除了在线教育平台,还有哪些平台可以做直播教育呢?

本文介绍了小程序和短视频平台作为在线教育直播的新选择。通过小程序,讲师可通过直播授课并结合公众号等内容进行推广。短视频平台则有助于精准吸引目标用户,并建立私域流量池。两者均可丰富在线教育形式。

如今在线教育行业正在经历“裁员潮”风波,但这也不是阻止在线教育行业发展的原因。除了在线教育平台之外,还有什么平台可以做直播授课的呢?目前有小程序和短视频平台都有在线教育直播授课的身影。
在线教育直播

1、小程序直播+在线教育

在小程序当中,讲师可以在直播当中授课、讨论教育主题等,增强用户的参与感。在小城直播开始之前,讲师就需要做好宣传和方案。在直播方案中,就要包括有宣传文案、主题、直播人、互动环节、问答环节等,在宣传时,讲师或教培机构可以利用“公众号+视频号+朋友圈+社群”做好推广矩阵,让更多感兴趣的用户加入直播。

2、短视频直播+在线教育

与小程序相比,短视频平台的用户是带有标签的,那么就需要根据目标用户的需求来寻找同样标签的用户,虽然相对来说会更容易引来精准用户,但也要看短视频的推荐机制来行事。同时,讲师或教培机构同样可以在短视频平台之中进行引流,搭建专属的私域流量池,让转化更容易。

在这两个平台中做在线教育直播,可以直播卖课,也可以授课,但也能做更多的直播教育活动,比如圆桌讨论等,开发出更多的直播教育玩法,让在线教育的发展多元化。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优,适用于高精度自动控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深对方法泛能力的理解。
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