The Many Faces of Reinforcement Learning: Shaping Large Language Models
近年来，大型语言模型（LLM）已大大重新定义了人工智能（AI）的领域，使机器能够以非常熟练的方式理解和生成类似人类的文本。这种成功在很大程度上归因于机器学习方法的进步，包括深度学习和强化学习（RL）。尽管有监督的学习在训练中发挥了至关重要的作用[…]帖子的帖子，但塑造大型语言模型的许多面孔首先出现在Unite.ai上。
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 1, January 2025
1）IMTLM-Net：基于定位机制网络的改进型多任务转换器，用于手写英文文本识别作者：张乾锋、刘峰、宋婉如2）基于混合数据类型的系统可靠性建模因果发现与故障诊断作者：王小康、蒋思琪、王墨竹3）一种用于负荷预测的二次支持向量回归方法作者：贾彦河、周帅光、高哲明4）释放拼音的力量：利用多重嵌入和注意力机制促进中文命名实体识别作者：赵吉贵、钱玉荣、小开提艾孜买提5）CSTrans：用于无监督域自适应的跨子域转换器作者：刘俊驰、张翔、罗志刚6）煤矿设备系统的交互关系推理方法作者：曹宪刚、高嘉俊、程博阳7）一种用于高光谱异常的新型图卷积和频域滤波方法检测作者：杨丁、闫浩、阿如涵8）一种考虑残差恢复的新
Khanmigo and Blooket: AI Question Sets for Fun Classroom Challenges
借助 Khanmigo 和 Blooket，无需增加更多工作即可将学习游戏化！世界各地的教师都在努力创建引人入胜的课程并使用吸引学生兴趣的学习方法，但规划可能很耗时，这已经不是什么秘密了。可汗学院的免费人工智能助教 Khanmigo 和 Blooket 之间的这一激动人心的合作，[…]文章《Khanmigo 和 Blooket：用于有趣课堂挑战的人工智能问题集》首先出现在可汗学院博客上。
Teen ChatGPT Usage Surges: What Does This Mean for Education?
数字很清楚：自 2023 年以来，青少年 ChatGPT 用于学校作业的人数翻了一番。这不是一个小转变。这是一个信号，表明学生正在采取一种全新的学习方法。让我们看看现在学校里到底发生了什么。最新的皮尤研究中心数据显示，26% 的青少年现在正在使用 […] 文章《青少年 ChatGPT 使用量激增：这对教育意味着什么？》首先出现在 Unite.AI 上。
Interactive Video-Based Learning: Driving Learner Engagement
数字生活改变了学习方法的面貌。交互式视频学习是这方面的游戏规则改变者。它将视频的力量与互动性相结合，让位于沉浸式学习体验，增强了参与度和保留率。这篇文章首次发表于 eLearning Industry。
‘Switch’ by VEX Robotics: Bridging the Gap Between Block Coding and Python
帮助学生在熟悉的编码环境中按照自己的节奏学习 Python 德克萨斯州格林维尔 2024 年 12 月 9 日 /PRNewswire-PRWeb/ — K-12 STEM 教育的领导者 VEX Robotics 宣布推出“Switch”，这是一种革命性的计算机科学学习方法。Switch 是……继续阅读 →
Shake Up Your Learning Strategy For Mastery
踏上技能习得之旅是一场错综复杂的冒险，不是吗？制定有影响力的学习途径并推动个人从新手变成大师需要了解何时使用正确的学习方法。本文首次发表于 eLearning Industry。
The new ecolinguistics: A vision for the future of language learning
《数字教育前沿》发表的一篇文章倡导一种变革性的语言学习方法，引入了一种新的生态语言学框架，强调语言、技术和具体参与之间的动态相互作用。这项工作的标题是“新生态语言学：用数字技术进行语言学习。”
Researchers Develop Accurate Method for Detecting Parkinson’s Disease
多伦多大学和普埃布拉美洲大学的研究人员开发了一种先进的机器学习方法，利用大脑成像技术跟踪休息期间的大脑活动，以提高对帕金森病的检测。这项由 Gabriel Solana-Lavalle 博士及其同事领导的研究应用了因果森林机器学习算法来分析[...]
