XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System讲师
INSY 3600：工程经济学 3 学分 讲师
• 目标：应具备在价值和成本方面对工程提案进行定量评估的较高能力。学生应了解与工程设计过程相关的经济因素，并意识到工业企业或其他组织面临的经济问题。涵盖相关的财务和会计概念。 • 具体成果：虽然本课程与该部门所述的几个 ABET 成果有关，但评估的三个成果是：e) 识别、制定和解决工程问题的能力；h) 了解工程解决方案在全球和社会背景下的影响所需的广泛教育；j) 对当代问题的了解。在解决这些具体问题时，学生将面临一系列使用数学计算的工程示例的挑战，并需要评估经济影响 (e)。为了介绍全球对工程的影响，学生需要了解货币市场波动对经济研究的影响 (h)。最后，在介绍“当代问题”时，学生将了解企业环境面临的财务问题，并学习理解金融市场（股票、债券和货币）——（j）
CS-4620 - 001编译器讲师：Matthew Dwyer ...
CS-4620 - 001编译器讲师：Matthew Dwyer matthewbdwyer@virginia.edu办公时间：星期三。下午2-3pm通过Zoom（Canvas上的链接）助教：Soneya Binta Hossain sh7hv@virginia.edu办公时间：星期五。下午4-5点通过Zoom（canvas上的链接）或面对面的（通过电子邮件安排）nicholas phair np4ay@virginia.edu办公时间：星期一。下午2-3pm通过Zoom（Canvas上的链接）Saket upadhyay saket@virginia.edu办公时间：星期五。上午11点通过Zoom（canvas上的链接）或面对面的（通过电子邮件安排）课程说明：这是编译器的本科课程。 该课程广泛关注编译器的主要组成部分，并试图提供有关这些重要软件系统的概念，算法和实践知识。 课程目标是让学生（a）在编译中学习基础概念，（b）在现有编译器的“受控”设置中探索实践中这些概念的实现，以及（c）通过将编译器扩展到一个学期的长期项目中来加深和加强学习。 该课程将理论和算法与工程编译器的实际方面融合在一起。 学生有望从先前的CS课程中具有软件开发经验，并且熟悉C ++。 他们将成对地在一个项目上工作，该项目将涉及了解使用现代C ++编写的相当大的代码库并扩展它。 该项目将涉及编写大量代码（整个学期以上的SLOC超过1000个），记录该代码，并提供证明该代码正确性的测试用例。 学生将使用多种工具来实现这一目标，但将为他们提供一个模型系统来基于他们的工作。下午2-3pm通过Zoom（Canvas上的链接）Saket upadhyay saket@virginia.edu办公时间：星期五。上午11点通过Zoom（canvas上的链接）或面对面的（通过电子邮件安排）课程说明：这是编译器的本科课程。该课程广泛关注编译器的主要组成部分，并试图提供有关这些重要软件系统的概念，算法和实践知识。课程目标是让学生（a）在编译中学习基础概念，（b）在现有编译器的“受控”设置中探索实践中这些概念的实现，以及（c）通过将编译器扩展到一个学期的长期项目中来加深和加强学习。该课程将理论和算法与工程编译器的实际方面融合在一起。学生有望从先前的CS课程中具有软件开发经验，并且熟悉C ++。他们将成对地在一个项目上工作，该项目将涉及了解使用现代C ++编写的相当大的代码库并扩展它。该项目将涉及编写大量代码（整个学期以上的SLOC超过1000个），记录该代码，并提供证明该代码正确性的测试用例。学生将使用多种工具来实现这一目标，但将为他们提供一个模型系统来基于他们的工作。本课程中的项目在本科编译课程中是独一无二的，因为它使学生接触了现代的软件工程工具，技术和实践。它还涉及当今使用中最广泛使用的编译器基础架构之一 - LLVM - 是Clang编译器家族的核心。因此，学生将获得大量实用
PSU34770交通心理学讲师Michael Gormley ...
