In this paper, a person-delay-based

In this paper, a person-delay-based optimization method is proposed for an intelligent TSP logic that enables bus/signal cooperation and coordination among consecutive signals under the Connected Vehicle environment. This TSP logic, called TSPCV-C, provides a method to secure the mobility benefit generated by the intelligent TSP logic along a corridor so that the bus delay saved at an upstream intersection is not wasted at downstream intersections. The problem is formulated as a Binary Mixed Integer Linear Program (BMILP) which is solved by standard branch-and-bound method. Minimizing per person delay has been adopted as the criterion for the model. The TSPCV-C is also designed to be conditional. That is, TSP is granted only when the bus is behind schedule and the grant of TSP causes no extra total person delay.

This review evaluates simulation learning experiences of final-year nursing students. Given that a high-fidelity simulation assessment occurs in the topic, this article evaluates the establishment of an unstaffed redo station following simulation debrief as a scaffolded learning strategy. A total of 230 participants of a total cohort of 431 undergraduate final-year nursing students. Likert ratings and open-ended responses in the end-of-topic feedback survey enabled a content analysis of participant experiences with the simulation redo station. Answers from the high number of responses provided interesting insights for why students agreed that the redo station improved their learning experience. The redo station was perceived by students as a positive tool to enhance their own learning. Use of a staffed redo station may further enable student-focused learning. Future exploration of this learning and clinical reasoning in regards to deteriorating patients is warranted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้ วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพคนคะแนนล่าช้าจะเสนอสำหรับมีช้อนชาตรรกะอัจฉริยะที่ช่วยให้รถ/สัญญาณความร่วมมือและประสานงานระหว่างสัญญาณติดต่อกันภายใต้สภาพแวดล้อมการเชื่อมต่อรถ ตรรกะนี้ช้อนชา เรียกว่า TSPCV-C แสดงวิธีการที่ปลอดภัยประโยชน์เคลื่อนไหวที่สร้างขึ้น โดย TSP ตรรกะอัจฉริยะตามทางเดินในอาคารเพื่อให้รถหน่วงเวลาบันทึกที่แยกต้นน้ำไม่เสียที่ปลายแยก ปัญหาเป็นสูตรเป็นแบบไบนารีผสมเต็มเชิงเส้นโปรแกรม (BMILP) ซึ่งแก้ไขได้ โดยวิธีผูกกับสาขามาตรฐาน ลดต่อความล่าช้าของบุคคลถูกนำมาใช้เป็นเงื่อนไขสำหรับแบบจำลอง ยังมีการออกแบบ TSPCV-C จะเป็นแบบมีเงื่อนไข นั่นคือ TSP ได้รับเฉพาะเมื่อรถบัสคั่ง และการช้อนชาทำให้เกิดล่าช้าไม่รวมพิเศษคนThis review evaluates simulation learning experiences of final-year nursing students. Given that a high-fidelity simulation assessment occurs in the topic, this article evaluates the establishment of an unstaffed redo station following simulation debrief as a scaffolded learning strategy. A total of 230 participants of a total cohort of 431 undergraduate final-year nursing students. Likert ratings and open-ended responses in the end-of-topic feedback survey enabled a content analysis of participant experiences with the simulation redo station. Answers from the high number of responses provided interesting insights for why students agreed that the redo station improved their learning experience. The redo station was perceived by students as a positive tool to enhance their own learning. Use of a staffed redo station may further enable student-focused learning. Future exploration of this learning and clinical reasoning in regards to deteriorating patients is warranted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพคนล่าช้าตามเสนอสำหรับตรรกะ TSP อัจฉริยะที่ช่วยให้รถบัส / ความร่วมมือของสัญญาณและการประสานงานระหว่างสัญญาณต่อเนื่องภายใต้สภาพแวดล้อมยานพาหนะที่เกี่ยวโยงกัน ตรรกะ TSP นี้เรียกว่า TSPCV-C มีวิธีการรักษาความปลอดภัยการเคลื่อนไหวของผลประโยชน์ที่เกิดจากตรรกะ TSP อัจฉริยะพร้อมทางเดินเพื่อให้ล่าช้ารถบัสที่บันทึกไว้ที่สี่แยกต้นน้ำจะไม่สูญเปล่าที่แยกปลายน้ำ ปัญหาที่เกิดขึ้นเป็นสูตรที่เป็นไบนารีผสมจำนวนเต็มโปรแกรมเชิงเส้น (BMILP) ซึ่งได้รับการแก้ไขโดยสาขาและผูกพันวิธีการมาตรฐาน ลดความล่าช้าต่อคนได้รับการรับรองเป็นเกณฑ์สำหรับรูปแบบ TSPCV-C ยังออกแบบมาเพื่อเป็นเงื่อนไข นั่นคือ TSP จะได้รับก็ต่อเมื่อรถบัสที่อยู่เบื้องหลังตารางเวลาและทุนของ TSP ทำให้เกิดความล่าช้าไม่รวมคนพิเศษ.

