谷歌帮助开发人员面向教育应用

谷歌在Play商店中设立了专门的教育应用部门,旨在为开发者提供一个新平台,专注于教育领域的应用开发。该商店允许教育应用通过批量购买、云分发等方式直接触达学校和学生,简化了推广流程。已有多款教育应用入驻,如ClassDojo、ExplainEverything等。开发者可通过Google Play开发者控制台将应用标记为适合教育市场,同时获得教育专业人士的评价和元数据支持。

谷歌,Android,教育谷歌已经在其Play商店中启动了一个特殊部门,在这里,教育人士可以找到适用于教育的很不错的app。

商店的新Google Play for Education部门在11月13日被公布于Google Play团队的战略教育合作伙伴Shazia Makhdumi 在Android Developers Blog上发表的文章。

新的商店“是Google Play的扩展,为学校设计,使得开发人员和内容提供者接触教育行业。它提供批量购买通过购买订单,通过云即时分布教育应用、视频和其它教育内容到学生的Android平板电脑。Google Play for Education帮助你的app在合适的受众中获得可见性和关注度,无需亲自去敲学校的门来推销自己的产品。

Android应用开发人员,Google Play for Education商店是一个新的成熟的领域,为老师和管理人员对专业的教育应用进行精确地定位。如果你已经构建了一个对学校很有益的Android app,或者是有想法构建一个——现在是时候纵身跃入了。

已经在新商店中供应的app包括Class Dojo,一个课堂行为修改应用;Explain Everything,一个适用于各种课堂的屏幕转播和电子白板应用;Nearpod,能帮助教师管理其学生设备上的内容;Socrative,提供教学游戏和课堂练习。

已经提供了一个教育Android应用的开发人员,可以用Google Play开发者控制台来标记他们的app,将其识别为为适合中小学教育市场的软件并受到教育人士的认可。这些教育人士分配适当的科目、年级和共同的核心标准元数据,同时评估app是否切合Google Play for Education课堂使用标准

特殊Play商店部门背后的理念,是教师能够真正的使用高质量应用并且需要一个方便的地方来找寻和回顾它们。

这就是开发人员能够提供让教师越来越多地使用的工具的地方。无论你是否已经有了现成的中小学教育应用或是正在试图构建一个,看看我们的详细要求和指导方针——以确保你的app适合中小学环境。

开发人员在通过开发者控制台上传和发行app到Google Play for Education之前,还应确保它们还为7英寸和10英寸Android平板做了优化。谷歌会通过邮件附带上开发人员呈上的app联系他们。

谷歌经常为Android开发人员提供新服务和机遇。11月上旬,谷歌就为他们推出了一项便宜的语言翻译服务,来帮助他们翻译app从而促进产品走向国外。新服务价格从小app75美元到大app150美元/每种语言不等。

在9月,谷歌的Android项目公布了RenderScript Support Library和一个升级软件开发者工具包(SDK)允许开发人员扩展其核心Android代码之外的用途。新的RenderScript Support Library 和升级的SDK工具允许开发人员在早至Android 2.2版本的平台上使用RenderScirpt。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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