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深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
中等学习的进步和前景 -
摘要。近年来，深度学习模型已迅速成为中型天气预报的基于物理学的数值模型的独立替代品。几个独立的研究小组声称已经开发了深度学习天气预报，这些预测胜过了基于州的物理模型，以及数据驱动的预测的运营实现似乎正在近乎。然而，关于深度学习模型在提供极端天气预测方面的能力仍然存在的问题。本文概述了深度学习天气预报领域的最新发展，并审查了极端天气事件对领导深度学习模型的挑战。最后，它主张需要定制数据驱动的模型来预测极端事件，并提出了开发此类模型的基础工作流量。
通用设计对学生学习的影响
这项研究旨在分析学习心理学设计中的美国学习框架通用神经科学设计框架之间的关系，以支持可以满足每个人的需求的程序多样性平等包容性。本研究使用文献综述方法通过分析日记/文章的研究文章，网页，视频，书籍和各种知名的期刊，以获取有效，可靠和最新信息。成为讨论主题的主要主题与个性化学习中的神经科学链接有关，尤其是通用学习。学习过程中学习原理的方法以及要参与的策略。这项研究根据以下研究问题进行了文献综述；神经科学如何影响学习通用设计？一般目标是能够容纳每个学生学习。为此，研究人员进行了期刊数据库。因此，发现了18篇论文来分析，并在应用标准后。结果表明，一些已发表的作品具有理论概念，结果得出的结论是，学习的通用设计刺激了大脑的神经与学习过程有关，以探索所有学校包容中应用的学习理解。
使用机器学习的解释
摘要 - 植物性高血糖（PPHG）对健康有害，增加了心血管疾病，视力减少和危及生命等癌症的风险。在发生PPHG事件发生之前检测可能有助于提供早期干预措施。先前的研究表明，可以根据有关饮食的信息来预测PPHG事件。但是，这种计算方法（1）是饥饿的数据，需要大量的算法培训数据； （2）用作黑盒，缺乏解释性，从而限制了这些技术用于临床干预措施的采用。是在这些缺点的推动下，我们提出了基于机器学习的框架1，该框架整合了有关饮食，胰岛素和血糖的多模式数据，以预测PPHG事件发生之前。使用来自糖尿病患者的数据，我们证明我们的模型可以预测PPHG事件的分类精度高达90％，而F1的平均得分为0.93。提出的基于决策的方法还确定了可修改的因素，这些因素有助于即将来临的PPHG事件，同时提供个性化的阈值以防止此类事件。我们的结果表明，我们可以开发简单但有效的计算算法，这些算法可以用作糖尿病和肥胖管理的预防机制。索引术语 - 机器学习，决策树，糖尿病，连续的葡萄糖监测仪，餐后高血糖。I。由美国糖尿病协会（ADA）和世界卫生组织（WHO）定义，不可接受的餐后血糖的阈值在餐后的任何时间为8.89 mmol/l（> 160 mg/dl）[1]。长期暴露于高血糖可降低血糖控制，并增强癌症，大血管并发症，脑血管和炎性血管疾病的发展[2]，[3]。在肥胖和糖尿病患者中，后果更为严重。因此，即使在食用餐点之前，预测PPHG事件的重要性也很明显。连续的葡萄糖监测器（CGM）用于型糖尿病管理，因为它们在长时间跨度上以一致的频率传输血糖浓度。尽管CGM传感器在重新估计血糖水平的实时估算功效中，但它们没有配备计算算法来预测和警告PPHG的用户。因此，开发了一种算法，该算法可以预测并传达有关迫在眉睫的PPHG事件和潜在可修改因素
基于开源深度学习的概述
近年来，深度学习彻底改变了机器学习及其应用，在包括神经科学在内的多个领域产生了与人类专家相当的结果。每年，数百份科学出版物介绍了深度神经网络在生物医学数据分析中的应用。由于该领域的快速发展，全球研究人员要清楚地了解最新和最先进的软件库可能是一项复杂且极其耗时的任务。这项工作有助于澄清该领域的现状，概述实现和促进深度学习在神经科学中的应用的最有用的库，使科学家能够确定最适合其研究或临床项目的选项。本文总结了深度学习的主要发展及其与神经科学的相关性；然后回顾了从文献和面向神经科学研究的软件项目的特定中心收集的神经信息学工具箱和库。所选工具以表格形式呈现，详细说明了按应用领域（例如数据类型、神经科学领域、任务）、模型工程（例如编程语言、模型定制）和技术方面（例如界面、代码源）分组的关键特性。结果表明，在众多可用的软件工具中，有几个库在神经科学应用功能方面脱颖而出。这些信息的汇总和讨论可以帮助神经科学界更高效、更快速地开发他们的研究项目，既可以利用现成的工具，也可以了解哪些模块可以改进、连接或添加。
