ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

هدفت الدراسة إلى تعّرف صعوبات استخدام منصة مودل (MOODLE ) من وجهة نظر أعضاء الهيئة التعليمية في كلية التربية بجامعة تشرين، حيث تكونت عينة الدراسة من (50)عضواً من أعضاء الهيئة التعليمية في كلية التربية بجامعة تشرين، طبقت عليهن أداة الدراسة التي هي عب ارة عن استبانة مكونة من ثلاث محاور (صعوبات متعلقة بأعضاء الهيئة التعليمية، صعوبات متعلقة بالطلبة، صعوبات متعلقة بالبنية التحتية)، كل محور يشتمل على عدد من البنود، استخدمت الدراسة المنهج الوصفي، وأظهرت النتائج أن أكثر الصعوبات التي يعاني منها أعضاء الهيئة التعليمية من وجهة نظرهم صعوبة عدم الاقتناع بفعالية منصة مودل لدى عضو الهيئة التعليمية، وصعوبة عدم القدرة على فهم المادة الدراسية عبر المنصة لدى الطالب، وجاءت بدرجة مرتفعة، ولوحظ أيضاً بأنه لا يوجد فروق ذات دلالة إحصائية بين متوسطات درجات أعضاء الهيئة التعليمية على استبانة صعوبات استخدام منصة مودل بحسب متغيرات (الدرجة العلمية، عدد سنوات الخبرة، الجنس).
استخراج المعلومات هو تكنولوجيا أساسية لمعالجة اللغات الطبيعية، والتي تستخرج بعض العبارات / البنود ذات مغزى من محتوى غير منظم أو غير محدود إلى موضوع معين.يمكن القول أن التكنولوجيا الأساسية للعديد من التقنيات والتطبيقات اللغوية.تقدم هذه الورقة منصة AI Clerk، والتي تهدف إلى تسريع وتحسين العملية برمتها وراحة تطوير أدوات استخراج المعلومات.توفر منصة AI Clerk واجهة وصف يدوية ودية وبديهية، وتضع تسمية دلالية مناسبة محتاجة، وتنفذ، وتوزيع وتضخم مهام الوصف اليدوي، بحيث يمكن للمستخدمين إكمال نماذج استخراج المعلومات المخصصة دون برمجة وعرض نتائج التنبؤ تلقائيا من النماذجثلاث طريقة.منصة Clerk AI تساعد في تطوير تقنيات معالجة اللغة الطبيعية الأخرى واشتقاق خدمات التطبيقات.
توفر منصة خدمة البث مثل YouTube وظيفة مناقشة للجماهير في جميع أنحاء العالم لمشاركة التعليقات. YouTubers الذين يقومون بتحميل مقاطع الفيديو على منصة YouTube ترغب في تتبع أداء مقاطع الفيديو التي تم تحميلها. ومع ذلك، فإن مهام التحليل الحالية من YouTube ت وفر فقط بعض مؤشرات الأداء مثل متوسط ​​مدة العرض، سجل التصفح، والتباين في التركيبة السكانية للجمهور، وما إلى ذلك، ونقص تحليل المعنويات بشأن تعليقات الجمهور. لذلك، تقترح الورقة مؤشرات المعنويات متعددة الأبعاد مثل تفضيلات YouTuber وتفضيلات الفيديو ومستوى الإثارة لالتقاط مشاعر شاملة بشأن تعليقات الجمهور لمقاطع الفيديو ويوتيوغتر. لتقييم أداء الطبقات المختلفة، نقوم بتجربة معصوص قائما على التعلم والتعلم ومقرها في التعلم، ويكتشف تلقائيا ثلاثة مؤشرات معنويات لتصريحات الجمهور. تشير النتائج التجريبية إلى أن المصنف المستند إلى BERT يعد نموذج تصنيف أفضل من الطبقات الأخرى وفقا لنتيجة F1، ومؤشر المعنويات على مستوى الإثارة هو تحسن تماما. لذلك، يمكن حل مهام الكشف عن المعنويات المتعددة على منصة خدمة تدفق الفيديو من خلال مؤشرات المعنويات متعددة الأبعاد المقترحة مصحوبة مع مصنف Bert للحصول على أفضل نتيجة.
