¡Vea todas las respuestas de los estudiantes a múltiples preguntas en un solo lugar! Una hoja de cálculo de Google Sheets es un documento. Si puede hacerlo en un documento de texto de Google, probablemente también pueda hacerlo en una hoja de cálculo de Google Sheets. Me gusta decir «la respuesta siempre es una hoja de cálculo». La incorporación de hojas de cálculo en su clase proporciona a los estudiantes una valiosa habilidad para la vida. ¡Las hojas de cálculo no dan miedo si las usas! Obtenga estudiantes usando hojas de cálculo.
Una de las muchas cosas que es increíble sobre una hoja de cálculo es que puedes agregar múltiples hojas. Esto le permite fragmentar la tarea en partes. Los estudiantes completan las preguntas o la actividad en la primera hoja y luego van a la siguiente hoja. Esto en sí mismo es una gran habilidad para la vida. ¡Simplemente sentirse cómodo para buscar múltiples hojas en una hoja de cálculo ayudará a todos!
Cree múltiples cuadros de respuesta en su hoja de cálculo. Me gusta usar la lata de pintura para llenar las celdas de amarillo para indicar a los estudiantes dónde poner la respuesta.
Me puse un poco elegante con esta hoja de cálculo, pero observe cómo hay múltiples sábanas en la parte inferior. Los estudiantes comienzan con la primera hoja y ponen su nombre en la caja amarilla. Luego pase a la siguiente hoja para hacer la siguiente actividad.
Agregue una hoja a la hoja de cálculo y asígnele «respuestas» (o lo que quiera). La idea es que todas esas cajas de respuestas amarillas llegan a una sola hoja de respuestas. Esto le ayuda a evitar tener que hacer clic en cada pestaña de la hoja de cálculo del estudiante para ver si hicieron la actividad.
¿Qué es hoja de respuestas?
Los postores deben identificar en la hoja de respuesta del postor el tipo de documentación que proporcionarán (es decir, la lista de precios publicada, la lista de compradores anteriores, etc.) para permitir que la Universidad complete este análisis.
El postor debe identificar aquellos elementos que cumplan con los requisitos de Energy Star en la hoja de respuesta del postor.
Indique en la hoja de respuesta del postor el país de origen y el punto de envío.
El postor debe indicar el plazo de garantía en la hoja de respuesta del postor y debe adjuntar documentos de garantía estándar con su oferta.
Nota: Los postores deben reconocer su método para presentar su cuestionario controlando el cuadro apropiado en la hoja de respuesta para ofertas (5.
Indique en la hoja de respuesta del postor si se realiza trabajo en su sitio o el tiempo de respuesta en cualquier trabajo solicitado, la cantidad de millas de su sitio es de nuestro, si el trabajo se realiza en su sitio.
El tiempo de respuesta significa la diferencia en el tiempo entre el cambio del componente que se medirá en el punto de referencia y una respuesta del sistema del 90 por ciento de la lectura final (T90) con la sonda de muestreo definida como el punto de referencia, por lo que el cambio de cambio de El componente medido es al menos 60 por ciento de escala completa (FS) y tiene lugar en menos de 0.1 segundos. El tiempo de respuesta del sistema consiste en el tiempo de retraso para el sistema y del tiempo de aumento del sistema.
La respuesta significa el material presentado por el demandado para responder a la solicitud.
Informe de recogida significa que el informe que detalla la cantidad de dormitorios por día que realmente se usa fuera del bloque de habitación del programa.
¿Cuándo se dice que la hoja de respuestas es óptica?
