“Procrastinated”一词源自拉丁语，意为“推迟到明天”，指习惯性或非理性地拖延做某事，例如在截止日期前拖延写报告或选择大学时的犹豫。

本文介绍了使用神经网络解决逆问题的创新方法，可以在训练数据上找到更优的解决方案。这种方法在科学和工程领域中的应用具有重要意义。

本论文研究了在教学设计中利用大型语言模型（LLMs），尤其是GPT-4的应用。通过两个案例研究，讨论了AI驱动内容生成的益处和局限性，并提供了使用LLM的最佳实践。研究还展望了未来的推荐系统，以定制个性化的教学设计策略。该研究有助于理解和利用AI驱动的语言模型潜力，提升教育成果。

Sat-NeRF是S-NeRF模型的修改实现，能够合成稀疏卫星图像的新视图，并考虑光照变化。通过神经网络输出反照率和入射辐照度，并将辐射度作为太阳直射光和天空漫反射颜色的函数。通过超参数研究，成功将NeRF和S-NeRF拟合数据并产生最佳预测。