في هذه الورقة، نقدم رؤية تجاه إنشاء منصة مالطا لتكنولوجيا اللغات الوطنية؛جهد مستمر يهدف إلى توفير أساس لتعزيز اللغات الرسمية في مالطا، أي المالطية والإنجليزية، باستخدام الترجمة الآلية.سيؤدي ذلك إلى المساهمة في تحسين دعم تكنولوجيا اللغة الحالية لغوية لغة الموارد المنخفضة المالطية، عبر حقول اللغويات الحسابية المتعددة، مثل معالجة الكلام والترجمة الآلية وتحليل النصوص ومصادر متعددة الوسائط.تتمثل الأهداف النهائية في إزالة الحواجز اللغوية، وزيادة إمكانية الوصول، وتعزيز الخدمات عبر الحدود، والأهم من ذلك لتسهيل الحفاظ على اللغة المالطية.
يعتمد هذا العمل على اختبار منصة التسليم (Ri) عن بعد (RI) تم إجراؤها قبل عام من تفشي جائحة كوفي 19 كوفي 19، وتهدف إلى تقييم استخدام هذه الأنظمة وخبراتها في بيئة جامعية. تم إعطاء مسح لمجموعات مختلفة من المستخدمين (المترجمين الفوريين والجمهور والمتكلمين ) المشاركة في اختبارين لجمع ردودهم وملاحظاتهم، وتقييم الاتجاهات والتصورات في تجربتهم. وفقا للنتائج الناشئة للمشروع البحثي، تم اعتبار RI بالفعل موردا لا جدال فيه حتى الآن على إعدادات المؤتمرات مع الراحة والمزايا المحتملة لكل مجموعة من المستخدمين. ومع ذلك، اقترحت تصريحات المشاركين في وقت مبكر أن جميع الأطراف المشاركة في الصناعة بحاجة إلى التعاون لتحسين هذه الخدمات وتحسين هذه الخدمات بشكل فعال. يبدو أن التدريب المحدد على طرائق RI ضروريا بشكل متزايد للمترجمين الفوريين للتكيف مع ظروف عمل جديدة ويلتقي بمؤسسات مزدهرة - وتدريب من المؤسسات التدريبية أكثر من أي وقت مضى تقديم حلول كافية، بينما يتطلب هذا التحول التكنولوجي أيضا تقبلا إلى مهنة تنويع وتتطور فجأة.
توفر معالجة اللغة الطبيعية رؤى جديدة في بيانات اللغة عبر جميع التخصصات والمجالات تقريبا، وتتيح لنا التأكيدات و / أو تحدي المعرفة الموجودة.الحواجز الأساسية لتوسيع مشاركة هذه الأدوات البحثية الجديدة واستخدامها هي، أولا، عدم وجود مهارات الترميز في الطلا ب عبر K-16، وفي السكان ككل، وثانيا، عدم وجود معرفة بكيفية أساليب NLPأن تستخدم للإجابة على أسئلة الاهتمام التأديبي خارج اللغويات و / أو علوم الكمبيوتر.لتوسيع نطاق المشاركة في NLP وتحسين محو الأمية NLP، أدخلنا أداة قائمة على شبكة الإنترنت أداة جديدة تسمى معالجة اللغة الطبيعية 4 جميعها (NLP4ALL).الغرض المقصود من NLP4ALL هو مساعدة المعلمين على تسهيل التعلم مع NLP وحولها، من خلال توفير واجهات سهلة الاستخدام لأساليب NLP والبيانات والتحليلات، مما يجعل من الممكن للمبرمجين غير المبتدئين تعلم مفاهيم NLP بشكل تفاعلي.
يهدف هذا العمل إلى البحث في التصميم الأمثل لمنصة ستيوارت التفرعية من نوع 6-RUS ذات مخدمات دورانية. ضمن هذا البحث تم بداية نمذجة المنصة المدروسة هندسيا و حركيا مع تحديد مجموعة وضعياتها الشاذة و من ثم تم تحديد فضائي عملها الانسحابي و الدوراني و كذلك تم دراسة مسالة حل نموذجها الهندسي بشكل مباشر مفصل من خلال الاعتماد على تقنية هجينة مقترحة.
