Microsoft Word此Microsoft Word课程是为学生创建的,以构建和验证业务在当今信息经济中取得成功所需的技能。它还为学生提供了在个人和职业生活的各个方面有效地使用Microsoft Word所需的技能和知识。Word是世界上最受欢迎的文字处理软件。学习如何创建,编辑,格式化和打印文档,通过格式增强工作,使用子弹和编号,添加简单边框,桌子,标头/页脚,组织数据列和样式,是许多位置中所需的基础技能。本课程是计算机密集的,需要基本的计算机能力和对文字处理软件的基本理解。该课程将讲师的讲座/演示与读物,培训,项目和期末考试结合在一起,以供学生在基于模拟的环境中进行工作。学生有望确保他们满足在这种环境中工作的能力要求。
适应虚拟学习环境 虚拟学习环境对许多与军队有关的儿童来说是一种全新的体验。在本次网络研讨会中,我们将确定虚拟学习的挑战,然后讨论如何在家庭环境中平衡学习。我们还将分享针对学龄儿童和青少年的最佳实践,以帮助创造成功的虚拟学习体验。儿童有声读物博客文章,介绍如何找到免费或廉价的有声读物。编码、计算机技能 Scratch 让您可以编写自己的交互式故事、游戏和动画,并与在线社区中的其他人分享您的创作。Scratch 是麻省理工学院媒体实验室终身幼儿园小组的一个项目。它是免费提供的。Facebook 上的 COVID-19 家庭教育资源 创建和发布故事书 StoryBird 是一个社交讲故事网站,帮助孩子们创建和发布故事书。它通过创作故事书帮助培养学生的写作和数字公民技能。Netflix 教育节目 Netflix 上播放的 30 个教育节目列表,按小学、初中和高中分组。教育资源/订阅和提供免费订阅的教育公司 由于学校停课而提供免费订阅的公司列表。请注意,有几家公司对免费订阅进行了限制。教育网站 40 个挑战孩子思维的教育网站列表,教授从化学到阅读理解的所有内容。教育应用、游戏、网站 Common Sense Media 有大量适应在家学习的提示和工具,包括虚拟学习提示、数字公民资源、制定每日时间表、活动等。健康、体育 YMCA360.org 上提供的免费点播节目包括 YMCA 最受欢迎的一些团体锻炼课程,包括儿童活动或青少年体育表现。所有科目的学习资源 Khan Academy 为每个年级的学生提供练习、视频和文章。家长和老师还可以使用教师工具来监控进度并分配特定工作。如果与 Google Hangout、Zoom 或 Skype 视频会议与老师和同学一起进行,这可能会变得更加强大。K-12 年级的示例时间表。
请勿邮寄:• 请勿邮寄电子产品,包括但不限于相机、MP3、CD 或 DVD 播放器• 烟草制品(包括电子烟产品)• 食品(包括季节性节日糖果(全部))• 化妆品(全部)• 报纸剪报• 酒类(饮用)• 任何类型的武器(包括小刀、黄铜或弹药)• 手腕或脚踝支架(除非由陆军医务人员发放)• 隐形眼镜或民用眼镜• 古龙水/香水/身体喷雾• 直边剃须刀• 民用服装• 卷发器• 保健品• 维生素 C 止咳药补充剂• 裸照或不当照片(包括背景中的物品,如烟草、手势或酒精物品)• 非处方药• 民用读物(书籍和杂志)• 请勿邮寄喷雾剂• 珠宝(结婚戒指/戒带除外;根据 IAW 安全/培训指南)• 超过 50 美元的现金•自制个人卫生用品(即洗发水或肥皂)• 部分使用过的物品 • 已打开的物品 • 毛绒玩具 • 过大的贺卡(大于 8 英寸)
《动物传统》认为,基因选择既能充分解释行为的进化,又能真实描述其过程的假设是错误的,尽管它几乎得到了普遍的认可。Eytan Avital 和 Eva Jablonka 认为,进化的解释必须考虑到一个众所周知的事实,即在哺乳动物和鸟类中,学习到的信息在几代人之间的传递是普遍存在的,也是不可或缺的。将行为遗传系统引入达尔文的解释体系,使作者能够对诸如母性行为、家庭内部的行为冲突、收养和帮助等常见行为提供新的解释。这种方法提供了更丰富的遗传和进化观点,整合了发展和进化过程,提出了新的研究方向,并为自私基因和模因的世界观提供了一种建设性的替代方案。对于所有对进化生物学、社会生物学、行为生态学和心理学感兴趣的人来说,它将是一本令人振奋的读物。
高度。感觉到机器撞到树上,飞行员用右手抵住仪表盘。这只倒霉的鸟继续在树丛中飞了 750 英尺才停下来。驾驶舱的前部在撞击中被卷走,只剩下座位、左侧面板和大约 1/2 英尺的地板。虽然飞行员被夹在座位和面板之间并受了轻伤,但随后被 RIO 救出,RIO 安然度过了这次事故而没有受到任何伤害。幸运的是,没有起火。空间站直升机很快就到了,把机组人员送到了空间站。~ Grampmv Pettibone 说:“我很生气,但不要太在意那些最低限度!除了常识之外,缺乏……可接受的备选方案应该足以让我们知道该飞行计划并熟悉 OpNavlnst 3710.7C。该手册中有一些很好的读物,它出版的目的是为了帮助防止这种事故。这本好书中提出的要求并不是作者凭空捏造的。除了冷酷的事实和统计数据外,多年的经验也得到了充分的利用,旨在帮助我们达到这些最低标准,以帮助我们所有人保持在能力范围内。
