随着全球工业、教育和交通等多个领域的能源消耗不断增加,物联网等众多技术为节能做出了巨大贡献。本文介绍了如何基于物联网建立智能教室系统,以节省教室能源。所提出的方法使用所提出的能耗和成本模型估算物联网 (IoT) 设备、智能教室和建筑物的能耗,并提供对照明、投影仪和空调等物联网设备的实时访问和控制。我们的系统的有效性和优势已通过在安装有计算机的大学教室中进行的实际测试得到证实。本文讨论了如何使用物联网 (IoT) 开发更便宜、更节能的设备控制系统。几乎任何电气设备都可以使用此方法操作,几乎不需要人工协助。当学生在教室时,“基于物联网的节能智能教室”系统旨在减轻电网的负荷。该技术可检测特定区域中人员的存在,并使用该信息来控制电气设备的运行(例如开/关)。该设备可以使用 Microsoft Kinect 传感器来调整人体周围环境的温度、湿度和光量。DHT22 传感器和 LDR 连接到 Arduino AT Mega 板以测量各种环境条件。该系统具有可以收集有关教室环境的实时信息的传感器。然后使用这些数据更新 Web 应用程序。Node MCU IoT 设备通过互联网将其所有数据发送到主机。该系统的最终测试在实验室中进行,有四名学生和 80 个测试用例。根据统计数据,最终原型的准确率似乎为 98%。
根据出版时接受的标准和实践,为了提供最准确和最新的信息而准备本书时,我们并没有放弃努力。 div>尽管一些案件的故事是从真实案件中获取的,但我们还是试图保护所涉及的受试者的身份。 div>无论如何,作者,编辑和出版社无法确保此处提供的信息完全没有错误,因此考虑到临床标准正在不断变化以进行研究和调节,更不用说了。 div>因此,作者,编辑和出版社拒绝了由于使用本书中包含的信息而造成的直接或间接损害的所有责任。 div>强烈建议读者特别注意制造商提供的任何药物或设备的信息。 div>
自1996年以来,世界各地的学生和精神卫生专业人员一直诉诸Stahl的基本心理药理学,这是有关心理药物,疾病和药物机制基础的最清晰信息来源。 div>25年后,这本畅销书的第五版使Stahl博士的骄傲遗产连续。 div>Stahl心理药理学博士基本教科书的第五版(长期以来一直是其领域的杰出来源)已经存在。 div>使用构成Stahl博士独特的“视觉语言”的图标和数字,这项工作是所有试图理解和使用当前治疗的学生和精神卫生专业人员的疾病和药物机制的最清晰信息来源,并预测了新药物的未来。 div>本书的所有方面都已更新,并说明只有斯塔尔博士才能做出贡献。 div>新版本包括500多个新的或更新的人物,一种直观的配色方案,14种新药物的新用途和18种全新药物;它还包括帕金森氏病的精神病,痴呆症的行为症状以及主要抑郁发作中的混合特征,以及有关大麻和致幻心理治疗的医疗用途的扩展信息。 div>
根据出版时接受的标准和实践,为了提供最准确和最新的信息而准备本书时,我们并没有放弃努力。 div>尽管一些案件的故事是从真实案件中获取的,但我们还是试图保护所涉及的受试者的身份。 div>无论如何,作者,编辑和出版社无法确保此处提供的信息完全没有错误,因此考虑到临床标准正在不断变化以进行研究和调节,更不用说了。 div>因此,作者,编辑和出版社拒绝了由于使用本书中包含的信息而造成的直接或间接损害的所有责任。 div>强烈建议读者特别注意制造商提供的任何药物或设备的信息。 div>
信息技术与教育过程的集成创造了智能学习环境,从而通过物理和虚拟课堂环境促进学生的参与,教学和学习和评估。通过采用信息和通信技术,通常将课堂环境中的转型作为改善教育成果的一种手段。学习空间从传统教室转变为智能教室的主要特征是将技术注入学校的教学过程。智能教室有望解决通过教育系统要素的变化而出现的当前教育背景的问题和要求:学生;老师;课程;该过程的可用资源以及学校的社会背景。在这种情况下,智能课堂是自2017年以来在斯里兰卡的学校引入的。这项研究检查了通过智能教室域的相互作用轴轴的设计和使用:建筑布局和人体工程学结构;技术的整合;智能教室中适当的教学方法。一种集体案例研究方法用于研究研究问题。从斯里兰卡的贾夫纳区的瓦利卡曼教育区中选出了属于1C,1C,II型和III型类别的四所学校。采访,文档研究和观察被用于收集数据。因此,由于智能教室域的三个轴的缺陷,无法构建有效的智能学习空间。案件分析的发现表明,教师没有感知太多技术增强了智能课堂中的智能学习空间,而校长并未完全意识到设计和使用智能学习空间中域的三个相互作用轴的关键特征。智能教室的布局和人体工程学结构令人满意,除了它们的室内拓扑和家具,这不利于互动学习。技术的集成与仅用于老师的基本数字设备的基本数字设备非常限制,而学生仅与练习书一起参加课程,这会阻碍学生以学生为中心的学习和通过技术平台与老师和班级互动。教学方法不合适,因为教师在没有创新和创造性的数字设备和互联网的情况下仍然遵循传统的教学方式。关键字:智能课堂,智能学习空间,技术集成,教室中的转型
