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Makerspace文化及其对学习的影响
任何图书馆工作人员都想讨论和反思制造商空间。出现的一个常见问题是因为图书馆中的制造商开始围绕图书馆制造商应该拥有的哪些设备进行旋转。这个问题通常出现为“我应该买什么？”或“我需要什么设备？”或“我应该买什么来使我的创客空间成功？”开始将创客空间纳入其图书馆，或试图加深，发展和重振其创客空间的个别图书馆工作人员想知道什么是期望的，这是一个有效的问题。每个图书馆的用户组所需的哪些技术仅取决于他们所服务的社区。答案不涉及您可以购买的一件事，或者哪种技术最能帮助其用户群。制造商空间中最重要的方面是您创建的社区，而制造商空间中最重要的资源是该领域中的通讯，以及员工，志愿者和使用它的员工，以及他们如何在该领域进行交流和协作。
通过量子机学习的图像分类
摘要。量子计算，尤其是在短时间内学习的量子计算，通过世界各地的研究组引起了很多兴趣。这可以在一定程度上应用量子原理的模式分类的拟议模型数量越来越多。鄙视越来越多的模型，在实际数据集上测试这些模型，而不仅仅是在合成数据集上的空隙。这项工作的目的是使用量子分类器用二进制属性对模式进行分类。特别是，我们显示了应用于图像数据集的完整量子分类器的结果。实验在处理平衡的分类问题以及少数群体最相关的不平衡类时表现出了有利的输出。这在医疗领域是有希望的，通常重要的班级也是少数群体。
机器学习的图形信号处理
大规模结构化数据（尤其是与网络和图形等复杂领域相关的数据）的有效表示、处理、分析和可视化是现代机器学习的关键问题之一。图信号处理 (GSP) 是信号处理模型和算法的一个活跃分支，旨在处理图形支持的数据，它为应对这一挑战开辟了新的研究途径。在本文中，我们回顾了 GSP 概念和工具（例如图形过滤器和变换）对新型机器学习算法开发的一些重要贡献。具体来说，我们的讨论集中在以下三个方面：利用数据结构和关系先验、提高数据和计算效率以及增强模型的可解释性。此外，我们为 GSP 技术的未来发展提供了新的视角，这些技术可能成为应用数学和信号处理与机器学习和网络科学之间的桥梁。这些不同学科之间的相互影响可能有助于解决现代复杂数据分析的诸多挑战。
量子机学习的新趋势（A）
摘要 - 在这里，我们将对机器学习和量子物理学（包括实际情况和应用程序）之间的新可能相互作用进行观点。我们将探讨机器学习可以从新的量子技术和算法中受益的方式，以找到新的方法，以通过物理硬件的突破以及改善现有模型或设计量子域中的新学习方案来加快其计算。此外，量子物理学中有许多实验确实会产生令人难以置信的数据和机器学习，这将是分析这些并做出预测，甚至控制实验本身的好工具。最重要的是，从机器学习中借来的数据可视化技术和其他方案对理论家来说是很有用的，可以更好地对复杂流形的结构有更好的直觉或对理论模型进行预测。这个新的研究领域被称为Quantum机器学习，它的增长非常迅速，因为它有望在经典的对应物中提供巨大的优势，并且需要及时进行更深入的调查，因为它们已经可以在已经商业可用的量子机上进行测试。
监督学习的量子计算方法
过去二十年，量子计算和机器学习的理论和实践都呈现爆炸式增长。现代机器学习系统处理大量数据，需要巨大的计算能力。随着硅半导体小型化接近其物理极限，人们越来越多地考虑使用量子计算来满足未来的计算需求。小型量子计算机和量子退火机已经建成并投入商业销售。量子计算机可以使所有科学和工程领域的机器学习研究和应用受益。然而，由于其根源在于量子力学，该领域的研究迄今为止一直局限于物理学界，其他学科的研究人员很难接触到大多数工作。在本文中，我们先介绍量子计算的背景并总结其关键结果，然后再探讨其在监督机器学习问题中的应用。通过避开与量子计算关系不大的物理学结果，我们希望让数据科学家、机器学习从业者和跨学科的研究人员都能理解这篇介绍。
基于项目学习的本地智慧的实施
伊斯兰宗教教育（IRE）促进了根据可持续发展目标实现优质教育。优化潜在的IRE教师的学习对于生产高级人力资源以在21世纪创造包容性角色至关重要。本研究旨在基于对潜在IRE教师的批判性思维能力的当地智慧来分析基于项目的学习（PJBL）的实施。使用定量和定性数据的整合进行三角测量混合方法研究设计，以获得全面的研究结果。研究对象是UIN Sultan Syarif Kasim Riau的IRE研究计划的学生。数据收集是通过批判性思维能力测试和学生学习经验的访谈进行的。数据分析技术在SPSS软件的帮助下使用了描述性和推论统计方法来分析定量数据。定性数据分析使用了Miles和Huberman的交互式模型，包括数据收集，减少数据，数据显示和结论图。结果表明，实验和对照类别之间学生的平均批判性思维能力有显着差异（p <0.00）。基于PJBL的本地智慧在伊斯兰宗教学习中的应用可以提高学生的批判性思维能力。RIAU MALAY本地文化在学习中的融合表现出积极的反应，并成为潜在的IRE教师的学习创新。
机器未学习的框架
印度摘要：在数字世界的当代景观中，行业依赖人工智能技术，从根本上讲，这在根本上取决于机器学习的概念。机器学习是利用大量数据的字段，然后将这些数据馈送到称为模型的结构中。此数据“训练”该模型。丰富的数据用于训练这些模型，以使该数据具有最佳状态。但是，对这些丰富数据的依赖使我们面临着对用户隐私的重大风险，这是一个问题。它直接挑战了“被遗忘的权利”的存在。模型与训练数据的数据之间存在复杂的关系。传统数据管理系统可以轻松从数据库中删除用户信息，但是与机器学习模型相比，该方案变得非常复杂。这产生了称为机器学习的全新概念。该项目通过开发一种独立的工具和API来解决这一挑战，专门设计，以促进通过机器学习模型忘记数据。我们的目标是在机器学习技术的背景下开创一种增强用户隐私的实用方法。通过创建一个高效可靠的解决方案，我们旨在弥合数据隐私权利与机器学习模型的复杂工作之间的差距。通过这项努力，我们为数字时代的隐私，数据安全和道德AI实践的不断发展的论述做出了贡献。
机器学习的集成和相互作用和...
尽管化学疗法是卵巢癌（OCA）患者的一线治疗，但化学疗法（CR）降低了其无进展的生存率。本文研究了与OCA-CR相关的遗传相互作用（GI）。为了降低建立基因网络的复杂性，使用梯度提升决策树算法确定了与OCA-CR相关的单个签名基因。另外，提出了遗传相互作用系数（GIC）来定量测量两个签名基因的相关性，并解释其对OCA-CR的关节影响。具有高GIC的基因对被识别为签名对。选择了包括10个单个特征基因的24个签名基因对，并探索了签名基因对的影响OCA-CR。最后，确定了基于签名基因对的OCA-CR的预测。曲线下的面积（AUC）是用于机器学习预测的广泛使用的性能指标。签名基因对的AUC达到0.9658，而基于单个特征基因的预测的AUC仅为0.6823。已确定的签名基因对不仅建立了OCA-CR的有效GI网络，而且还为OCA-CR预测提供了有趣的方法。此改进表明我们提出的方法是研究与OCA-CR相关的GI的有用工具。