我们认识到与其他文化中心合作在以亚裔和亚裔美国人的体验为特色的重要性。在今年的编程中,我们与所有文化中心合作。我们与LGBTQ中心的神话般的星期五节目合作,AAARCC的活动彰显了Monkey King的故事(英语部门的大读物选择)。在遵守西班牙裔遗产月中,与LCC合作,AAARCC邀请作家兼宣传员Ximena N. Beltran Quan Kiu,他谈到了她作为亚洲拉丁裔和专业旅程的身份。认识到11月的收养者意识月和美洲原住民遗产月,AAARCC与NAECC合作,主持Chantel Cloud(科罗拉多州南部Ute Indian Tribe成员和前首席法院首席大法官)和Patrick Armstrong(Patrick Armstrong(Podcaster,Podcaster,Podcaster,Poder,Speaker&Poder and of Conseor of Meversor podcast))。在2024年春季,与BCC合作,我们邀请了克莱尔·让·金博士(Claire Jean Kim)博士,他将谈论非洲亚洲的团结。我们继续探索2024年春季学期的合作伙伴关系。
强烈建议您参加每个课程会议并参与材料。否则,您将在本课程中取得成功。预计您会在参加课堂会议之前阅读相关材料,为每个课程会议做好准备。您应该在每个课后查看笔记和读物。您将期望您参加并为课堂讨论做出贡献。‘Class Participation' includes attendance, attentiveness, discussion, and in-class presentations regarding the progress of your research.本课程有些独立研究。课堂会议将包括讲座,个人会议,讨论,学生演讲和实验室工作。进行讨论并解释您的工作可以提高其质量。拖延是非理性和徒劳的。从今天开始,从您的项目开始,并每天在其某些方面进行工作。在这样做时找到乐趣。请注意,一定数量的缺勤将意味着在另一学期中重复课程。Also poor work performance on early assignments, resulting in low number of accumulated points earned, will also likely mean repeating the course in another semester.
本课程将回顾营销策略的主要贡献和最新发展。我们将研究竞争和战略的普遍理论以及新兴的理论,以讨论其基础和含义。尽管营销学者通常专注于定量或行为方法,但由于其复杂性,可以从多个角度分析营销中的许多重要主题。此外,在行为或定量领域内,学者在其研究中使用了一系列不同的范式,概念和方法。但是,许多博士研讨会都集中在少量的概念方法和方法上。相比之下,该课程提供博士学位。学生介绍了营销中使用的各种概念,方法论和范式方法。主要目标是使参与者能够为现有概念和理论生成新的想法,新的研究主题以及新的应用程序。课程将要求每个参与者积极参与每个会议。研讨会的参与者将被分配给读物或讨论,但是所有参与者都将阅读每次会议分配的每篇文章。基于这些讨论,我们将在每个会议上进行讨论,讨论参与者可以探索以开发可发布研究的潜在新研究问题。
数学初级(K-2)数学几何多变量定量推理基本(3-6)数学三角学有限数学定量方法中级中级(7-8)数学前分离率离散数学数学线性代数代数代数代数计算统计数据(3-6)科学物理学 - 基于代数的环境科学中级(7-8)科学物理学 - 基于微积分的天文学地球地球科学微生物学机械工程生物学生物学有机化学健康与医学解剖学健康管理医学管理医学管理医学护理基础护理基础护理基础护理护理精神健康和精神病学元素元素 /饮食元素元素及其人文及其人文及其人文及其人文及其人文读物的培训(K) (3-6)Ela Ell博士写作中层(7-8)ELA初级文学中学(9-12)英语象征逻辑社会科学介绍刑事刑事义介绍哲学哲学介绍性心理学研究方法,社会学文化人类学政治科学
在实际教育应用中,广泛需要对书籍级长文本进行可读性评估。然而,目前大多数研究都集中在段落级可读性评估,对超长文本的处理工作很少。为了更好地处理长序列的书籍文本并利用难度知识增强预训练模型,我们提出了一种新颖的模型 DSDR、难度感知片段预训练和难度多视图表示。具体来说,我们将所有书籍分成多个固定长度的片段,并采用无监督聚类来获得难度感知片段,这些片段用于重新训练预训练模型以学习难度知识。因此,长文本通过对具有不同难度级别的多个片段向量进行平均来表示。我们构建了一个新的儿童分级读物数据集来评估模型性能。我们提出的模型取得了令人满意的结果,优于传统的 SVM 分类器和几种流行的预训练模型。此外,我们的工作为书籍级可读性评估建立了一个新的原型,为未来相关研究提供了重要的基准。