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艺术学习的概念框架
2 前言 理解和使用核心艺术标准 艺术一直是发现自我的独特载体。艺术提供了与科学或数学一样严谨、与哲学或文学一样多元的思维方式，被地球上的每一种文化和个人所使用，并塑造了它们。它们继续在几乎所有层面上融入我们的生活——创造了推动我们经济发展的创造力和智力资本的重要组成部分。每当我们体验到一首难忘的歌曲的乐趣、沉浸在艺术家的雕塑中时体验到灵感的闪现、欣赏一场崇高的舞蹈、从激动人心的动画中学习或被一场引人入胜的戏剧所感动时，艺术都会赋予我们的生活以意义。艺术提供重要的试金石这一事实证实了它们对每个人发展的价值。因此，培养我们的孩子必然意味着我们必须为所有孩子（而不仅仅是那些被认定为“有天赋”的孩子）提供包括艺术在内的全面教育。通过这样做，我们满足了学生的大学和职业准备需求，为我们学校的成功奠定了基础，并最终为我们国家的成功奠定了基础。教育标准的核心目的是确定我们希望所有学生都能学到的东西，并推动提供这种学习的系统的改进。因此，标准应该体现每个学科领域的关键概念、学习过程和传统，并表达那些投资于我们学校的人的愿望——学生、教师、管理人员和整个社区。为了实现这一最终目标，这些新的自愿性国家核心艺术标准以艺术素养的定义为框架，其中包括哲学基础和终身目标、艺术过程和创作实践、学生应达到的锚定和表现标准，以及可以衡量他们的模范基石评估。这个概念框架的连接线索旨在让所有利益相关者理解，并最终确保教育者和学生在学校的现实世界中取得成功。该框架是在复杂且不断发展的地方、州和国家教育实践和公共政策背景下制定的。因此，国家核心艺术标准联盟 (NCCAS) 预计，随着标准的完成，这份指导文件将不断发展。该概念框架旨在通过与广泛利益相关者的反馈和讨论，作为进一步完善标准的切入点。此外，虽然已经进行了广泛的研究以支持标准修订（从国际标准到与数学和英语语言艺术共同核心标准的一致性），但该工作的研究阶段还远未完成。为了进一步完善和开发新一代艺术标准，NCCAS 致力于寻找和收集对艺术教育感兴趣的广泛利益相关者的意见。教师、学生、家长和决策者都参与制定连贯的标准，这些标准将影响政策和课堂实践，帮助艺术教育巩固其对美国学生的贡献。
艺术学习的概念框架
2 前言 理解和使用核心艺术标准 艺术一直是发现自我的独特载体。艺术提供了与科学或数学一样严谨、与哲学或文学一样多元的思维方式，被地球上的每一种文化和个人所使用，并塑造了它们。它们继续在几乎所有层面上融入我们的生活——创造了推动我们经济发展的创造力和智力资本的重要组成部分。每当我们体验到一首难忘的歌曲的乐趣、沉浸在艺术家的雕塑中时体验到灵感的闪现、欣赏一场崇高的舞蹈、从激动人心的动画中学习或被一场引人入胜的戏剧所感动时，艺术都会赋予我们的生活以意义。艺术提供重要的试金石这一事实证实了它们对每个人发展的价值。因此，培养我们的孩子必然意味着我们必须为所有孩子（而不仅仅是那些被认定为“有天赋”的孩子）提供包括艺术在内的全面教育。通过这样做，我们满足了学生的大学和职业准备需求，为我们学校的成功奠定了基础，并最终为我们国家的成功奠定了基础。教育标准的核心目的是确定我们希望所有学生都能学到的东西，并推动提供这种学习的系统的改进。因此，标准应该体现每个学科领域的关键概念、学习过程和传统，并表达那些投资于我们学校的人的愿望——学生、教师、管理人员和整个社区。为了实现这一最终目标，这些新的自愿性国家核心艺术标准以艺术素养的定义为框架，其中包括哲学基础和终身目标、艺术过程和创作实践、学生应达到的锚定和表现标准，以及可以衡量他们的模范基石评估。