En este artículo nos centramos en un sistema de autenticación continua independiente del contexto que reacciona en cada acción separada realizada por un usuario. Contribuimos con un algoritmo de modelo de confianza dinámico robusto que se puede aplicar a cualquier sistema de autenticación continua, independientemente de la modalidad biométrica. También contribuimos con una nueva técnica de informes de rendimiento para la autenticación continua. Nuestro enfoque propuesto fue validado con amplios experimentos con un conjunto de datos biométrico conductual único. Este conjunto de datos se recopiló en una condición completa no controlada de 53 usuarios utilizando nuestro software de recopilación de datos. Consideramos los patrones de comportamiento de uso de pulsaciones y del mouse para evitar una situación en la que un atacante evita la detección restringiendo a un dispositivo de entrada porque el sistema solo verifica el otro dispositivo de entrada. Durante nuestra investigación, desarrollamos una técnica de selección de características que podría aplicarse a otros problemas de reconocimiento de patrones. El mejor resultado obtenido en esta investigación es que 50 de 53 usuarios genuinos nunca están bloqueados inadvertidamente por el sistema, mientras que los 3 usuarios genuinos restantes (es decir, 5.7%) a veces están bloqueados, en promedio después de 2265 acciones. Además, solo no se detectaron 3 de 2756 impostores, es decir, solo el 0.1% de los impostores no se detectan. Los impostores se detectan en promedio después de 252 acciones.
En este documento, investigamos el rendimiento de un sistema de autenticación biométrica continua en varias técnicas de análisis diferentes. Los probamos en una base de datos de dinámica de mouse continua disponible públicamente, pero las técnicas también se pueden aplicar a otras modalidades biométricas en un entorno continuo. Probamos todas las diferentes combinaciones de técnicas de fusión, configuraciones de umbral, técnicas de aumento de puntaje y modelos de confianza estáticos versus dinámicos. Describimos ampliamente la forma en que se informa el rendimiento al analizar el rendimiento de un sistema de autenticación continuo. Al contrario de un sistema biométrico para el control de acceso al comienzo de una sesión, ¿puede simplemente informarse el rendimiento no simplemente por un solo valor EER o una curva DET? Mostramos que el rendimiento óptimo que podemos alcanzar con nuestras nuevas técnicas mejora significativamente sobre el rendimiento más conocido en el mismo conjunto de datos.
– La identificación de la persona basada en IRIS se ha convertido en tecnología biométrica en gran medida utilizada en gran medida. Este documento propone una técnica de extracción de características de imágenes de Iris, que utiliza un filtro GABOR 2-D con cuatro orientaciones. Las operaciones de XOR y suma en la salida real e imaginaria para cada resultado de orientación en un número que se codifica en bits para dar el vector de características. Los experimentos muestran que el código XOR-suma proporciona una mayor precisión de reconocimiento (es decir, GAR) en comparación con otra técnica de extracción de características DCT. El valor de GAR para el código XOR-SUM es del 96.33%, mientras que para DCT, su valor es del 90.79%.
Los sistemas de reconocimiento basados en biométricos han superado los problemas pasivos de los sistemas tradicionales de autenticación humana. Sin embargo, el robo de seguridad y la invasión de privacidad son dos problemas pasivos que aún persisten en la implementación efectiva de los sistemas de autenticación basados en biométricos. El compromiso de los datos biométricos puede conducir a una grave violación de seguridad ya que no se puede cambiar el rasgo biométrico del usuario. Para evitar la invasión de plantillas biométricas, se desea transformar la plantilla biométrica original a través de la función de transformación no invertible o irreversible. Esta plantilla transformada se conoce como una plantilla cancelable y se puede reemplazar o reeditar en caso de compromiso. En este artículo, proponemos una nueva técnica de generación de plantillas de iris cancelable basada en el mapeo de mesa de búsqueda aleatoria. La técnica utiliza un vector decimal generado a partir de un vector de características invariante de rotación. El vector de características se genera utilizando el filtro Log Gabor 1-D aplicado a la imagen del IRIS. Los experimentos realizados en varias bases de datos de IRIS confirman la eficacia del enfoque propuesto. Después de aplicar el mecanismo de protección de la plantilla, hemos logrado una tasa de error igual (EER) de 0.37%, 0.43% y 0.79% para las bases de datos de CASIA-V 1.0, CASIA-V3-Interval e ICE 2005 IRIS, respectivamente. Además, la transformación conserva la irreversibilidad, la revocabilidad y las propiedades de diversidad de las plantillas de iris oculto.
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