PSU34770交通心理学讲师迈克尔·戈姆利（Michael Gormley）联系时间一学期：11个讲座； 103小时独立研究值5 ECTS（= 125个小时的学生时间）原理和旨在理由的旨在概述洞察力心理学的概述可以使我们能够使我们的前提是个人在与交通交通时的行为方式。从脆弱的道路使用者（行人，骑自行车的人和乘坐Power-Two-Two-weelers）到专业驾驶员；所有人都做出决定，然后在道路环境中行动。这些决定中的大多数和随后的行动都是安全的，但许多决定并没有严重后果。作为一种应用学科，交通心理学家可以将许多从心理学领域的课程应用到使道路旅行的许多课程中，从而减少了每年道路上每年发生的死亡人数或严重伤害的数量。该模块将强调基本的心理原则如何帮助解释道路使用中出现的困难。
大学讲师采用人工智能的准备程度评估
DOI：https://doi.org/10.55057/ijares.2024.6.2.41 ________________________________________________________________________________________ 摘要：人工智能 (AI) 有望通过提供个性化的学习体验、自动化管理任务和提供增强的数据分析来改变高等教育。然而，在教育环境中成功实施人工智能取决于大学讲师是否准备好并愿意采用这项技术。本文评估了尼日利亚东北部大学讲师采用人工智能并将其融入其教学和管理实践的准备情况。本研究采用调查方法，100 名大学讲师参与了研究。研究结果显示，讲师的准备程度中等。文章最后建议大学弥补能力差距，解决道德问题，并为采用人工智能营造支持性环境。未来的研究方向还建议进一步探索人工智能培训计划的纵向影响以及为讲师制定持续的技术适应战略。关键词：教育中的人工智能、大学讲师、技术采用、准备情况评估、尼日利亚东北部 ___________________________________________________________________________ 1. 简介 教育只是人工智能正在改变的一个行业。预计到 2025 年，人工智能将在个性化学习中发挥重要作用，可能影响全球超过 2 亿学生（麦肯锡公司，2020 年）。随着人工智能融入教育机构，教育的传授和接受将显著改善。虽然自动化的管理活动可以为教育工作者腾出宝贵的时间专注于教学和指导，但满足每个学生需求的个性化学习体验可以提高理解力和参与度（Smith & Anderson，2019 年）。通过人工智能支持的增强数据分析，可以更深入地了解学生的表现和学习模式，促进更智能的决策和干预。即使有了这些令人鼓舞的发展，也不能确定人工智能是否会成功融入教育。大学教授对使用这项技术的准备和意愿是一个重要因素。要充分发挥人工智能在高等教育中的潜力，需要对教育过程至关重要的讲师接受和使用人工智能工具（Holmes 等人，2019 年）。然而，有许多因素会影响讲师采用人工智能的准备程度，例如他们的机构支持程度、对人工智能的态度以及技术
长大后应该是什么？ Lewis Mattin博士讲师...
被动房屋建筑概念已广泛研究其性能，尤其是诸如能源消耗和热特性之类的方面。尽管如此，设计阶段仍然没有提供动态的热舒适预测过程，有助于研究设计性能。本研究的重点是根据自然通风计划在维持足够的气流中的有效性的基础上计算出英国居住的飞行员被动房屋中夏季条件的方法。该方法涉及EnergyPlus动态模拟，ANSYS计算流体动力学模拟和建筑环境热舒适工具的中心。结果表明，不同空速的人不满意的人群不满意的人群不满意的人群不满，而大多数飞速的水平不舒服。结果也分别显示热舒适参数的范围。这些发现可以通过采用集成软件组合来在设计阶段为热舒适状态提供全面的描述。
空缺 - 临时助理讲师的职位（合同基础）
那些在B.Sc中具有一级学位的人（农业）或理学士。（荣誉）专门从事生物技术，至少有一年可靠的教学经验可以适用于这篇文章。将偏爱具有分子生物学/植物组织培养/生物信息学/免疫学领域的经验/技能的候选人。完成了带有出生证明，ID，所有相关教育，专业和服务证书的副本的课程，联系方式，联系方式以及两名无关裁判的姓名应通过电子邮件发送给生物技术部，农业和种植园管理学院
中国经济。2022 年冬季。讲师：邵达……
导师：王少达 周二/周四：6.30-7.50pm。 Keller 0001 本课程将让学生熟悉当代中国经济的相关问题：中国的经济历史，过去四十年改革的成功及其原因，中国在世界经济中的具体制度以及它在21世纪面临的问题。 本课程由四个部分组成：（1）1949年之前：我们将讨论中国与西方的“大分流”，中国自鸦片战争以来的“百年屈辱”，以及共产主义思想在中国的兴起；（2）中央计划：我们将讨论中国优先发展重工业的国家战略的逻辑和后果，以及偏离社会主义发展的政治运动；（3）经济改革与开放：我们将讨论1978年以来的中国的经济改革，重点关注改革进程背后的政治和经济逻辑； (4) 改革后主题：我们将讨论当代中国经济的不同领域，包括与农村发展、财政制度、土地财政、国有部门、环境、法治、产业政策、数字经济等相关的主题。