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杨旭东; 冯晓新;
西南科技大学城市学院土木与环境工程学院 四川绵阳621000;
高铁站拥挤; 不良霸座; 智能技术杜绝; AI身份比对;
机译:计算智能在车辆交通拥堵问题中的应用:调查
机译:增强的节省额计算及其在解决拥堵车辆路径问题中的应用
机译:AI(人工智能)技术在环境问题中的应用趋势
机译:基于行为研究开发移动应用程序以减少台北地铁站的拥堵
机译:人工智能(AI)在石油工程问题中的应用
机译:医学当前应用和未来作用的人工智能(AI)特别强调其在病理学中的潜力和承诺:当前和未来的影响障碍包括病理学家实践和哲学考虑的成本和接受。全面的评论
机译:这项研究的目的是确定性能的提高学习会计X年级会计1名SMK Negeri学生1年Sukoharjo2009/2010教s本研究使用集体诉讼研究方法(课堂行动研究)使用循环策略。科目本研究是XA类的学生,会计1国立职业高中1 Sukoharjo共有40名学生。该行动研究的研究对象是各种研究在学习过程中教室中发生的活动。 ud这项研究是与研究人员,班级老师和学生合作进行的涉及学生的参与。研究中使用的数据源这些行动包括告密者,地点或位置,事件,文件和文件文件。数据收集技术是通过观察,访谈,测试和学生完成的文档。研究过程包括以下阶段:(1)问题识别,(2)准备,(3)制定行动计划,(4)实施行动,(5)观察和解释,(6)反思和(7)报告准备。处理这项研究分三个周期进行,每个周期包括四个阶段,即:(1)行动计划,(2)行动实施,(3)观察和解释;以及(4)分析和反思。每个周期都进行在3次或4次会议中,每个会议的时间分配为2x 45分钟根据已经完成的研究,可以得出结论:通过学习模型的应用,学习成绩有所提高直接指令。这体现在以下几个指标中:(1)学生参与学习的积极性有所提高从第一周期的41.77%或11名学生到第一周期的51.72%或15名学生II和88.07%,即第三周期的32名学生。 (2)在讨论中,在校生中,有11名学生处于活跃状态,或者在第一周期中占41.25%第二阶段有16名学生,占55.81%,第三阶段有34名学生或91.07%,(3)在第一周期内解决问题的准确性和准确性有15名学生或54.88%,在第二周期有19名学生或64.78%而第三阶段有35名学生,占92.92%。 (4)增加第一个周期的学生学习成绩达到62.5%或25名学生成为第二周期的70%或28名学生,第三周期的90%或36名学生。 ud这种增加是在老师进行了几次尝试之后发生的,包括:(1)直接教学学习模式的应用,(2)教师制定计划在教学之前先学习,以便学习活动教学可以进行指导和计划,(3)教师进行评估
机译:人工智能(aI)在管理和分析问题中的应用
机译:人工智能/商业智能(ai / bi)支持的路灯调光解决方案
机译:用于高速公路的交通拥堵信息系统,具有定位设备,该定位设备对移动网络内的移动站的数量进行定位,并且基于所定位的移动站的包装来识别识别交通拥堵的设备
机译:智能AI动力动物车身线束和装甲系统,用于实时监测人类健康和行为,当靠近任何支持的动物或宠物
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