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在学校管理过敏和过敏反应的指南
•一项程序和治疗计划，包括对学校护士和其他适当学校人员的紧急规定和责任，以应对过敏反应； •适合预防和应对过敏反应的培训课程； •针对有食物或其他过敏的儿童制定个性化紧急医疗计划的程序和适当的指南，这可能导致过敏反应； •国家提供的有关食物或其他过敏的儿童提供的信息的沟通计划，这可能导致过敏反应，包括讨论方法，治疗和疗法，以降低过敏反应的风险，包括过敏反应； •向父母/监护人通知的程序，使他们意识到DOH制定的过敏和过敏反应政策； •降低暴露于过敏反应药物（包括食物和其他过敏原）风险的策略； •与已经发展出足够的口头交流和理解能力的儿童以及所有儿童的父母或监护人讨论的儿童进行沟通计划，这些食物是安全且不安全的食物，以及避免暴露于不安全食品的策略。
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反思 按章节制定课程计划后进行反思，对于持续改进、提高学生理解能力、个人和职业成长以及创建更有效、更具包容性的课程计划至关重要。它将教学转变为一种动态且响应迅速的实践，最终提高整体教育体验。以下是反思很重要的一些主要原因： 反思每节课有助于教师确定哪些方法有效、哪些方法无效。它提供了宝贵的见解，可为未来的课程规划提供参考。教师可以借鉴成功的策略，避免重复错误，从而形成更连贯、更有效的课程顺序。 每个教室都是多样化的，学生有不同的学习风格和需求。反思有助于教师调整课程以适应这种多样性，确保所有学生都有成功的机会。虽然网上有很多反思秘诀，但这里附有一个可与 Computer Whiz 系列课程计划一起使用的模板。
第二届 4TU/14UAS 研究日论文集...
在其他领域，例如制造业、航空航天、能源、汽车、海洋、石油、农业、医疗保健和采矿业，已经使用生命周期数字孪生技术将不同生命周期阶段的数据联系起来（Enders 等人，2019 年）。创建生命周期数字孪生需要和谐一致的数据结构和表示，而目前道路状况数据的存储和表示方式却缺少这种结构和表示。更具体地说，沥青损坏目前仅以几何形式存储和表示，缺乏语义表示，无法详细分析不同类型故障的原因。这限制了状况数据在故障可追溯性、逻辑规则的应用和整个生命周期内信息的连续性方面的可用性。因此，语义丰富过程有望解决数据表示限制，提高机器对虚拟模型的理解能力，并建立人机之间的沟通渠道。这项研究正在进行中，旨在通过提出一种沥青损坏语义表示方法来解决上述限制。
使用 kwl (知道-想知道-学会) - Jurnal USK
摘要 本实验研究旨在调查使用 KWL（知道-想知道-学会）策略在阅读理解教学中的效果。本研究的受试者为 120 名学生，样本包括第二学期就读的 60 名英语系学生。样本分为两组：实验组 (EG) 和对照组 (CG)。样本是通过随机抽样技术选择的。收集数据所用的工具是测试和问卷。通过 SPSS 20 中的非参数统计对数据进行分析。Wilcoxon 检验的结果为 0.00 低于 5%。研究结果表明，EG 和 CG 之间的阅读理解成绩存在显著差异。EG 的后测平均分数为 9.92，而 CG 的后测平均分数为 7.91。因此，可以得出结论，替代假设被接受，而零假设被拒绝。因此，使用 KWL 策略已证明学生的阅读理解能力有显著提高。对学生和教师都有一些启示。关键词：KWL 策略、英语、阅读理解。引言
化学工程中的生成人工智能...