评分标准：10％课堂参与、40％期末家庭考试、50％期末论文。家庭考试将根据讲座和阅读材料提出三道论文题目。对于期末论文，学生可以最多两人分组进行，限制为15页（1.5行距）。论文可以是任何与中国经济相关的主题。例如，它可以是一篇关于中国一些重要经济政策的深入评论文章，如介绍中国碳排放交易市场的背景和演变；也可以是一份正式的研究计划，其中包含明确的研究问题、文献综述、制度背景讨论和严谨的研究设计。欢迎学生在选择论文主题之前咨询助教或导师。助教：高浩然 (haorangao@uchicago.edu) 电子邮件：您可以通过 shaoda@uchicago.edu 联系我。请以“[ PPHA 35585 ] X”格式撰写电子邮件主题（将“X”替换为您的问题或问题的简短标题）。电子邮件中应包含您的全名。如果课程大纲未涵盖管理问题，或者您对课程的疑虑，请随时给我写信。课程材料的具体问题应在讲座或办公时间内回答。讲师办公时间：周五下午 5-6:30（Canvas 中的 Zoom 链接）助教办公时间：周四上午 9-10 点（Canvas 中的 Zoom 链接）暂定课程主题
建议：购买任何产品前请咨询课程讲师
Bayarri, MJ 等人 (2015) 风险的概率量化，国际不确定性量化杂志，5 (4) 297-325 Berger, JO 和 LA Smith (2018) 论不确定性量化的统计形式，统计及其应用年鉴，DOI：10.1146/annurev-statistics-030718-105232。Good, IJ (1959) “概率的种类”，科学，第 129 卷，第 443-447 页。Hagedorn, R. 和 LA Smith (2009) 用天气轮盘传达概率预报的价值，Meteorol. Appl.，16 (2): 143-155。 Judd, K.、CA Reynolds、TE Rosmond 和 LA Smith (2008) 模型误差的几何学，J. Atmos. Sci., 65 (6): 1749-1772。Judd, K. 和 LA Smith (2004) 不可区分状态 II：不完美模型场景，Physica D, 196: 224-242。Thompson, EL 和 Smith, LA (2019) 逃离模型世界。经济学讨论论文，第 2019-23 号，基尔世界经济研究所。http://www.economics-ejournal.org/economics/discussionpapers/2019-23。
Kim 等人 2022 年 AI 讲师的可信度.pdf
技术进步使 AI 讲师（更宽泛地说是机器教师）成为了现实。然而，关于学生如何看待提供教育内容的 AI 讲师，我们可用的信息有限。因此，本研究通过一项在线实验，采用 2（声音：机器般的 vs. 人类般的）x 2（专业知识：新手 vs. 专家）被试间设计，检验 AI 讲师的声音和专业知识对 AI 讲师感知可信度的影响。研究结果表明，与机器般的声音相比，学生认为具有人性化声音的 AI 讲师的可信度更高。研究还发现，社交存在感在 AI 讲师的声音与 AI 讲师感知可信度之间的关系中起着中介作用。最后，AI 讲师感知可信度会对学生未来报名参加基于 AI 讲师的在线课程的意愿产生积极影响。这些发现强调了培养被认为可信的 AI 讲师的重要性。
附录 D 讲师观察评分标准，TRADOC 表格 600......
附录 D 教员观察评分标准，TRADOC 表格 600-21-1 TF 600-21-1（教员观察评分标准）的目的是评估教员的表现。表格填写说明如下：第 1 部分。管理数据。项目 1.a.：输入开始日期/时间（YYYY/MM/DD）。项目 1.b.：在观察结束时，输入日期/时间。项目 1.c.：输入教员的职称/姓/名/中间名首字母（MI）。项目 1.d.：输入教员的培训学校/机构名称。项目 1.e.：输入上课地点。项目 1.f.：输入课程编号。项目 1.g.：输入课时编号。项目 1.h.：输入课程/课时标题。第 2 部分。支持指导/协助所需的文件和标准。勾选相应的方框，将第 2 部分中的每一项评为“GO”、“NO GO”或“不适用 (N/A)”。一项中的“NO GO”不会影响最终评估分数。项目 2.a-2.p：评估员在指定方框中记录“GO”、“NO GO”和“N/A”的数量。2.k - 2.p 很可能在课程开始时观察到。第 3 部分。陆军教官能力。项目 3.a.1 – 3.a.8。评估员观察第 3 部分中的八项教官能力后，将输入教官对每项能力的评分。项目 3.b：评估员将输入总分（将项目 3.a.1 – 3.a.8 相加 = 总分）。第 3.c 项：评估员将使用讲师观察评分标准对每一项（3.c.1 – 3.c.8）进行评分。此外，评估员将指出与他/她观察到的情况最接近的分数（零“0”到三个“3”），并为每个领域（能力）提供评论/示例。讲师必须明白，他/她不能在讲师观察评分标准第 3 部分的任何领域（能力）中得分“0”（注意：无论第 3 部分的结果如何，评估员都将完成讲师观察评分标准 TF 600-21-1 并提供评论/示例/