这个概念框架的连接线索旨在让所有利益相关者理解，并最终确保教育者和学生在学校的现实世界中取得成功。该框架是在复杂且不断发展的地方、州和国家教育实践和公共政策背景下制定的。因此，国家核心艺术标准联盟 (NCCAS) 预计，随着标准的完成，这份指导文件将不断发展。该概念框架旨在通过与广泛利益相关者的反馈和讨论，作为进一步完善标准的切入点。此外，虽然已经进行了广泛的研究以支持标准修订（从国际标准到与数学和英语语言艺术共同核心标准的一致性），但该工作的研究阶段还远未完成。为了进一步完善和开发新一代艺术标准，NCCAS 致力于寻找和收集对艺术教育感兴趣的广泛利益相关者的意见。教师、学生、家长和决策者都参与制定连贯的标准，这些标准将影响政策和课堂实践，帮助艺术教育巩固其对美国学生的贡献。
艺术学习的概念框架
2 前言 理解和使用核心艺术标准 艺术一直是发现自我的独特载体。艺术提供了与科学或数学一样严谨、与哲学或文学一样多元的思维方式，被地球上的每一种文化和个人所使用，并塑造了它们。它们继续在几乎所有层面上融入我们的生活——创造了推动我们经济发展的创造力和智力资本的重要组成部分。每当我们体验到一首难忘的歌曲的乐趣、沉浸在艺术家的雕塑中时体验到灵感的闪现、欣赏一场崇高的舞蹈、从激动人心的动画中学习或被一场引人入胜的戏剧所感动时，艺术都会赋予我们的生活以意义。艺术提供重要的试金石这一事实证实了它们对每个人发展的价值。因此，培养我们的孩子必然意味着我们必须为所有孩子（而不仅仅是那些被认定为“有天赋”的孩子）提供包括艺术在内的全面教育。通过这样做，我们满足了学生的大学和职业准备需求，为我们学校的成功奠定了基础，并最终为我们国家的成功奠定了基础。教育标准的核心目的是确定我们希望所有学生都能学到的东西，并推动提供这种学习的系统的改进。因此，标准应该体现每个学科领域的关键概念、学习过程和传统，并表达那些投资于我们学校的人的愿望——学生、教师、管理人员和整个社区。为了实现这一最终目标，这些新的自愿性国家核心艺术标准以艺术素养的定义为框架，其中包括哲学基础和终身目标、艺术过程和创作实践、学生应达到的锚定和表现标准，以及可以衡量他们的模范基石评估。这个概念框架的连接线索旨在让所有利益相关者理解，并最终确保教育者和学生在学校的现实世界中取得成功。该框架是在复杂且不断发展的地方、州和国家教育实践和公共政策背景下制定的。因此，国家核心艺术标准联盟 (NCCAS) 预计，随着标准的完成，这份指导文件将不断发展。该概念框架旨在通过与广泛利益相关者的反馈和讨论，作为进一步完善标准的切入点。此外，虽然已经进行了广泛的研究以支持标准修订（从国际标准到与数学和英语语言艺术共同核心标准的一致性），但该工作的研究阶段还远未完成。为了进一步完善和开发新一代艺术标准，NCCAS 致力于寻找和收集对艺术教育感兴趣的广泛利益相关者的意见。教师、学生、家长和决策者都参与制定连贯的标准，这些标准将影响政策和课堂实践，帮助艺术教育巩固其对美国学生的贡献。
基于机器学习的窃检测
摘要：窃行为在学术和专业环境中提出了一个挑战，需要强大而有效的检测方法。本研究提出了一种使用机器学习（ML）技术的窃检测方法的创新方法。采用高级功能提取方法（例如TF-IDF和Word Embeddings），提出的系统利用了包含原始文档和窃文档的各种数据集。预处理阶段涉及清洁和标准化文本数据，而特征提取将文档转换为ML算法的数值表示。杂物ML模型，包括逻辑回归和神经网络，在二进制降级任务中的功效探索了。该系统在标记的数据集上进行了训练，从而区分原始和窃内容。在测试数据集上进行了广泛的评估，量化了模型的精度，精度，召回和F1得分。研究研究了不同特征提取技术对整体性能的影响。实施结合了真实世界的考虑，包括识别窃的变体，例如拷贝抛弃和释义。该系统对各个领域和来源的适应性得到了强调，并提出了可伸缩性的问题，以确定在杂物环境中的有效检测。关键字：释义识别，通道级pla窃检测，支持向量机。
