游戏介绍
当前的实验分享有两种方式,一种是将已有的精品资源进行分享,一种是将保存的个人资源进行分享。
1.精品资源
对于精品资源,有两种分享的方法:
①直接在精品资源页面,点击相应实验的“ · · · ”,点击“分享”
精品资源分享方式
点击“复制”,即可将实验资源以链接的形式进行外部分享
②可以在实验预览界面,点击分享图标,即可以链接的形式进行外部分享,
预览页面分享方式
2.个人资源
对于自己保存的实验,可以在个人资源页面,点击相应实验的“ · · · ”,点击“分享”
个人资源分享方式
点击“复制”,即可将实验资源以链接的形式进行外部分享
1、NB物理实验学生端让实验操作不再受空间和时间的限制
2、便捷分享可以和同学、朋友或孩子一起分享动手学习带来的快乐。
3、高仿真实验器材无需进入实验室,便可获得真实的实验操控及学习体验。
1、为了在游戏中脱颖而出,你必须时刻保持头脑清醒和快速思考。
2、文章的设计尽量真实,让玩家能够体验到游戏中真实体验的乐趣。
3、创造紧张和令人兴奋的逃离氛围,让玩家体验游戏中令人兴奋的探索之旅。
1. 安全性高:避免了传统实验室中可能存在的危险和安全隐患,保障了学生的安全。
2. 资源节约:减少了实验器材的损耗和浪费,降低了实验成本。
3. 提升教学效果:通过虚拟实验的方式,使学生能够更直观地观察实验现象和结果,加深对知识的理解和记忆。
1、描述性统计自动计算均值、标准差等20+基础指标,一键生成报告。
2、相关性分析提供Pearson、Spearman等多种系数矩阵可视化。
3、T检验/方差分析向导式界面引导设置参数,避免统计方法误用。
4、数据清洗工具识别异常值、缺失值,支持插补与过滤操作。
1、智能图表推荐根据数据类型自动匹配最优可视化方案。
2、动态交互图表支持缩放、筛选与数据标签动态显示。
3、学术风格预设符合APA/MLA等论文格式的图表模板。
4、多图拼接功能将不同分析结果组合成科研面板对比展示。
1、插件市场提供200+社区贡献的专业分析模块,如生存分析工具包。
2、Jupyter内核集成可在软件内直接运行并调试Python代码。
3、API接口支持从MySQL、MongoDB等数据库直接提取数据。
4、批处理模式用JSON配置文件定义自动化分析流程。
1、教学模式逐步显示分析步骤背后的统计学原理与公式推导。
2、错误检查系统标记潜在方法学问题,如非正态数据用参数检验。
3、项目共享生成加密链接,他人可查看完整分析过程与结果。
4、学术规范库内置常见期刊的数据呈现要求与伦理指南。
游戏信息