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hamid reza nejati
Hamid Reza Nejati是Tarbiat Modares University的岩石力学副教授，也是分析岩石和建筑材料的故障机制的专家。他在实验研究方面具有丰富的经验，并且使用分析和数值建模软件擅长隧道设计。他对地下结构的动态分析特别感兴趣，并且研究了与地下结构和地面孔振动的地震分析有关的几个项目。
人工智能（AI）入门
• 尽管人工智能容易受到“炒作周期”预测的影响，但在这一领域的持续投资和实验将产生新的工具和用途，并且最有成效、最可持续的用途将随着时间的推移而显现 • 成熟的人工智能系统仍然代表狭义的人工智能（擅长特定任务的人工智能系统），而不是通用人工智能（能够在广泛任务中自我提升的人工智能系统）
在职教师的学习成果和参与度
教师参与在线学习是提高在线教师培训效果的关键因素。本文介绍了一种多模态学习分析方法，利用脑电波、眼动和面部表情数据预测在职教师在线同步培训中的参与度和学习成果。本研究分析了从在职教师（n = 53）获得的单模态和多模态数据在多大程度上预测他们的学习成果和参与度。结果表明，使用面部表情和眼动数据的模型对学习成果的预测效果最好。在教师参与度方面的表现各不相同：多模态模型（整合眼动、面部表情和脑电波数据）最擅长预测认知参与和情感参与，而模型（整合眼动和面部表情数据）最擅长预测行为参与。最后，我们将模型应用于在线同步培训的四个阶段，并讨论了教师参与度水平的变化。这项工作有助于理解多模态数据对于预测教师在线学习过程和促进在线教师专业发展的价值。
2023年2月网络研讨会系列
Doug于2019年以超过16年的行业经验开始了他的职业生涯。他为全国退休研究所的西部地区提供服务，对财务专业人士，客户，计划赞助商和计划参与者进行各种财务计划主题。道格（Div> Doug）擅长简化复杂的退休问题，例如社会保障，医疗保险，退休医疗保健费用，税收有效的退休收入，财富转移策略，老年法律和房地产计划。