人工智能和机器学习的发展
摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）近年来目睹了前所未有的增长和创新，彻底改变了社会和工业的各个部门。本文提供了AI和ML中最新发展的全面概述，强调了关键突破，新兴趋势和潜在的未来方向。我们研究了深度学习体系结构，自然语言处理，计算机视觉和强化学习的进步。此外，我们探讨了对可解释的AI，道德考虑以及AI在边缘计算中的整合的越来越多的关注。本文还讨论了该领域面临的挑战，包括数据隐私问题，算法偏见以及对更节能的AI系统的需求。通过综合当前的研究和行业应用，本综述提供了对从医疗保健和金融到自治系统到自治系统以及科学发现的各个领域的AI和ML技术的变革潜力的见解。关键字：人工智能，机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，可解释的AI，边缘AI，道德AI。
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
机器学习的应用统计
问题8：您构建了一个逻辑回归模型，以预测金融交易是否是欺诈性的（欺诈= 1）。给定输入的值，您获得了预测的概率为0.20。这种预测的概率是什么意思？（选择2。）A.交易有80％的可能性是欺诈性的。B.交易有20％的可能性是非伪造的。C.交易有80％的可能性是非伪造的。D.交易有20％的欺诈行为。答案：C，D问题9：哪种算法使用反复试验来发现哪种动作产生最大的回报？A.监督学习B.无监督的学习C.半监督学习D.强化学习答案：D问题10：以下哪些区别模型参数和超参数？A.模型参数控制学习过程和计算方面，而超参数主要影响模型的预测。B.模型参数的值可以显着影响最佳超参数的选择，而超参数不会直接影响模型参数的值。C.模型参数和超参数在参考影响模型性能的因素时可以互换使用。D.模型参数可以通过训练过程来学习，而在训练模型之前必须设置超参数或使用优化算法进行自动调节。答案：D
评估编程学习的困难
摘要本研究探讨了马来西亚理工学院学习编程的学生的挑战和观点。该研究旨在分析学生对解决问题和计划设计（PSPD）的理解，这些因素导致课程表现不佳以及学习环境对他们的表现的影响。我们调查了236名学生，以获取他们对编程教育的人口数据和知识，技能和态度。以上表明控制结构主题在学生中被确定为有问题。此外，该研究确定了一些挑战，包括设计算法，调试和理解编程语法。结果还表明，学生更喜欢更多动手，以应用程序为导向的学习过程，例如小组讨论，配对编程和实验室工作，而不是基于教学的讲座方法。因此，研究的结果进一步揭示了学生对计算思维模块的反应是“正面的，这使学生能够增强他们的问题和程序设计能力。看到这些结果表明，应鼓励某些教学方法，例如通过配对编程和融合计算思维成对的压力学习，以改善编程教育的结果。探索提出了基于证据的策略，讲师可以嵌入其教学中，以帮助减轻学生对编程原则的挣扎和理解。根据Dengler关键字：计算思维，教育，配对编程，理工学，解决问题和程序设计介绍软件和技术领域蓬勃发展，并且繁荣已经创造了对编码技能的需求，这些编码技能无处不在，不仅需要记住语法。学习计划需要培养分析思维，算法推理以及将抽象思想转化为工作代码的能力。在世界各地，编程的掌握变得越来越重要，因为它是当代劳动力市场中最受欢迎的能力之一，并且将来将继续与之相关（Amnouychokanant等人，2021A； Kim＆Lee，2016;工，2016年;该Yyła等，2024）。