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一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
二氧化碳排放对东非社区国家农业生产指数的影响：平均均值和固定效应方法
大气中二氧化碳（CO 2）的增加引起的持续的气候变化威胁使全球行动主义重新点燃了其对农业生产的有害影响，并具有最大的韧性。因此，当前的研究研究了CO 2排放和农业生产指数之间的因果关系，同时使用1996年至2019年的数据来控制可再生能源消耗，可耕地和治理。该研究应用了汇总的平均组/自回旋分布式滞后和固定效应方法，并使用dumitrescu和Hurlin Granger非泡沫测试进行了测试，并测试了感兴趣的变量之间的因果关系。长期方程式表明，CO 2排放，可再生能源消耗，劳动力和可耕地的土地规模对作物产量指数具有积极影响。，而可再生能源消耗，劳动力，可耕地的土地规模和治理对牲畜生产指数产生积极影响。虽然CO 2排放和作物产量指数之间不存在因果关系。但是，治理和耕地规模对农业生产的影响尚无定论。为了实现对人民零饥饿的联合国可持续发展目标，东非社区国家需要商业化农业生产并采用更环保的农业技术。
基于大数据模糊K-均值群集的英语教学能力的评估算法
回答传统英语教学能力评估算法中大数据信息不准确的分类问题，本文提出了基于大数据模糊K-Means Clustering的英语教学能力估计算法。首先，本文建立了约束参数索引分析模型。其次，定量递归分析用于评估大数据信息模型的功能，并实现功能约束特征信息的熵特征提取。最后，通过整合大数据信息融合和K-Means聚类算法，该文章可以实现用于英语教学能力的指标参数的聚类和集成，准备相应的教学资源分配计划，并评估英语教学能力。实验结果表明，使用此方法评估英语教学能力具有良好的信息融合分析能力，并提高了教学能力评估的准确性和教学资源应用的效率。
使用卷积神经网络和模糊 K 均值聚类分割脑肿瘤病变区域 S. Fooladi、H. Farsi *、S. Mohamadzadeh
脑肿瘤分割是医学图像处理的最重要方法之一。非自动分割广泛应用于临床诊断和药物治疗。然而，这种分割在医学图像中不准确，特别是在脑肿瘤方面，而且可靠性较低。本文的主要目的是开发一种脑肿瘤分割方法。本文提出了一种卷积神经网络和模糊K均值算法的组合来分割脑肿瘤的病变区域。它包含三个阶段：图像预处理以降低计算复杂度、属性提取和选择以及分割。首先，使用自适应滤波器和小波变换对数据库图像进行预处理，以从噪声状态中恢复图像并降低计算复杂度。然后通过提出的深度神经网络进行特征提取。最后，通过模糊K均值算法进行处理，分别分割肿瘤区域。本文的创新之处在于实现具有最佳参数的深度神经网络，识别相关特征并删除不相关和重复的特征，目的是观察能够很好地描述问题的特征子集，同时尽量减少效率降低。这可以减少特征集，在操作过程中存储数据收集资源，并减少总体数据以限制存储需求。所提出的分割方法已在 BRATS 数据集上得到验证，准确率为 98.64%，灵敏度为 100%，特异性为 99%。
UMM：无监督均值差异最大化
