↕ 随机接收基数 𝑅 𝐷 𝐷 𝑅 𝑅 𝐷 𝐷 𝑅 𝐷 𝑅 𝐷 𝐷 𝐷 𝐷 𝑅 Bob 收到的比特 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 公开讨论 Bob 报告收到比特的基数 RDRDDRRDDDR Alice 说出哪些基数是正确的 OK OK OK OK OK OK 推测是共享的信息(如果没有窃听) 1 1 0 1 0 1 Bob 随机透露一些密钥比特 1 0 Alice 确认它们 OK OK 结果 剩余的共享秘密比特 1 0 1 1 表 7. BB84 协议运行示例,最初来自 [8]。 𝐷 和 𝑅 分别表示对角线底边和直线底边。
<摘要> 在本演讲中,我们报告了使用生成式 AI 的课程设计及其在一年级教育中实施的结果,旨在帮助学生获得大学学习的技能。具体而言,关于创意生成方法(曼陀罗艺术、KJ 方法)和批判性阅读,学生在课堂和作业中同时使用人类和生成性人工智能,比较两者之间的差异,并回答有关在作业中同时使用人类和生成性人工智能的印象以及对实现教育目标的影响的问题。 他们还思考并回答了生成式人工智能的使用将如何影响大学学习的意义。在大学一年级教育中使用生成式人工智能可以为学生在大学学习的早期阶段提供思考学习意义的机会,但也有人提出,平衡效率和创造力将是一个挑战。
术语测试说明中的评估类型该评估项目分为涵盖课程1-2周的内容的早期在线测试(测试A,5%),以及最终的在线测试(测试B,10%),该测试涵盖了第1-12周的内容。这些测试使用多项选择或简短的问题。测试A给出10分钟的回答10个问题,测试B给出20分钟的时间来回答20个问题。问题是从每周内容覆盖的池中随机选择的。加权15%到期日,这些测试将在一周的演讲结束后开始每周一周。学生可以在这7天内随时完成任务。提交方法画布评估标准1。正确识别,回忆或解释关键理论和概念2。正确应用理论和概念在教学示例中的理论和概念在线提供了在线提供的反馈
Finn,Pete Florence,C。Fu,M。Gonzalez Arenas,K。Gopalakrishnan,K。Hausman,A。Herzog,J。Hsu,J。Hsu,B。Irpan,A。莱文(Lu) P. Wohlhart,J。Wu,F。Xia,T。Xia,P。Xu,S。Xu,T。Yu,B。Zitkovich,“ Tkovich,” RT-2:Vision-Language-Action-Action-Action模型将Web知识转移到机器人学习(乡村学习)的机器人会议上Finn,Pete Florence,C。Fu,M。Gonzalez Arenas,K。Gopalakrishnan,K。Hausman,A。Herzog,J。Hsu,J。Hsu,B。Irpan,A。莱文(Lu) P. Wohlhart,J。Wu,F。Xia,T。Xia,P。Xu,S。Xu,T。Yu,B。Zitkovich,“ Tkovich,” RT-2:Vision-Language-Action-Action-Action模型将Web知识转移到机器人学习(乡村学习)的机器人会议上
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