感觉运动学习的网络视角
摘要 当我们学习时，大脑中会发生什么？自从 Cajal 的开创性工作以来，该领域已经取得了许多发现，表明经验如何改变单个突触的结构和功能。然而，最近的进展强调了从神经元和突触群体之间复杂的相互作用来理解学习的必要性。我们应该如何在如此宏观的层面上思考学习？在这里，我们开发了一个概念框架来弥合学习运作的不同尺度之间的差距——从突触到神经元再到行为。利用这个框架，我们探索指导跨这些尺度的感觉运动学习的原则，并为该领域未来的实验和理论工作奠定基础。关键词 神经元群体、感觉运动学习、状态空间框架、神经可塑性、维度、内部模型
量子机器学习的发展
考古证据表明人类已经学会了计数大约 50,000 年（Eves ( 1983 )）。自公元前 300 年使用算盘等早期计数工具以来，计算机经历了漫长的道路，然而，重大突破发生在 20 世纪 50 年代，半导体工业的发展导致了晶体管的发明 Shockley 等人（ 1956 ）。这彻底改变了计算行业，并成为标准计算机和其他数字设备的基石，人类最终进入了数字时代。然而，晶体管行业很快就意识到一个基本问题，即密集集成电路（IC）中的晶体管数量可以增加多少，这个问题首次由戈登·摩尔（Gordon Moore） ( 1964 ) 提出。虽然现代计算机依赖于冯·诺依曼体系结构的原理，具有独特的内存和利用输入和输出的中央处理器 (CPU)（冯·诺依曼 (1993)），但计算过程的一些关键特征可以用图灵机 Turing (1969) 来描述。图灵机是一种抽象机器，由一条无限长的磁带组成，磁带一开始是空白的。在任何时间步骤，机器的头部都可以在每个方格处移动，读取其符号，编辑现有符号，并根据当前状态停止或移动到下一个方格。尽管图灵机很简单，但它是一种通用计算机，可以模拟任何给定的算法，无论它有多复杂。此外，图灵机还通过扩展的丘奇-图灵论题捕捉了计算复杂性的概念，即任何合理的计算模型都可以用图灵机在多项式时间内模拟（如下所述，这一论题被认为会被量子计算机驳斥）。然而，如果机器在物理上实现，其速度对于现实世界的问题来说太慢了。这些限制在运行时间方面达到图灵机的上限能力，以及增加集成电路单元中晶体管数量的问题，使得寻找新颖而有效的计算范式成为必然。
用机器学习的能量转换和存储
持续评估：持续评估包括作业，口头介绍和中期测试，旨在检查整个课程中学生学习的进步，以帮助他们实现学习成果。一般而言，任务用于加强和评估学生获得的概念和技能；并让他们知道他们期望达到的理解水平。一个口头介绍用于培训学生，能够从各种来源中提取有用的信息以及以清晰，逻辑和组织良好的方式提出有用的信息。在主题过程中将进行一项中期测试，以作为及时检查学习进度的一种手段，以参考预期的学习成果，并作为检查学生如何有效地消化和巩固课堂上教授的材料的方法。考试：这是受试者的主要评估部分。这是一项封闭式检查。评估的重点是测试学生的理解，分析和解决问题能力。
特拉华州加速学习的策略
概述特拉华州教育部（DDOE）的使命是通过共同的领导力，创新的实践和典范服务来赋予每个学习者获得最高质量教育的能力。我们的教学愿景是，特拉华州的每个学生都将为大学，职业和生活做好准备。教师必须每天为学生提供高质量的，标准一致的教学，地区和学校领导必须为教师提供标准的教学材料和高质量的专业学习。毫无疑问，Covid-19的大流行使学生本学年的经历中断了。即使这样，教师，学校领导和学校支持人员仍在继续为学生提供学习机会，同时也照顾学生的身体，社交和情感需求。尽管学年有干扰，但DDOE仍在以以下方式转移叙述，以表示基于成长心态的行动：