摘要 许多脑机接口利用响应视觉、听觉或触觉刺激而引发的脑信号，即所谓的事件相关电位 (ERP)。在主要使用的视觉 ERP 拼写器应用中，屏幕上显示的字母组会随机闪烁，参与者会注意他们想要拼写的目标字母。当此字母闪烁时，产生的 ERP 与任何其他非目标字母闪烁时不同，通过对观察到的 ERP 响应进行一系列二元分类，脑机接口可以检测出哪个字母是目标。我们提出了一种新的无监督方法来检测被关注的字母。在每次试验中，对于每个可用的字母，我们的方法都会假设它实际上是被关注的字母，并根据每个假设计算 ERP。通过利用只有真实假设才能产生类均值之间最大差异的事实，我们可以检测到被关注的字母。请注意，这种无监督方法不需要对底层实验范式进行任何更改，因此可以在几乎任何基于 ERP 的设置中使用。为了处理非常嘈杂的脑电图数据，我们使用块 Toeplitz 正则化协方差矩阵来模拟背景活动。我们实现了所提出的新型无监督均值差异最大化 (UMM) 方法，并在脑机接口视觉拼写器数据集的离线重放中对其进行了评估。对于每次试验每个符号使用 16 次闪光的数据集，UMM 在 25 名参与者中正确分类了 3654 个字母中的 3651 个（99.92%）。在另一个试验次数较少且较短的数据集中，54 名参与者每人进行两次试验，正确分类了 7383 个字母中的 7344 个（99.47%）。即使在从肌萎缩侧索硬化症患者（77.86%）获得的更具挑战性的数据集中或使用听觉 ERP（82.52%）时，UMM 获得的分类率也具有竞争力。作为额外的好处，这种新方法提供了稳定的置信度度量，可用于监控 UMM 的收敛性。
应用KNN机器学习和模糊C均值诊断糖尿病
这种疾病在人类中是普遍的。攻击人类的疾病不认识任何人，也不知道年龄。一个人所经历的疾病从普通水平开始，直到可能严重到处于死亡风险的地步。在这项研究中，进行了早期诊断与糖尿病有关的糖尿病是糖尿病是患者体内糖水平低于正常水平的疾病。受害人经历的症状包括频繁的口渴，尿液频繁，频繁饥饿和体重减轻。基于这些问题，需要一个系统可以快速发现患者所经历的诊断。这项研究旨在根据早期症状在早期诊断糖尿病。使用的方法是基于KNN和基于Web的模糊C均值。创建基于Web的系统可以代表医疗人员专家以快速诊断的糖尿病方法。该系统是嵌入糖尿病特征的计算机程序。测试KNN和模糊的C均应用程序的应用和方法对于K-最近的邻居方法的准确度为96％，而对于使用混淆矩阵计算的模糊C-Means方法，获得了96％的精确度，因此可以得出结论，因此可以得出结论，即Fuzzy C-Means方法比K-nearears方法更好。
K-均值聚类和本地二进制模式技术...
大脑中的肿瘤是由大脑内组织细胞不受管制的出现引起的。早期诊断并确定磁共振成像中肿瘤的精确位置（MRI）及其大小对于医生团队至关重要。图像分割通常被认为是医学图像分析中的初步步骤。k均值聚类已被广泛用于脑肿瘤检测。此技术的结果是群集图像的列表。这种方法的挑战是选择描绘肿瘤的适当簇部分的困难。在这项工作中，我们分析了不同图像簇的影响。然后将每个群集分为左右部分。之后，每个部分中都描绘了纹理特征。此外，还采用双边对称度量来估计包含肿瘤的簇。最后，采用连接的组件标记来确定用于脑肿瘤检测的靶标簇。已开发的技术应用于30个MRI图像。获得了87％的鼓励精度。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
使用量子 k 均值对经典数据进行聚类
摘要 近年来，我们目睹了全球越来越多的设备创建、捕获、复制和使用的数据不可阻挡地增长。对如此大量信息的处理需求促使人们研究更高的计算能力系统和专门的算法。其中，量子计算是一种基于量子理论的有前途的快速计算范式。在某些任务的计算复杂度方面，量子算法有望超越经典算法，机器学习就是其中之一，因此量子机器学习的子领域是最有前途的领域之一。在这项工作中，我们设计了一种用于 k-Means 的混合量子算法。我们算法的主要思想是以量子方式计算输入数据集中记录对之间的距离。我们表明，我们的量子算法原则上可以比经典的 k-Means 更高效，同时获得相当的聚类结果。