Evolving Systems, Volume 15, Issue 4, August 2024
1) 通过基于聚类的表示进行时间序列异常检测作者：Elham Enayati、Reza Mortazavi……Mahmoud Moallem页数：1115 - 11362) 自适应单位分割网络 (APUNet)：一种用于解决 PDE 的局部深度学习方法作者：Idriss Barbara、Tawfik Masrour、Mohammed Hadda页数：1137 - 11583) 使用自适应对强化技术增强黑猩猩优化算法以发展用于会计利润预测的深度 LSTM 作者：Chengchen Yang、Tong Wu、Lingzhuo Zeng页数：1159 - 11784) 用于支持普适边缘应用的同质迁移
Complex & Intelligent Systems, Volume 10, Issue 4, August 2024
1) 一种用于动作识别的人体骨骼关键帧选择优化方法作者：陈浩，潘悦凯，王晨武页数：4659 - 46732) 城市轨道交通网络短期起讫点流量预测：基于多源大数据的深度学习方法作者：崔红萌，司冰峰……潘伟婷页数：4675 - 46963) 用于社区检测的多约束非负矩阵分解：正交正则稀疏约束非负矩阵分解作者：陈子刚，肖奇……李晓勇页数：4697 - 47124) 使用多层时间图神经网络预测社交媒体网络中的流行趋势作者：金瑞东，刘欣，村田刚页数：4713 - 47295) 受全变分和深度去噪先验启发的混合正则化用于图像恢复作者：Hu Liang, Jiahao Zhang...Jinbo Zhu页数
Neural Network (MLP) for Time Series Forecasting in Practice
特征工程和构建 MLP 模型的实用示例简介时间序列，更具体地说是时间序列预测，是专业人士和商业用户中非常著名的数据科学问题。存在几种预测方法，为了理解和更好的概述，可以将其归类为统计或机器学习方法，但事实上，对预测的需求如此之高，以至于可用的选项非常丰富。机器学习方法被认为是时间序列预测中最先进的方法，并且越来越受欢迎，因为它们能够捕捉数据中复杂的非线性关系，并且通常可以提高预测的准确性 [1]。一个流行的机器学习领域是神经网络领域。具体来说，对于时间序列分析，循环神经网络已被开发并应用于解决预测问题 [2]。数据科学爱好者可能会发现此类模型背后的复杂性令人生畏，作为你们中的一员，我可以说我也
Neural Network (MLP) for Time Series Forecasting in Practice | by Daniel J. TOTH | Jul, 2024
时间序列，更具体地说是时间序列预测，是专业人士和商业用户中非常熟悉的数据科学问题。存在几种预测方法，为了便于理解和更好地概述，可以将其归类为统计或机器学习方法，但事实上，对预测的需求如此之高，Daniel J. TOTH 于 2024 年 7 月发表的《神经网络 (MLP) 在时间序列预测中的应用》一文首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
An Off-Beat Approach to Train-Test-Validation Split Your Dataset
确保小数据集分割的分布完整性使用 Microsoft Designer 生成我们都需要对总体进行抽样，以进行统计分析并获得见解。当我们这样做时，目的是确保样本的分布与总体的分布紧密匹配。为此，我们有各种方法：简单随机抽样（其中每个总体成员都有相同的被选中的机会）、分层抽样（包括将总体划分为子组并从每个子组中抽样）、聚类抽样（其中将总体划分为簇并随机选择整个簇）、系统抽样（包括选择总体的每第 n 个成员）等。每种方法都有其优势，并根据研究的特定需求和特点进行选择。在本文中，我们不会关注抽样方法本身，而是关注使用这些概念将用于机器学习方法的数据集拆分为训练-测试-验证集。这些方法适用于所有类型的表
The Pedagogy Of The Oppressed Freire
作者：TeachThought 员工 Paulo Freire 的《被压迫者教育学》是教育理论的基础文本。其持久意义源于对传统教学和学习方法的深刻批判。这部影响深远的作品写于 20 世纪 60 年代，至今仍与出版时一样具有现实意义，为......The Pedagogy Of The Oppressed Freire 一文首次出现在 TeachThought 上。
How Home Tutoring Can Help with Homework Stress
在当今快节奏的教育环境中，家庭作业可能成为学生压力的重要来源。平衡学业、课外活动和个人生活可能让人不知所措。家庭辅导提供了一种个性化的学习方法，可以帮助学生有效地管理他们的工作量。本文探讨了家庭辅导可以缓解家庭作业压力的各种方式，并强调了 TheTuitionTeacher 在此过程中的好处。了解家庭作业压力是什么原因导致家庭作业压力？家庭作业压力源于几个因素，包括时间管理问题、对材料的理解不足以及对学业的期望很高。继续阅读 The Tuition Teacher 官方博客上的“家庭辅导如何帮助缓解家庭作业压力”。
Explore Top Online Learning Tools For Students To Enhance Your Studies
学生的在线学习工具：从 AI 导师到智能笔记本技术已经改变了您与教育材料的互动方式。从提供个性化学习体验的 AI 导师到高效组织笔记的数字平台，这些创新工具正在改变传统的学习方法。作为一名学生，适应这些技术进步可以显著提高...文章探索学生的顶级在线学习工具以提高您的学习水平首先出现在 TeachThought 上。
Balancing Exams and Well-being: My Journey to Success
Zainab 分享了她通过有效的时间管理、主动学习、自我照顾和在需要时寻求支持来管理学业压力的经历。- Zainab 大学考试和作业常常让我感到不知所措，把本应是学习经历的事情变成了我的主要压力来源。我注意到压力表现为焦虑、注意力不集中，甚至头痛和失眠等身体症状。尽早识别这些迹象是有效管理它们的关键，我发现良好的时间管理确实有助于缓解学业压力。制定详细的时间表、将任务分成更小的部分、优先处理紧急任务和设定现实的目标都帮助我避免了最后一刻的临时抱佛脚，并确保我有足够的时间学习更具挑战性的科目。这不仅关乎我学习了多少时间，还关乎我如何有效地利用这些时间。主动学习方法，如用我自己的话总结信息、教给别
Machine learning accelerates discovery of solar-cell perovskites
通过生成钙钛矿材料精确带隙的数据集并使用机器学习方法，确定了几种有前景的卤化物钙钛矿用于光伏应用。图片来源：H. Wang (EPFL) 作者：Nik Papageorgiou 随着我们将太阳能融入日常生活，找到能够有效转换的材料变得非常重要 […]
The Future of K–12 STEM Education: Trends to Watch in 2024
教育系统正在快速发展。用传统学习方法满足学生需求的日子已经一去不复返了。这种变化的催化剂是教学创新、社会变革和技术进步。K-12 STEM 教育的兴起就是对教育领域产生积极影响的一个例子。随着 [...]
