In this paper we mention deep learning. Deep learning can be used to improve computing service provider revenue in the mobile blockchain network or to use a machine to study standard mobile detection tasks (e.g., activity recognition). Using deep neural networks can compare results with learning techniques in more common use. Also, we see the deep learning for massive amounts of data and deep learning for a wide variety of data and high-velocity data. Beyond all applications Big Data and Machine learning can be used to improve education, and its practices and procedures.

Este artigo investiga as tendências atuais na transformação de laboratórios STEM na era da digitalização devido à integração de tecnologias digitais e ao reconhecimento da importância do desenvolvimento de habilidades metacognitivas. O artigo examina o papel da metacognição e seu impacto no processo de aprendizagem, bem como o uso de tecnologias digitais, como laboratórios remotos, laboratórios virtuais, realidade aumentada, realidade virtual e dispositivos móveis na educação STEM. Os resultados desta pesquisa sugerem que o uso dessas tecnologias digitais pode ser benéfico para a aprendizagem de ciências no ensino superior e secundário. Além disso, essas tecnologias podem ser usadas para promover o engajamento, a colaboração e o acesso dos alunos ao conhecimento científico. Além disso, a metacognição é uma habilidade importante para professores e alunos, e pode ser desenvolvida através do uso da pirâmide do conhecimento, pirâmide de inteligência emocional, pirâmide metacognitiva e modelos de pirâmide de superdotação.