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2021 年春季水下作战虚拟...
技术变革步伐的加快使得海军研发企业必须采用新的流程和方法。海军海上系统司令部 (NAVSEA) 作战中心（包括水面和海底部门）已经开发并采用了几种新方法，以确保员工拥有工具（包括基础设施）和培训，以确定将产生最重大军事影响的当前和未来技术。这种新方法由几项不同的努力组成，所有努力的目标都是制定完整而全面的科学技术战略。为了满足近期和中期需求，NAVSEA 作战中心确定了一组知识点和知识点倡导者，他们是企业内部的专家，可以促进必要科学的发展
2021 年春季海底战争虚拟...
技术变革步伐的加快使得海军研发企业必须采用新的流程和方法。海军海上系统司令部 (NAVSEA) 作战中心（包括水面和水下部门）已经开发并采用了几种新方法，以确保员工拥有工具（包括基础设施）和培训，以确定将产生最重大军事影响的当前和未来技术。这种新方法由几项不同的努力组成，所有努力都是为了制定完整而全面的科学技术战略。为了满足近期和中期需求，NAVSEA 作战中心确定了一组知识点和知识点倡导者，他们是企业内部的专家，可以促进必要科学的发展
主任报告.cdr - IISERB：课程内容 - IISER 博帕尔
360D 俱乐部旨在让本科生在早期就融入到提供 360 度教育方法的学习环境中。所有基础科学系（生物、化学、数学、地球与环境科学和数学）的教职员工都在指导俱乐部。最大的挑战是将学生获得的知识统一到一个框架下，并帮助学生将知识点联系起来。该俱乐部专注于一年级和二年级本科生，帮助他们在主要年份找到自己感兴趣的学科，并向学院所有一年级本科生开放。
培训需求分析 (TNA) 研究...
1.概述 训练是为装备训练、使用和维护提供必要的师资、程序、方法、技术、教材、设备设施等，是将航空武器装备设计成果转化为实际作战能力的决定性措施，决定着装备能否快速有效地形成战斗力。随着航空武器装备技术的发展，对装备作战能力提出了更高的要求。只有正确、准确的训练需求分析（TNA）才能有效指导后续训练，使军队获得更好的战斗力[1] 。目前，国内军机训练需求分析主要由装备系统设计人员根据装备性能要求的差距，拟定训练内容。基于各系统设计者推测训练需求的方法在训练实践中暴露出训练知识点碎片化、无法实现受训者分级训练、训练内容不适应受训者任务需要等弱点。因此，亟待建立一套科学的训练需求分析方法，将飞机功能、性能、使用、维护等知识与部队实际情况相结合。从而合理设置理论教学与实践课程，适用于用户任务特点，快速提高训练效果。训练需求分析（TNA）是一种设置训练内容和训练目标的方法或技术。该方法主要将任务与受训者分析相结合，将知识点模块化，合理安排训练时间，以准确完成训练任务[2] 。目前，TNA主要应用于民航飞行员训练，收集飞行员在执行任务的各个阶段需要完成的常规任务或应急任务，分析其执行情况，并根据任务要求进行相应的改进。
S810/75/11业务管理
全国5业务管理的一般标记原则此信息可帮助您了解本文中对候选对问题的回答时必须应用的一般原则。这些原则必须与详细的标记说明一起读取，这些说明确定了候选响应中所需的关键特征。（a）必须始终按照这些一般标记原则和本评估的详细标记说明来分配每个候选响应的标记。（b）标记应始终是积极的。这意味着，对于每个候选人的响应，都积累了标记，以证明相关技能，知识和理解：根据错误或遗漏，它们不会最大程度地扣除。（c）如果特定的候选人响应似乎没有被原则或详细标记说明所涵盖，并且您不确定如何评估它，则必须寻求团队负责人的指导。（d）i。要求候选人描述的问题……候选人必须提出许多相关的事实点，直到该问题的总标记分配。这些应该是关键点。这些要点不需要以任何特定的顺序。候选人可以提供许多直接点或较少数量的开发点，或者提供这些点的组合。为此问题的总分配分配：•应为每个准确的相关知识点给出1个标记。•从知识点开发的任何点都可以给出第二个标记。II。II。要求候选人解释的问题……候选人必须提出许多与因果关系和/或使事物之间的关系清晰相关的要点，例如，通过显示过程/情况之间的联系。这些应该是关键原因，可能包括理论概念。无需优先考虑原因。候选人可能会提供许多直接的原因或较少数量的开发原因，或者提供这些原因。直到此问题的总分配：
策略di trattamento semplificate dell'epitite b
。医生只需要与参与活动相称的学分。成功完成此CME活动（包括参与评估部分），使参与者可以在美国内科医学委员会（ABIM）的（MOC）认证计划中获得高达0.5 MOC的医学知识点。参与者将获得与活动所需的CME信用量相同的MOC点。是CME活动错误的责任，以分配ABIM MOC积分的目的发送有关参与者在Accmae中完成的信息。加拿大医生：由于认证委员会继续医学教育与加拿大皇家医师和外科医生的协议，参加皇家学院MOC计划的医生可以记录在ACCME中录制的认可活动的完成ACCME“ CME中的认可活动”，CME支持MOC -ECM -ECM -MOC -MOC”皇家学院“皇家Moc Moc”。
学习路径推荐基于强化...
摘要 - 近年来，在线教育平台已经迅速增长，吸引了越来越多的学生进入数字学习环境。在在线教育中，学习者可以选择学习内容并更加自由地计划自己的学习路径。尽管在线教育平台为学习者提供了高度的自由度，但它减少了学习者的学习指南，这导致了诸如“信息超负荷”和“知识损失”之类的问题。主要的表现是学习者不知道如何计划学习路径，从而导致学习效率降低和学习效果不佳。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于强化学习RLLP的学习路径建议算法。RLLP模型考虑了学习者的学习目标，知识水平以及知识点之间的关系。同时，它还考虑了学习路径和学习者的参与度的平稳性，旨在向学习者推荐高效且明智的学习路径。广泛的实验结果证明了RLLP模型的有效性。
研究文章 人工智能和神经网络在教学中的应用
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。
![arXiv:2402.05138v1 [cs.AI] 2024 年 2 月 6 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a88ffeefc81f01e0c2bd0166d654268028a7ad0c.png)
arXiv:2402.05138v1 [cs.AI] 2024 年 2 月 6 日
本文介绍了 SceMQA，这是大学入学阶段科学多模态问答的新基准。它解决了现有基准中经常被忽视的一个关键教育阶段，涵盖高中到大学预科阶段。SceMQA 专注于数学、物理、化学和生物等核心科学学科。它融合了多项选择题和自由回答格式，确保对 AI 模型的能力进行全面评估。此外，我们的基准为每个问题提供了特定的知识点，并为每个答案提供了详细的解释。SceMQA 还以独特的方式呈现了具有相同背景但不同问题的问题，以便更彻底、更准确地评估推理能力。在实验中，我们在各种实验环境中评估了开源和闭源的最先进的多模态大型语言模型 (MLLM)。结果表明，需要进一步研究和开发以开发更强大的 MLLM，最强大的模型仅能实现 50% 到 60% 的准确率。我们的基准和分析将在 https://scemqa.github.io/ 上提供。