最新的生成人工智能（Genai），尤其是大型语言模型（LLM）的进步正在深远影响许多领域。在化学工程中，Genai在化学和生化过程的设计，扩展和优化中起关键作用。LLM的自然语言理解能力可以解释复杂的化学和生物学数据。鉴于Genai的快速发展，本文探讨了Genai在多尺度化学工程中的广泛应用，从量子力学到宏观级别的优化。在量子和分子水平上，Genai加速了新产品的发现，并增强了对基本现象的理解。在较大的尺度上，Genai改善了过程设计和运营效率，有助于可持续实践。我们提供了几个例子来证明Genai的作用，包括其对纳米材料硬度增强，新型催化剂产生，蛋白质设计以及自主实验平台的发展的影响。这种多尺度整合表明了Genai的潜力，可以应对化学工程方面的复杂挑战，推动创新和促进进步。
增强高阶思维的 30 个策略
协作式战略阅读——CSR（Klinger、Vaughn、Dimino、Schumm 和 Bryant，2001）是另一种让学生参与阅读并同时提高口语技能的方法。CSR 是跨学科混合水平课堂中提高说明性文本阅读理解能力的理想策略。使用这种策略，学生被分成四到六名能力各异的学生组成的合作学习小组。学生们一起完成四个主要任务：（1）预览（浏览材料，确定他们知道什么以及他们想要学习什么），（2）识别点击和不理解（点击=我们明白了；不理解=我们不理解这个概念，想法或词语），（3）了解要点（主要思想）和（4）总结（总结重要思想并提出问题（想想老师在考试中可能会问的问题）。小组中的每个学生都被分配了一个角色，例如领导者/参与者/任务负责人，不理解专家，要点专家和计时员/领航员（积极相互依赖）。每个学生都应该准备好报告小组的结论（个人责任）。
英国经济的技能短缺
人字形右翼符合教育和绿色部门所需的国家优先事项所需的工作质量和质量较低。英国面临严重的教师招聘危机，在2022 - 23年的教学空缺中增加了93％。实期的教师和进一步的教育（FE）员工薪水，工作量持续高以及新的远程工作趋势的下降，相对于其他研究生专业，教学的吸引力降低了。Edge最近发布了我们对劳工和保守党会议公告的回应，欢迎对FE的关注，但是如果没有对教师的更多投资，教育体系的改革将是不可行的。对教育系统的需求正在增长。随着NFER的探索，劳动力市场向2035年的变化将越来越多地要求教育系统为年轻人提供更高的沟通，协作，创造性问题解决和理解能力，以满足对专业职业的日益增长的需求，例如会计师和工程师。的确，已经工程学确定了大量未实现的雇主对工程职务的需求，该角色占2021年英国所有职位发布的25％。
机器人技术的大型语言模型
摘要 - LARGE语言模型（LLM）经历了显着的扩展，并越来越多地整合在各个领域。值得注意的是，在机器人任务计划的领域中，LLMS利用其先进的推理和语言理解能力，根据自然语言指示制定精确有效的行动计划。然而，对于机器人与复杂环境相互作用的具体任务，仅文本LLMS通常由于缺乏与机器人视觉感知的兼容性而面临挑战。本研究提供了全面的概述，概述了LLM和多模式LLMS中的新兴整合到各种机器人任务中。此外，我们提出了一个框架，该框架利用多模式GPT-4V通过自然语言指令和机器人视觉看法的结合来增强体现的任务计划。我们的结果基于不同的数据集，表明GPT-4V有效地增强了具体任务中的机器人性能。对各种机器人任务的LLM和多模式LLM的广泛调查和评估丰富了对以LLM为中心的以LLM的体现智能的理解，并为弥合人类机器人 - 环境相互作用的差距提供了前瞻性的见解。
Econ 295/CS323 2023 年春季课程大纲 5-21
3. Manning, Christopher D. “人类语言理解与推理。” Daedalus (2022) 151, no. 2: 127-138。4. Srivastava, Aarohi, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown 等人。“超越模仿游戏：量化和推断语言模型的能力。” arXiv preprint arXiv:2206.04615 (2022)。5. Devlin, Jacob, Ming-Wei Chang, Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。“ Bert：用于语言理解的深度双向转换器的预训练。” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018)。 6. Radford, Alec、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever。“通过生成式预训练提高语言理解能力。”（2018 年）。7. Chen, Mark、Alec Radford、Rewon Child、Jeffrey Wu、Heewoo Jun、David Luan 和 Ilya Sutskever。“从像素生成预训练。”国际机器学习会议，第 1691-1703 页。PMLR，2020 年。