รีวิวนี้ประเมินประสบการณ์จำลองการเรียนรู้ของนักศึกษาพยาบาลปีสุดท้าย ระบุว่าการประเมินความจงรักภักดีสูงจำลองที่เกิดขึ้นในหัวข้อบทความนี้ประเมินสถานประกอบการของสถานีทำซ้ำ unstaffed ดังต่อไปนี้การถ่ายทอดข้อมูลการจำลองเป็นกลยุทธ์การเรียนรู้ scaffolded รวม 230 เข้าร่วมของกลุ่มทั้งหมด 431 นักศึกษาพยาบาลปีสุดท้ายในระดับปริญญาตรี การจัดอันดับ Likert และการตอบสนองที่เปิดกว้างในการสำรวจความคิดเห็นที่สิ้นสุดของหัวข้อการเปิดใช้งานการวิเคราะห์เนื้อหาจากประสบการณ์ของผู้เข้าร่วมกับสถานีจำลองการทำซ้ำ คำตอบจากจำนวนที่สูงของการตอบสนองให้ข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจสำหรับเหตุผลที่นักเรียนเห็นว่าสถานีทำซ้ำปรับปรุงประสบการณ์การเรียนรู้ของพวกเขา สถานีทำซ้ำได้รับการรับรู้ของนักเรียนเป็นเครื่องมือในเชิงบวกที่จะส่งเสริมการเรียนรู้ของตัวเอง การใช้งานของสถานีทำซ้ำบุคลากรต่อไปอาจช่วยให้การเรียนรู้ของนักศึกษาที่มุ่งเน้น สำรวจในอนาคตของการเรียนรู้และคลินิกเหตุผลนี้ในการไปถึงผู้ป่วยที่ทวีความรุนแรงขึ้นเป็นประกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้ คนที่ใช้วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการเสนอเพื่อตรรกะช้อนชาอัจฉริยะที่ช่วยให้รถบัส / สัญญาณความร่วมมือและการประสานงานระหว่างสัญญาณเชื่อมต่อยานพาหนะติดต่อกันภายใต้สภาพแวดล้อม ช้อนชา ตรรกะนี้ เรียกว่า tspcv-c มีวิธีการรักษาความปลอดภัยการประโยชน์ที่สร้างขึ้นโดยฉลาดช้อนชาตรรกะตามทางเดินเพื่อให้รถชะลอช่วยแยกน้ำไม่เสีย บริเวณทางแยกที่ปลายน้ำ ปัญหาคือ สูตรผสมเป็นเลขฐานสองจำนวนเต็มโปรแกรมเชิงเส้น ( bmilp ) ซึ่งถูกแก้ไขโดยสาขามาตรฐานและถูกวิธี ลดความล่าช้าต่อบุคคลได้รับการรับรองเป็นเกณฑ์สำหรับรูปแบบ การ tspcv-c ยังออกแบบมาเป็นเงื่อนไข นั่นคือ tsp ได้รับเฉพาะเมื่อรถจะช้ากว่าที่กำหนด และให้ของฝุ่นละอองสาเหตุพิเศษไม่รวมคน )รีวิวนี้ประเมินการจำลองประสบการณ์การเรียนรู้ของนักศึกษาปีสุดท้าย พยาบาล ที่ให้ความเที่ยงตรงสูง ประเมินการเกิดขึ้นในหัวข้อ บทความนี้จะประเมินการจัดตั้ง unstaffed ทำซ้ำตามการจำลองสถานีสอบสวนเป็นนั่งร้านการเรียนรู้กลยุทธ์ รวม 230 คน ของหมู่คนทั้งหมด 431 ระดับปริญญาตรีปีสุดท้ายของนักศึกษาพยาบาล การจัดอันดับลิและการตอบสนองปลายเปิดในตอนท้ายของการสำรวจความคิดเห็นในหัวข้อการใช้งานการวิเคราะห์ประสบการณ์เข้าร่วมด้วยการทำสถานี คำตอบจากจำนวนของการตอบสนองที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจสำหรับเหตุผลที่นักเรียนเห็นว่าทำใหม่สถานีปรับปรุงประสบการณ์การเรียนรู้ของพวกเขา การทำซ้ำได้ ตามการรับรู้ของนักศึกษาเป็นเครื่องมือที่ดีเพื่อเสริมสร้างการเรียนรู้ของตนเอง ใช้ของเจ้าหน้าที่สถานีอาจเพิ่มเติมให้นักเรียนใหม่ เน้นการเรียนรู้ อนาคตของการสำรวจของการเรียนรู้และการให้เหตุผลทางคลินิกในผู้ป่วยที่เกี่ยวกับช่วง เป็นประกัน