许多医疗保健应用本质上是多模态的，涉及多种生理信号。随着这些信号的传感器变得越来越普遍，改进多模态医疗保健数据的机器学习方法至关重要。预训练基础模型是一条有希望的成功途径。然而，在医疗保健领域开发基础模型的方法仍处于早期探索阶段，鉴于生理信号的多样性，目前尚不清楚哪种预训练策略最有效。这部分是由于多模态健康数据面临的挑战：获取许多患者的数据是……
A Balanced Approach to Tech and Learning: Revising the Dynamic Learning Model
文章《平衡的技术和学习方法：修订动态学习模型》首先出现在 Shake Up Learning 上。作为教育工作者，在有意义的技术集成和有效的教学实践之间找到平衡是一项持续的挑战。在本集中，Kasey 重新审视了动态学习模型，以探索它如何发展以更好地服务于当今的课堂，特别是在技术和人工智能的作用日益增强的情况下，而不会牺牲心理健康和健康。本集内容包括继续阅读文章《科技与学习的平衡方法：修订动态学习模式》首先出现在 Shake Up Learning 上。
How To Find And Close Skill Gaps In Your Organization?
应确定技能差距，以正确实施培训战略。旧的自上而下的方法容易导致效率低下。这里建议采用基于技能的学习方法，促进团队合作和点对点技能提升。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
Employee Well-Being And Learning: Building A Resilient Workforce
本文探讨了学习与发展 (L&D) 专业人士如何将幸福感融入他们的培训计划，以提高参与度、生产力和保留率。通过整体学习方法探索创建更具韧性、心理健康的员工队伍的策略。本文首次发表于 eLearning Industry。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 9, September 2024
1) GIFTWD：基于前景理论的广义直觉模糊三支决策模型作者：戴建华，陈涛，张凯，刘敦，丁伟平页数：4805 - 48192) 多尺度决策信息系统中基于直觉模糊数的前景理论三支决策方法作者：肖义斌，詹建明，张超，吴伟志页数：4820 - 48343) 一种用于时间序列数据多粒度模糊关联分析的新型三支深度学习方法作者：蒋春茂，段颖页数：4835 - 48454) 一种融合模糊偏好关系下三支聚类和遗憾理论的大规模群体决策方法作者：郭伦，詹建明，张超，徐泽水页数： 4846 - 48605) 基于模糊规则的投资组合选择系统使用技术分析作者：Ahmad Zaman Khan、Pankaj Gupta
摘要：目前尚不存在使用浅层机器学习和低密度时间序列图像进行自动训练数据生成和土地覆盖分类的近全球框架。本研究提出了一种使用 Sentinel-2 颗粒的两个日期在七个国际站点绘制九类、六类和五类土地覆盖的方法。该方法使用一系列光谱、纹理和距离决策函数与修改后的辅助层相结合来创建二进制掩码，从中生成一组平衡的训练数据应用于随机森林分类器。对于土地覆盖掩码，对反射率、光谱指数值和欧几里得距离层应用了逐步阈值调整，评估了 62 种组合。计算了全球和区域自适应阈值。使用年度 95 和 5 百分位 NDVI 合成为决策函数提供时间校正，并将这些校正与原始模型进行比较。精度评估发现，两日期土地覆盖和时间校
Leading in K12 EdTech with James Rhyu
在我们的第 9 季教育趋势中，我们邀请到了 Stride, Inc.（前身为 K12）首席执行官 James Rhyu。Stride 在教育技术领域拥有 25 年的经验，对 K-12 教育不断发展的前景提供了独特的见解。Rhyu 的职业生涯始于会计和金融，通过个人情况和偶然的工作机会进入教育行业。如今，他已在公司工作 13 年，对家庭在教育方面的需求有了深刻的理解。我们讨论了疫情如何改变了人们对在线学习的看法。虽然许多家庭在这段时间里苦苦挣扎，但它也为教育带来了新的可能性。Rhyu 强调了在这一充满挑战的时期认可教师的努力的重要性。谈话转向个性化学习和人工智能在教育中的作用。 James 告诫
