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自动地面 EMI 发射器检测、分类...
自动地面 EMI 发射器检测、分类和定位 Richard Stottler Stottler Henke Associates, Inc.，加利福尼亚州圣马特奥 94002 Chris Bowman，博士。数据融合和神经网络，科罗拉多州布鲁姆菲尔德 80020 Apoorva Bhopale 空军研究实验室，RVSV，新墨西哥州阿尔伯克基 87123 摘要 地面站天线位置的清晰操作频谱对于与卫星通信、指挥、控制和维护卫星健康至关重要。电磁干扰 (EMI) 会干扰这些通信，因此追踪 EMI 源对于防止其将来发生至关重要。基于 CasE 推理的地面 RFI 定位自动化 (TRACER) 系统旨在自动定位和识别地面 EMI 发射器，提供改进的空间态势感知，实现显著的人力节省，大大缩短 EMI 响应时间，提供系统无需程序员参与即可发展的能力，并提供对对抗场景（例如干扰）的更多支持。TRACER 已经针对卫星通信天线和位于其附近的扫描测向 (DF) 天线进行了原型设计和真实数据（随时间变化的幅度与频率）测试。TRACER 监控卫星通信和 DF 天线信号，以使用根据过去正常通信和 EMI 事件案例训练的神经网络技术来检测和分类 EMI。基于 d
研究文章 比较和评估四个人工智能聊天机器人的经济学能力
人工智能 (AI) 聊天机器人已成为现代学术事业的强大工具，为学习领域带来了机遇和挑战。它们可以提供大多数学科的内容信息和分析，但在结论和解释的响应准确性以及字数方面存在显著差异。本研究探讨了四个不同的 AI 聊天机器人（GPT-3.5、GPT-4、Bard 和 LLaMA 2）在大学级经济学背景下的结论准确性和解释质量。该研究利用布鲁姆的认知学习复杂性分类法作为指导框架，对四个 AI 聊天机器人进行了标准测试，以了解大学水平的经济学理解以及更高级的经济学问题。所有 AI 聊天机器人在探索经济学理解的提示上表现同样出色的零假设被拒绝。结果表明，四个 AI 聊天机器人之间存在显著差异，并且随着经济学相关提示的复杂性增加，这些差异会加剧。这些发现与学生和教育工作者都息息相关；学生可以选择最合适的聊天机器人来更好地理解经济学概念和思维过程，而教育工作者可以设计他们的教学和评估，同时认识到学生可以通过 AI 聊天机器人平台获得的支持和资源。
现有状况清单 - 博尔德市
博尔德市立机场位于科罗拉多州中北部，距博尔德市东北三英里。机场位于丹佛大都市区，落基山脉东部边缘。机场为各种通用航空飞机类型提供安全的运行环境，从滑翔机和小型动力飞机到公务机。机场在该区域的相对位置如图 A1 机场位置图所示。博尔德市位于科罗拉多州落基山脉东部前山脉的山脚下。博尔德周围有几个社区，包括苏必利尔、布鲁姆菲尔德、路易斯维尔、拉斐特、伊利、朗蒙特和里昂。尽管博尔德在过去十年中没有显著发展，但周边社区的迅猛发展影响了博尔德市和区域交通系统。虽然与机场设施布局相关的机场规划文件一直保持最新，但自 1994 年以来，机场设施的总体规划研究尚未完成。在此期间，地方、区域和国家层面的航空问题发生了变化，FAA 还建议每 5-10 年更新一次机场总体规划。此机场总体规划更新旨在对机场进行全面评估，并制定完善的长期设施和运营计划
在基于云的物联网
摘要 - 图像搜索是一个热门话题，它在各种物联网（IoT）应用程序（例如疾病诊断，面部识别和指纹识别）中发挥了重要作用。同时，图像的扩散使图像所有者将图像外包到云中，以减轻本地存储和计算负担。因此，图像搜索没有任何对云的隐私范围的搜索，已引起了很大的关注，并在文献中广泛探讨了。过去几年已经提出了许多基于Bloom滤波器的方案，但是大多数方案都遭受了高存储开销，较低的假正率，甚至揭露了Bloom滤波器中的值。为了解决这些挑战，在本文中，我们首先设计了一个合并和重复的不可区分的布鲁姆过滤器（MRIBF）索引结构，该结构可以减少开销的存储空间并以较低的假阳性速率实现自适应安全性。然后，使用MRIBF，我们提出了一个安全有效的基于BLOOM过滤器搜索方案（BFIS），以实现比线性更快且更准确的搜索。详细的理论分析表明，我们的方案确实是准确且安全的。广泛的实验表明，我们的计划确实是有效且可行的。
第七和第八学期的课程安排和教学大纲
持续内部评估 (CIE)；理论 (100 分) CIE 通过测验 (Q)、测试 (T) 和体验式学习 (EL) 进行。至少进行三次测验，每次测验 10 分，总计 30 分。所有测验均在线进行。教师可以采用创新方法有效地进行测验。测验次数也可以超过三次。三次测试每次 50 分，三次测试得分总和减少为 50 分。体验式学习的分数部分为 20 分。CIE 总分为 30(Q) +50(T) +20(EL) =100 分。学期末评估 (SEE)；理论 (100 分) SEE 100 分通过考试进行。本课程的试卷包含两部分，A 部分和 B 部分。A 部分包括客观题，总分 20 分，涵盖整个教学大纲。B 部分包含五个主要问题，每个单元一个，总分 16 分，共计 80 分。每个主要问题可能有子问题。单元 I、IV 和 V 的问题没有内部选择。单元 II 和 III 有内部选择，其中两个问题涵盖整个单元，在 CO 和布鲁姆分类级别方面具有相同的复杂性。
论证和发展转变大学航空飞行计划的能力
美国心脏病学会 (ACC) (2018)。领导能力：担任 ACC 的领导者。取自 https://www.acc.org/about-acc/leadership/leadership-compe tencies 美国研究机构 (2019)。2019 年全国基于高等教育能力的调查结果。取自 https://www.air.org/project/nation-survey-posts secondary-compe tency-based-educa tion。Anderson, L. 和 Krathwohl, D. (2001)。学习、教学和评估的分类法：布鲁姆教育目标分类法修订版（完整版）。纽约，纽约州：朗文。国际航空认证委员会 (2017)。关于 AABI。摘自 http://www.aabi.aero/about-aabi/ Ben-Nun, L. (2014)。非语言沟通技巧。以色列贝尔谢巴：BN 出版公司。 Bloom, B., & Krathwohl, D. (1956)。教育目标分类：教育目标分类（第 1 版）。纽约，NY：Longmans, Green。 波音 (2018)。商业市场展望：2018-2037。摘自 https://www.boeing.com/comme rcial/ marke t/comme rcial-market- outlo ok/ Bolden, R., & Gosling, J. (2006)。领导能力：是时候改变风格了？领导力，2（2），147-163。https://doi。 org/10.1177/17427 15006 062932 Brannick, M., Prince, C., & Salas, E. (2005). 基于 PC 的系统能否增强驾驶舱内的团队合作？国际航空心理学杂志，15 (2)，173–187。https://doi.org/10.1207/s1532 7108i jap15 02_4 巴西飞行员
第47届年度AAS指导与控制会议
2025年1月30日，星期四，上午8:30 - 下午4:30分类（BAE设施，布鲁姆菲尔德，科罗拉多州Broomfield，CO）2025年1月31日，星期五，上午8:30 - 12:30 PM分类会议（BAE Facility，Bae Facility，Broomfield，CO）6:00 pm - 9:00 AM – 4:30 PM STEMScape Educational Event 5:00 PM – 8:00 PM Technical Exhibits Sunday February 2, 2025 7:00 AM – 10:00 AM Technical Sessions 11:00 AM – 3:30 PM Tutorial