摘要工作与个人生活之间的平衡已经在19日大流行以来的几年中重新开始了重点。在2020年停止工作的几年中,正在汇集了越来越多的文献,即像许多美国人口一样,农业教师在个人和工作生活之间缺乏平衡。这项研究试图研究农业教师度过的时间,如何看待自己的工作满意度以及之间存在任何关系的方式。进行了全国农业教师样本(n = 570),当结果解释时,发现农业教师是多数女性(51.9%),几乎所有的都是高中(89.3%)的农业课程(89.3%),在高中(81.9%)(81.9%)(81.9%)和许多成员(44.9%)(44.9%)都活跃于FFA(81.9%)。大多数老师都花了一些时间在上课时间内准备上课,SAE监督和其他学校的活动,但是他们的大部分时间都花在FFA活动上。老师报告说,在工作以外的家庭,公民/宗教和娱乐时间花费了一些时间。老师对积极的工作满意度有很大的倾向,(M = 1.86,SD = .788)以一到五个比例的比例,其中一个非常好,五个是非常糟糕的。在SAE的时间,娱乐时间和工作满意度之间的时间,娱乐时间和工资范围之间发现了较小的相关性(Cohen,2013)。用薪水,SAE的时间,娱乐时间花费的时间计算出明显的线性(P <0.05)回归。在娱乐中度过的时间提供了最佳的契合度。关键词:工作满意度,工作生活平衡,SAE,个人娱乐,动机作者注意:有关本文的信件应介绍给AL 36849 AL 36849的ABRISCIENCE教育助理教授Agriscience教育助理教授;电子邮件:jdm@auburn.edu _____________________ 1 Jason D. McKibben是Al 36849 Haley Center,Haley Center,AL 36849,JDM0184@AUBURN.EDUU,HTTPPS:5 histrcid.rcid.rcid.rcid.org/g00的AUBURN CENTER课程和教学系农业知识教育的助理教授。 Clemons是Al 36849的Haley Center,Haley Center,Al 36849,cac0132@auburn.edu,https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-0001-9879-0888 3 Makeda nurr ins Agrric of Maked and Arric of Makerrium Programing at Arric of Makerrium,在AL 36849的Auburn Haley Center,Mzn0061@auburn.edu,https://orcid.org/0000-0000-0001-9879-0888
人工智能、机器学习、计算机视觉和模式识别、优化、图像处理和医学成像、深度学习和数据科学 教育背景 博士(计算机科学),马来西亚国民大学,马来西亚 (2020) 硕士(信息技术(计算机科学)),马来西亚国民大学,马来西亚 (2014) 学士(信息技术),开罗大学,埃及 (2008) 工作经历 研究员,马来西亚国立大学(UKM)信息科学与技术学院人工智能中心,马来西亚 (2020 年 8 月 - 2022 年 2 月)。 研究生研究员,马来西亚国立大学(UKM)信息科学与技术学院人工智能中心,马来西亚 (2012 年 2 月 - 2020 年 4 月)。 助教,工程与信息技术学院,信息技术系,也门塔伊兹大学 (2008 年 9 月 - 2010 年 9 月)。 也门塔伊兹大学计算机与信息技术中心讲师(2009 年 9 月 - 2010 年 1 月)
1部门多伦多大学,多伦多大学25号,多伦多,多伦多,安大略省,M5S 3B2,加拿大2区多伦多大学机械和工业工程,多伦多大学,多伦多国王学院路5号,安大略省,M5S 3G8,加拿大3 g8 3现在的地址:Nanjing Aeronautics and Aseronautics of Aeronautics of Aeronautics of Aeronautics of Aeronautics of Aeronautics of Aeronautics of Aeronautics of Aeronautics of Aeronautics and Astronautics,29 Yudao ST,NANJING,NANJING,JIANGSU,JIANGSU,210016,中国,
摘要:环境条件会影响人类健康、情绪和精神力量。因此,不同学科对教室环境条件的测量和控制进行了大量研究。此外,许多研究利用各种硬件和软件同时或出于信息目的确定学生的一些身体和心理表现。然而,这些研究没有考虑自动控制过程和个性在满足教室环境条件方面的影响,而这些环境条件会影响学生的行为。本研究旨在减少环境因素对学习的不利影响,并使用最新技术和方法以更高的精度控制更多必要的物理参数。因此,提出了一种新的智能教室孵化器 (SCI) 算法,包括硬件、软件和实验研究,其中即使在同一个教室环境中也可以考虑个体差异,并介绍了它的实现。该系统可以在任何有互联网连接的地方访问和监控数据。此外,它是基于物联网设计的,因为它允许通过 Web 服务或依赖数据的操作进行数据传输。所有必要的设备都放在教室里,不会影响学习环境,也不会分散课堂注意力。表示实施模型可靠性的 Cronbach α 系数为 0.891。
摘要。正如各种研究中所提出的,教育设施在提高房间利用率方面具有很高的潜力。维也纳技术大学 (TU Vienna) 的“MoreSpace”项目的目标是开发一种混合建模方法,以帮助提高大学的空间利用效率。除了离散事件模拟 (DEVS)、基于代理 (AB) 的方法和细胞自动机 (CA) 的耦合之外,成功部署这种模型还需要在外围系统中进行彻底集成。这反过来又导致必须满足先决条件(例如通过输入数据、结果可视化、传播等)。本文介绍了用于分析模型和外围系统的方法,这些方法可以实现模型集成。为此,还必须关注机构的心理社会层面,因为正是这一层面经常导致机构内的人员拒绝原本“好”的解决方案。本文进一步描述了一个部署矩阵,该矩阵将模拟模型的操作模式(即一次性咨询使用、重复和频繁使用)与满足的先决条件和所需的系统集成深度相结合。这使得它能够估计模型是否可以按预期部署;替代方案要么是系统的转换,要么是重新制定模型的问题,要么是——在最坏的情况下——中止部署过程。在后一种情况下,部署矩阵的价值在于对情况的早期判断,从而节省原本会花费的资源。此外,还可以使用这些来开发替代解决方案以支持预期目标。