课程召集人:R. Ramer 教授,308 室,ror@unsw.edu.au 导师:如上所述 实验室联系人:Yunhao Fu,320 室,Yunhao.Fu@student.unsw.edu.au Sheng Huang,320 室,Sheng.Huang@unsw.edu.au 咨询:我们鼓励您在课程时间结束后就课程材料提问,而不是通过电子邮件提问。讲师咨询时间将在讲座期间告知。欢迎您给导师或实验室演示者发送电子邮件,他们可以回答您关于本课程的问题,也可以为您提供咨询时间。所有电子邮件咨询都应从您的学生电子邮件地址发送,主题行中注明 ELEC 4604;否则,将不会得到答复。讲师咨询时间:星期三,EE&T TBA。保持知情:通知可能会在课堂上、通过电子邮件(发送至您的学生电子邮件地址)和/或通过在线学习和教学平台发布 - 在本课程中,我们将使用 Moodle https://moodle.telt.unsw.edu.au/login/index.php 。请注意,您将被视为已收到此信息,因此您应仔细记下所有通知。
本研究旨在探索人工智能与网络技术在教学中的应用。通过研究基于人工智能的智慧课堂教学模式以及利用网络技术进行网络教学的优缺点,以数学课堂为例,对教学过程中课堂教师的提问环节进行智能分析。针对教师提出的问题,采用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络分类模型,按照问题内容和类型对问题进行分类,并进行实验验证。结果表明,在教师提问内容维度的分类结果上,CNN模型整体表现优于LSTM模型。CNN具有更高的准确率,关键知识点分类准确率达到86.3%。LSTM只有79.2%,CNN提升了8.96%。在教师问题类型的分类结果中,CNN的准确率更高。提示问题的分类准确率最高,达到了87.82%。LSTM只有83.2%,CNN提升了4.95%。CNN在教师问题分类结果中表现更好。
供参考的报告 报告给:资源和治理审查委员会 – 2024 年 3 月 7 日 执行官 – 2024 年 3 月 15 日 主题:曼彻斯特能源网络:2024/25 年业务计划 – A 部分 报告人:副首席执行官和市财务主管 摘要 本报告旨在概述自 2021 年 7 月开始交易以来曼彻斯特能源网络热电的运营和交付情况。该报告还将概述该网络在 2024/25 财政年度的优先事项,并根据随附的 B 部分报告提交未来 12 个月的业务计划以供批准。 建议 建议资源和治理审查委员会注意报告内容并酌情发表评论和提问。 建议执行官: (1) 注意报告内容并酌情发表评论和提问。 (2) 参阅随附的 B 部分报告,其中概述了 2024/25 年曼彻斯特能源网络业务计划,以供批准。 受影响的病房:全部
• 互联网论坛是有用的在线讨论网站。您可以通过发布消息与其他成员交谈,讨论通常按主题组织。您可以向其他成员提问并邀请他们回答,评论其他成员的帖子,或者只是分享您对某个问题的经验。论坛是结识新朋友的好方法,特别是如果您不经常外出或住在偏远地区。
o 主持人提问:“您认为未来五年内,哪些 Rad Hard 技术将投入国防工业基地生产?” o 小组成员: - Skywater – Brad Ferguson - MITLL – Pascale Gouker - Draper – Paul Melanson - NRL – Dale McMorrow - 范德堡大学 – Lloyd Massengill • 观众问答 – Matt Gadlage
一步一步的说明(解决方案)非常完整,以至于其他人无需提问就可以完成任务。通过列出你希望此人遵循你的指示所知道的内容来定义此人的知识库。例如,对于任务“a”(见下文),制作一杯可可,知识库可能包括牛奶或水、冰箱、平底锅、勺子、可可、杯子、炉灶或微波炉等知识。
委员会的主要会议尽可能以公开形式举行,外部观察员有机会在会议结束时提问。但是,与正在进行的证据评估有关的会议以及所有工作组和小组会议均不对外部观察员开放。这是为了让外部观察员在分享和最终确定结论和建议草案之前不受限制地讨论证据和制定草案。
llm =大语言模型; M = LLM方法; d = de novo llm开发; E = LLM评估; H =医疗保健设置中的LLM评估; C =分类; =结果预测; QA =长形式提问; ir =信息检索; DG =文档生成; SS =摘要和简化; MT =机器翻译; EHR =电子健康记录。
规划委员会可能会讨论该项目并向申请人提问。如果该项目是大型开发项目或初步规划的一部分,则将首先讨论和处理豁免问题。成员可以提出动议。如果随后有人附议,则将对该项目进行表决。动议可以是批准、有条件批准、拒绝或搁置。规划委员会对豁免采取最终行动。