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近日，留学生教育服务中心收到一封来自尼泊尔医学毕业生的来信。留学生名叫Zulfikar Ahamad Siddiqui（中文名：佐勒菲卡尔），是我校2012级临床医学专业学生，也是我校2018届临床医学专业优秀毕业生。现在的他是马尔代夫波杜夫斯岛上唯一的医生

2月19日星期日 – 筷子挑战赛：你们家谁最快？ 快来我们位于番摊巷的展览空间，展示您的筷子技艺。 挑战您自己的家人或与他人比赛，同时保持您的餐桌礼仪！ 活动在开放时间内提供。 在汉语中，每个家庭成员和亲戚都有独特的称呼

近年教育局积极在幼稚园推动自由游戏，幼稚园校长及老师亦远赴杭州安吉考察，了解什么是自由游戏。2019年笔者也跟约五十位校长及老师到安吉四间不同的幼稚园考察。四日三夜的行程，校长和老师经常有一个疑问：安吉有宽阔的户外环境，同时有很多玩乐的材料

穿上白袍，朱裕华是个妙手华陀，口腔癌、唇颚裂（兔唇）、牙齿矫正等，各种牙科疑难杂症，他总能找到病因，对症下药，在他认为这是医生的天职。但是，他却看到医生的有限，他说，“医生只有两只手，就算再厉害，一次也只能看一个病人，”于是他开始透过网络，将自己的教材及临床经验传递给牙医系更多的学生。 现年40岁的朱裕华，是国内少数拥有“口腔植体专科执照”的医师

本刊自98年起由《师大学报：教育类》更名为《教育科学研究期刊》， 以出版教育领域（教学、学习与评量之原理；教育行政与政策；课程；科学与技术教育）原创性论文为宗旨。 每年三月、六月、九月及十二月各出刊乙次，全年征稿，随到随审。 2023年规划之专题征稿主题为“学习历程档案评量：挑战与创新”， 截稿日期为112年2月28日，中英文稿皆可，英文稿尤佳，专题投稿资讯详见本刊网站

三菱电机绿色科技创意大赛 - 公众投票结果2022 三菱电机绿色科技创意大赛 - 决赛结果2022 三菱电机绿色科技创意大赛 - 决赛相片及片段2022 三菱电机绿色科技创意大赛2022 - 小学组作品2022 三菱电机绿色科技创意大赛2022 - 中学组作品2022 活动一: 绿色科技与人工智能网上工作坊 (小学初阶版) 日期：2022年6月18日 (星期六) 内容：工作坊以绿色科技及智能家居为主题，由浅入深引导同学们利用Scratch积木式编程平台去制作一个区分食材图片的人工智能模型供未来的智能雪柜使用。过程中，同学们会参与机器学习(machine learning)的每一个过程，包括：标签样本、训练人工智能、测试训练成果等等。 活动二: 绿色科技与人工智能网上工作坊 (小学进阶版) 内容：工作坊以绿色科技及智能家居为主题，由浅入深引导同学们利用Scratch积木式编程平台去创建具有文本分析功能的AI家居助手应用，并训练人工智能帮助用户节约能源

慧源研学的特色:1、提升九州年自主探究的学习习惯;2、增长知识和见识;3、研学前准备培养九州年预习的习惯和从事一件事情前的思维习惯;4、研学中试卷问答培养认真听讲习惯提高发现问题和解决问题的能力;5、研学日志提高九州年反思能力总结能力分享能力。 研学即研究性学习 国际上统称探究式学习Hands-on Inquiry Based Learning(HIBL)。研学旅行是研究性学习和旅行体验相结合的素质教育活动是学校教育、社会教育、家庭教育相衔接的实践性学习形式通过“教学做合一”的方法和模式培养学生良好思想品德和健全人格

今日在学机器学习 第八章(Unsupervised learning) 的时候 开头介绍时讲到了 K-means 应用在大型计算集群的资源分配上(见下图). 突然间一些回忆就猛的涌上心头: 本科跟着老师做的算法研究 最后毕业论文的名字叫做《基于虚拟机放置策略的数据中心网络节能算法研究》 其实和刚刚提到的资源分配非常类似. 当时在论文摘要中提到了 K-means 算法 可惜并没有深入去了解原理. 惭愧 趁这个机会好好学习下 算法并不复杂 更多的是作为一次记录与反省. 个人理解 一是知道了一堆人中男人和女人 找个方法把他们分开 然后新来一个人也能根据这个方法来判断他的性别. 二是把一堆人自动分为两类. 将图中的所有点 根据与初始化点的距离 分为两组. 根据第二步得出的两组点 重现计算新两个的中心(见下图箭头所指的点所示). 一直重复前三步的操作 直到新的中心不再变化为止. 有不懂的地方尽管给我留言哦 笔芯.

10月18日，应大地测量与地球动力学国家重点实验室邀请，美国圣路易斯大学教授朱露培到精密测量院访问交流，并做题为“A Machine-Learning-Based Method of Detecting and Picking the First P-wave Arrivals of Acoustic Emission Events in Laboratory Experiments”的学术报告。 报告介绍了利用高温高压岩石实验研究深源地震的背景，通过获取完备的声发射事件目录和可靠的震源参数，对比验证地球内部深源地震成因。朱教授团队通过搭建并训练全连接神经网络，实现了对声发射数据的人工智能化处理，快速、准确地探测到更完备的声发射事件目录并给出其空间位置