يتطلّب الاعتماد المتزايد على الأنظمة الشبكية في النشاطات اليومية تزويدها لخدمات متوفّرة و موثوقة. تزوّد Jgroup خدمة متوفّرة من خلال إنشائها نسخ (Replicas) متعددة من الخدمة نفسها و توزيعها على أجهزة متعددة, بينما تحقّق الموثوقية من خلال سماحها لنسخ ال خدمة بالحفاظ على الحالة المشتركة فيما بينها و تنسيق نشاطاتها باستخدام تقنية استدعاء الطريقة البعيدة (Remote Method Invocation). خلافاً لـJgroup, تستخدم JavaGroups تقنية تمرير الرسائل (Message Passing) لتحقيق التنسيق بين النسخ. تقارن هذه المقالة بين أداءي استدعاء طريقة المجموعة في Jgroup بنوعيه الوحيد (anycast) و المتعدّد (multicast) و استدعاء الطريقة في JavaGroups بنوعيه طريقة الحصول على أول إجابة (GET_FIRST) و طريقة الحصول على جميع الإجابات (GET_ALL). تحسّن هذه المقالة أيضاً من أداء منصّة العمل ARM (Autonomous Replication Management) المدمجة مع (Jgroup (Jgroup/ARM لزيادة دعمها مع التسامح مع الخطأ؛ من خلال إيجاد حل أفضل لمعالجة مشكلة تعطّل كامل أعضاء نسخ الخدمة في تعاقب سريع. تتميز الآلية الجديدة بقيام نسخة واحدة فقط (النسخة القائدة) بإرسال حدث التجديد بدلاً من قيام كل نسخ الخدمة بإرسال هذا الحدث؛ مع محافظتها على الزمن اللازم لاكتشاف حالة التعطّل من قبل مدير النسخ (Replication Manager). تُظهر نتائج المقارنة بين Jgroup و JavaGroups تفوّق الثانية عند وجود نسخة خدمة واحدة, بينما يتفوّق أداء الاستدعاء في Jgroup على JavaGroups مع تزايد عدد نسخ الخدمة. تظهر النتائج أيضاً تزايد ملحوظ في زمن الاستدعاء في JavaGroups مع تزايد حجم المصفوفة الممررة إلى الطريقة المستدعاة. الأمر الذي يجعل JavaGroups غير مناسبة للتطبيقات التي تتطلب نقلاً لحجوم كبيرة من البيانات و عدداً كبيراً من المخدمات, بينما تعتبر Jgroup مناسبة لذلك. تبين نتائج تقييم أداء الحل المقترح بأنّه يخفّض عدد أحداث التجديد المرسلة مقارنةً مع حل ميلينغ تصل في حدّها الأعظمي إلى 37.5%, و تستغرق Jgroup/ARM الفترة الزمنية نفسها التي يتطلّبها الحل السابق لاكتشاف تعطّل المجموعة بكاملها.
يقدم هذا البحث دراسة هدفها تحسين أداء آلة درفلة الحديد على الساخن , و جعلها مطابقة للمواصفات الدولية حيث تشمل الدراسة مرحلتين: الأولى و تتضمن النمذجة الرياضية و محاكاة آلة الدرفلة . أما المرحلة الثانية فتشمل تطوير و اختبار نظم التحكم البديلة . اختبر ت صحة هذا النموذج من خلال تحليل منحنيات الأداء المستخلصة من محاكاتها و مقارنتها مع قيم منحنيات و جداول المحطة الحقيقية المأخوذة من HSRMP و ذلك من خلال تضمين هذا النموذج لبارامترات النظام المميزة و المتغيرات الممثلة للأداء الحقيقي للمحطة , هذا يجعل منه أداة مفيدة تتيح محاكاة أداء المحطة , تفسير سلوك المتغيرات و اختبار الحالات إضافة إلى إمكانية تغير العمل و استراتيجيات التشغيل لتحسين التشغيل بشكل عام . من هذا النموذج أنجز التحليل المبدئي و الذي أثبت إمكانية تحسين أداء المحطة بتنفيذ التعديلات التالية : • تقليل قيمة الثابت التكاملي للنماذج المرتبطة بالحلقات المتوضعة في المرحلة الأخيرة • توحيد كل نسب التغذية الردية للحلقات Fed back . • نقل الدائر ليتوضع في المرحلة الأخيرة . ملاحظة : ان الرمز HSRMP هو اختصار للعبارة Hot Strip Rolling Mill Plant و تعني معمل درفلة الحديد على الساخن .
تعرف أنظمة الاتصال اللاسلكي المحددة برمجياً SDR بأنها منصات قابلة للبرمجة لإعـادة التشكيل بدرجة عالية، الأمر الذي يمكّن من بناء و تشكيل نظم الاتصال اللاسلكية النقالة من الجيلين الثالث و الرابع التي يتعاظم استخدامها و الحاجة إليها بشكل سريع. و ينـدر ج ضـمن هذه الأنظمة (SDR) الكثير من معالجات الإشارة الرقمية المتقدمـة مثـل: تقـدير القنـاة و التسوية و تصحيح الأخطاء الأمامي و الهوائيات المتكيفة و المـستقبل الـشوكي و التعـديل و خوارزميات ضغط المعلومات المتقدمة و عملية ترميز الإشارة الصوتية - الفوكودر.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا