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    腾讯教育助力北师大二附中研究团队开展精准教学课题研究

    随着信息化技术深度融入教育场景,以AI、大数据为支撑的精准教学显著提升了课堂效率,让老师实现了精准教,学生实现了个性学。7月2日,个性化学习课题组北师大二附中研究团队(以下简称北师大二附中团队)举办北师大二附中团队精准教学研究成果汇报会暨精准教学论坛,汇报北师大二附中团队借助腾讯教育技术对课堂教学改革进行的实践与探索。 北师大二附中团队精准教学研究成果汇报会暨精准教学论坛现场 北京教育科学研究院信息中心副主任、中国互联网协会青年专家唐亮,北京师范大学教育学部教育技术学院教授李玉顺,北京师范大学第二附属中学

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    腾讯课堂:高考毕业生职业技能学习人数激增!影视设计、Python课程火爆

    “前脚刚离开考场,后脚在线学技能”——这是2022届高考毕业生们的真实写照。近日,全国最大的在线职业教育平台腾讯课堂发布的《2022届高考毕业生在线职业技能学习大数据报告》(以下简称“腾讯课堂报告”)显示,高考后一周(6月13日~6月19日)时间内,访问腾讯课堂学习职业技能的17-19岁用户量环比高考前一周增长了57%,人均学习时长则增长了46%。 “我是学美术的,未来也想要从事设计相关的工作,现在学点职业技能,对将来发展有好处。”今年毕业于中央工艺美术学院附属中学的王一,其报考志愿是北京电影学院的产品

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    都市天际线必备及实用模组(MOD)合集/名单-【第一期】

    [基础必备/高实用性模组] Move It 移动工具(必备功能)(!有附属订阅模组!) Prop Precision 摆件对齐(功能) Prop Snapping 吸附摆件(必备功能)(!有附属订阅模组!) Prop & Tree Anarchy 摆件/树木无碰撞(必备功能)(默认Shift +P开启) ①Fine Road Tool 2 道路属性建造工具(必备功能) ②Fine Road Anarchy 2 道路无碰撞工具(必备功能) *①②配套使用 Elektrix's Road Tools 道路平缓平滑、增加/删除节点工具(必备功能)(默认Shift+C取消选中节点) ①Extra Landscaping Tools 地形、水资源工具(必备功能) ②Surface Painter 地面刷子(功能)(!有附属订阅模组!) *①②配套使用 Precision Engineering 道路距离角度显示(必备功能) Parallel Road Tool 双向平行道路工具(与NET2不兼容,选其一订阅) Network Extensions 2 道路扩展,更多可用的道路(必备功能) Network Skins 2 道路皮肤样式选择(必备功能) No Pillars(v1.1+ compatible) 无柱化(功能) Prop Painter 摆件改色(功能)(!有附属订阅模组!) Building Anarchy 建筑无碰撞(必备功能) Quay Anarchy 河堤无碰撞,修护栏高速护坡必备(功能) Prop Line Tool 直线摆放小物件/划线的工具(必备功能)(!有附属订阅模组!) Road Options 道路颜色设置(功能) Roundabout Builder 环岛建造工具(默认Ctrl+O开启) Advanced Road Tools 曲线道路/匝道建造工具 Touch This! Tool 3 修改各种道路类型(功能) Find It! 查找工具(功能) Toggle It! 隐藏/显示游戏图标(功能) Resize It! 工具栏拓展显示(功能) Undo It! 撤回操作(功能,默认Ctrl+Z使用) Hide It! 隐藏/显示物品(功能) Zone It! 强制道路显示网格(功能) Zoom It! 最大限度拉进和拉远视角(功能) Bulldoze It! 一键拆除选中建筑(功能) Ploppable RICO Revisited 修改建筑参数属性、建筑物(功能) Plop the Growables 可放置建筑物(功能)(!有附属订阅模组!) Instant Return To Desktop 立即返回桌面(功能) Loading Screen Mod 加载界面显示mod、资产加载情况(必备功能) Mini FPS Booster 提高帧率 Less Steam 减少电脑压力,优化游戏速度(功能)

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    热点:Nature最新前沿,Python深度学习基因组学助力您发高分文章!

    基因组学(genomics)是对生物体所有基因进行集体表征、定量研究及不同基因组比较研究的一门交叉生物学学科,基因组学的目的是对一个生物体所有基因进行集体表征和量化,并研究它们之间的相互关系及对生物体的影响 。机器学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。改善疾病诊断方案,了解应该使用哪些药物和给谁服用药物,最大限度的减少副作用,最大限度的提高疗效,所有这些都要求从基因组原始数据开始进行分析。这将是一项非常耗时的过程,因为涉及到的变量太多了,而深度学习恰恰能帮助缩短这一过程,近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学等都在从事深度学习基因组学的研究,这一研究成果更是多次发表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology 等知名国际顶刊上,为我们发表顶刊鉴定了基础。

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