Session 4:00 PM – 7:00 PM Technical Sessions 7:30 PM – 9:30 PM Social Hour/Casino Night Monday February 3, 2025 7:00 AM – 10:00 AM Technical Sessions 10:30 AM – 3:30 PM Tutorial Session 4:00 PM – 6:00 PM Technical Sessions 6:15 PM – 7:30 PM Industry Panel Discussion & Cocktail Hour Tuesday February 4, 2025 7:00 AM – 10:00 AM Technical Sessions 10:30 AM – 3:30 PM Tutorial Session 4:00 PM – 7:00 PM Technical Sessions Wednesday February 5, 2025 7:00 AM – 10:00 AM Technical Sessions
人工智能对教育转型的潜力
使用人工智能 (AI) 开发新的教学解决方案正在推动印度教育体系转型。学校开始从传统教学方法转向智能教育，以增强学生的学习体验。通过回顾机器学习、个性化学习和布鲁姆分类法的文献，我们着手研究以下内容：印度的教育技术公司如何利用人工智能改变教师教学和学生学习的方式？哪些尚未开发的人工智能技术有可能改变印度教育体系？我们对四位从事人工智能相关技术研究的主题专家和四位来自领先的印度教育技术公司的高级经理进行了深入采访，这些公司已经为学校开发了基于人工智能的应用程序。通过部署扎根理论，我们发现个性化学习、推荐系统和自适应评估正在帮助学生并支持教师。在新兴国家背景下，我们展示了教育技术公司对人工智能的看法以及专家对人工智能的看法。这些观点之间的差距表明人工智能具有巨大的潜力，教育技术公司可以在未来的应用中挖掘这一潜力。这项研究对新兴国家教育体系的转型具有实际意义。关键词：人工智能；个性化学习；学校；智慧教育
欧洲教育研究杂志
摘要：本研究探讨了通过教育软件进行学习的有效性。近几十年来，技术不断融合，改变了教学方式，将教师转变为中介、促进和指导者，数字化学习方法是学校、学院和大学的主要工具。本研究重点关注以色列空军提供的教学，并从学习产品的角度研究了通过教育软件提供的教学的有效性：布鲁姆修订的分类法、Te'eni 的组织沟通情感认知模型和 STEM 模型。我们将学习者随机分成三组，他们学习相同的主题：一组只使用教育软件学习，第二组与一名教师一起使用教育软件学习，第三组与一名使用演示文稿的教师一起学习。学习者参加了一次测试，四个月后他们又参加了另一次测试，以检查教学的长期有效性。研究结果表明，各组在测试中的回忆水平和表现水平几乎相同，但在理解和应用类别中，教师的加入对成绩有很大帮助：通过教育软件接受指导的学生在理解类别中取得了最好的成绩，而通过演示与教师一起学习的学生在理解类别中取得了最好的成绩。
过量的社区和...
华盛顿 - 巴尔提摩高强度贩运区计划计划华盛顿 - 巴尔蒂莫尔高强度贩毒区计划沃尔沃斯县（WI）部门卫生与公共服务休斯顿康复中心休斯顿（TX）休斯敦卫生部（德克萨斯州）美国疾病疾病控制与预防疾病控制中心，乔治亚州公共卫生官员及其公共卫生官员，纽约州公共卫生官员，华盛顿州公共卫生官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员（布鲁姆县（纽约）卫生局县和城市卫生官员公共卫生 - 代顿和蒙哥马利县（俄亥俄州）伊利县（纽约）卫生局安妮·阿伦德尔县（MD）卫生局洛杉矶卫生局（CA）美国疾病疾病控制与预防公共卫生中心县县和城市卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家 /地区县（TN）国家县（TN）国家县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）布劳沃德县卫生部美国疾病控制与预防中心