚蠢，但更有用——近未来人工智能路线图》日刊工业新社山田诚二、小野哲夫 (2019)《心灵互动》金大化学社