小学计算机学期工作总结,学年第二学期小学计算机教学工作总结范文

本学期,教师详述了在计算机教学、科普活动、课题研究、技术指导及获奖项目中的点滴,展示了丰富的实践成果和教学成效。

各位领导、老师,大家好!转眼间这一学期又将结束,现将本学期所做的事情汇报如下:

一、具体工作:

1、3月份完成学校教学统计上报工作

2、3月份拍摄“科普云屏媒使用方法”微视频,与班主任配合教学生如何使用科普云屏媒

3、4月份作为课题组成员,组织老师拍摄微课

4、5月份作为技术支持,帮助5位老师拍摄微课

5、6月份组织校园打字比赛

6、6月份开展校内公开课一节、录像课一节

7、5-7月份参与区科普示范校、市科普示范校、少年宫、疾控检查材料准备工作

8、校园广播控制、科普云屏媒新闻上传。

二、获奖情况:

1、辅导学生参加区创意大赛,作品《唇膏式*盒》获区三等奖

2、辅导学生参加电脑制作比赛,作品《采莲曲》获省一等奖

3、参加合肥市信息技术大练兵,个人博客获合肥市二等奖

一份春华,一份秋实,在教书育人的道路上我付出的是汗水,然而我收获的却是那一份份充实。新的一年,我将继续努力,与大家携手共进。谢谢!

看了学年第二学期小学计算机教学工作总结范文还看了:本学期,我担任学校的三至六年级信息技术教学工作。通过教学工作使我深刻地认识到信息技术课程的地位和作用,对信息技术的发展有了正确的认识,它既是基础教育课程改革和发展的需要,又是小学素质教育工程的重要内容。现代社会是信息时代,计算机技术是现代科...

计算机教学教研组年终工作总结(一)一年来,计算机教研组在学校领导的关怀指导下,根据学期初制定的学期工作计划,牢牢把握教学、统考(高考)、服务这三项重点工作,努力营造良好教科研氛围,扎实开展教育教学研究工作,并取得了一定成绩。现将一学期来的情...

小学教师计算机培训工作总结我校是xx省现代信息技术教育试验校,学校自承担试验项目之日起,花费大量资金购置计算机,建立健全学校微机室、课件室,为落实试验课题和不至于使资金白白投入,对广大教师积极进行现代信息技术的培训工作成为当务之急。现将我校...

这学期可谓历史之最,时间短而节奏快,却让我得到前所未有的成长和收获。一、教学研究,稳步前进作为一线教师,教学自然是第一抓手,本学期参加了各种教学比赛,也取得了一些成绩。参加教育教学论文评比获得三等奖,虽然得奖了,但始终未能有所突破,可见自己...

信息技术课是一门*作性很强的学科,这就要求老师在讲课时尽可能地把一些*作步骤演示给学生看。下面是小编为大家搜集整理出来的有关于小学计算机教学年度工作总结,欢迎阅读!小学计算机教学年度工作总结[1]本学期,我担任学校的三、五年级信息技术教学工...

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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