Is deep learning a necessary component of artificial intelligence?
巴伊兰大学的科学家继续研究树状架构，研究人工智能对深度学习的需求，并提出了可能对复杂分类任务更有效的替代机器学习方法。
The Transformative Power of US Internship Programs for International High School Students
现在，世界各地的 COVID-19 边境限制已几乎 100% 解除，这是一个探索祖国以外新机遇的激动人心的时刻。对于那些满怀热情准备接受高等教育的国际高中生来说，在美国实习可以极大地促进他们为大学做准备。此外，这些实习可以为学生提供独特的全球视野、技能发展、社交机会和个人充实，这些都可以真正改变生活。让我们来谈谈美国实习如何塑造国际高中生的未来。 简历/履历增强和大学申请 美国实习可以成为高中生简历或履历的独特补充。它展示了主动性、适应性和对自我提升的承诺。对于考虑接受高等教育的学生来说，实习通过展示实践经验和积极主动的学习方法，为他们在大学申请中提供了竞争优势。全球视野和文化丰富 在美国实习
Wisdom Factories and AI Games with Dr. Tim Dasey
注意：以下节目笔记是使用 Anthropic 的 Claude.ai 创建的 - 毕竟这似乎是一个切题的：我们应该如何让学生为快速自动化的世界做好准备？在本期节目中，主持人 Mike Palmer 与《智慧工厂：人工智能、游戏和现代工人的教育》一书的作者 Tim Dasey 博士探讨了这个问题。Dasey 解释了为什么传统的专注于专业知识的教育模式变得不那么重要。随着人工智能处理更多常规分析任务，人类将需要擅长批判性思维、创造力和管理复杂性等高阶技能。Dasey 主张修改课程以教授这些“智慧”能力。他认为基于问题和协作的学习方法具有巨大潜力，以及利用游戏为复杂系统提供有意义的体验。然而，Das
Evolving Systems. Volume 15, Issue 3, June 2024
1）基于改进的Bi-LSTM神经网络的山区公路隧道入口路面温湿度预测作者：陶睿，彭睿……乔建刚页数：691 - 7022）反脆弱视角下涉及非凸属性的投资组合选择多目标优化作者：Davi Gotardelo，Leonardo Goliatt页数：703 - 7153）通过深度学习和计算机视觉打造AI设计师作者：Caner Balim，Kemal Ozkan页数：717 - 7294）RVFLN-CDFPA：一种利用混沌差分花授粉算法优化的随机向量函数链接神经网络，用于日前净资产价值预测作者：Smita Mohanty，Rajashree Dash页数：731 - 7575）DeepNet-WI：
Making Amazing Experiential Learning with Dr. Steve Joordens and Lilaani Thangavadivelu
Steve Joordens 博士与 Lilaani Thangavadivelu 一起回到节目中，与主持人 Mike Palmer 一起讨论他们最近对基于项目的协作学习方法的研究，这些方法可以实现大规模的变革性学习体验。Mike 欢迎 Steve 回来，我们听到 Lilaani 在 2019 年秋季首次体验 Steve 的心理学入门课程。然后，她和 Steve 分享了他们对一项新研究的研究结果，该研究涉及 450 个学生团队与 Swab the World 合作制作公共服务公告，以分享干细胞研究在多伦多和世界各地非白人社区的重要性。他们使用 Steve 实验室设计的点对点反馈工具 peerS
S.T.E.M. 教育的重要性及其在航空领域的作用 S.T.E.M. 教育是一种跨学科的学习方法，融合了科学、技术、工程和数学，对于培养当今的学生迎接明天的世界至关重要。这些领域在技术飞速发展的时代至关重要，它们推动着创新引擎并支撑着我们所看到的发展[…] 探索互动航空-S.T.E.M. 区：阿伯茨福德航展如何激励下一代飞行员首先出现在阿伯茨福德国际航展上。
Self-supervised learning tutorial: Implementing SimCLR with pytorch lightning
了解如何实现臭名昭著的对比自监督学习方法 SimCLR。在 PyTorch 和 PyTorch-lightning 中逐步实现
