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用所有感官进行学习：多模式丰富是未来的最佳学习策略
特征为平坦、上升、下降-上升或下降。每个声谱图内的轮廓用白色虚线突出显示。 (B) 视觉音调标记在感知上与每个音调的音高轮廓一致，可用于多感官感知丰富。 (C) 视觉表示在语义上与 (A) 中呈现的音调的单词含义一致，可用于多感官语义丰富。 (D) 音高轮廓的手势、感知一致的表示。来源：认知科学趋势 (2022)。DOI：10.1016/j.tics.2022.10.007
RISCLESS：一种强化学习策略，用于保证云端临时和稳定资源的 SLA
为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本，云提供商 (CP) 可以从常规客户（预订这些资源的客户）回收未使用的资源，然后以较低的价格（转）售给其他客户（我们称之为短暂客户）。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA，CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上，如果应用程序的资源需求增加，易失性资源可能会丢失并返还给其所有者（常规客户）。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源（称为安全边际），以吸收常规客户应用需求的突然增加，从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合，以保证客户的 SLA。尽管如此，它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1，其波动性低于回收的资源。因此，在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为，机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源（稳定资源量需要
帕金森震颤的机器学习策略...
帕金森氏病（PD）是一种神经系统疾病，需要尽早诊断以进行有效管理。机器学习（ML）已成为增强PD分类和诊断准确性的强大工具，尤其是通过利用可穿戴传感器数据。这项调查全面审查了用于对帕金森震颤进行分类的当前ML方法，评估了各种震颤数据采集方法，信号预处理技术以及跨时间和频域跨时间域的特征选择方法，突出了震颤分类的实际方法。该调查探讨了现有研究中使用的ML模型，从传统方法（例如支持向量机（SVM）和随机森林）到先进的深度学习体系结构，例如卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆网络（LSTM）。我们评估了这些模型在考虑其优势和局限性与PD相关的震颤模式分类中的功效。此外，我们讨论了当前研究中的挑战和差异，以及使用可穿戴传感器数据应用ML诊断ML的更广泛挑战。我们还概述了未来的研究指示，以推动PD诊断中的ML应用程序，从而为研究人员和从业人员提供见解。
超越人类干预：通过多学院学习策略算法勾结
市场定价中的勾结是与人为通过人为有限的供应提高市场价格的人类行为相关的概念。最近，提出了算法勾结的想法，其中人类在定价过程中的行动被自动化的代理所取代。实验表明，可以通过这种技术达到共谋市场平衡，而无需人工间，但许多技术的发展仍然容易受到其他参与者的剥削，因此在实践中很难实施。在本文中，我们探讨了一个代理具有多目标策略的情况，不仅学会了单方面利用源自其他算法代理的市场动态，而且还学会了直接对其他代理的行为进行建模。我们的结果表明，如何通过使用稍微复杂的算法来克服现实生活中算法勾结的可行性的共同批评。
神经教育中的人工智能：符合神经科学原理的人工智能应用系统评价，用于优化学习策略
MA 3. 芝加哥德保尔大学计算机科学系硕士生 *通讯作者：shasan1@student.fitchburgstate.edu 摘要 本研究考察了人工智能 (AI) 与神经科学原理在教育中的融合，重点关注机遇、挑战和对提高学习成果的影响。神经教育将神经可塑性、认知负荷理论和记忆形成等神经科学原理与 AI 工具相结合，以实现个性化、参与和认知优化。按照 PRISMA 指南，对 518 项研究进行了系统回顾，范围缩小到过去十年发表的 35 篇同行评审论文。这些论文分析了 AI 在神经教育中的应用，包括自适应平台、神经反馈工具和道德考虑。发现自适应学习系统、神经反馈界面和游戏化环境等 AI 工具可以增强基于大脑的学习策略。VR 和 AR 等未来技术显示出沉浸式学习的巨大潜力。关键挑战包括高成本、数据隐私问题和算法偏差。跨学科合作和经济实惠、可扩展的解决方案对于解决道德和技术障碍至关重要，从而实现人工智能在神经教育中的公平和变革性应用。
基于大脑的学习策略对初中生的效果
基于大脑的学习策略对迈杜古里大都会，尼日利亚穆罕默德·阿里·穆斯塔法的英语阅读技能的影响尼日利亚Maiduguri大学加拉迪玛大学摘要。本研究涉及基于大脑的学习策略对初级中学生英语阅读技能的影响。该研究试图研究基于大脑的学习策略的使用程度确定学生在五个读书中的能力。这些是：发音，词汇，语法，流利性和阅读理解。使用了准实验设计。该研究的人口包括尼日利亚博尔诺州Maiduguri Metropolis的一所选定学校的所有初中两名（JSS II）学生。分别从所选学校的同一水平的两个完整类别组成了实验组和对照组。选择了一百二十（120）名学生使用便利抽样技术参加研究。一种题为“英语阅读技能测试”（ELRST）的自发仪器是对参与者的预测试和后测的管理，以确定其同质性以及策略的效果。通过Cronbach Alpha的可靠性测试在0.05的显着性水平上获得了仪器的可靠性。使用独立样品t检验分析数据，并使用ETA平方来检查效果大小。研究结果表明，基于大脑的学习策略对学生的阅读技能有重大影响。因此，建议对教师进行培训，以在其教学中有效地部署基于大脑的学习策略。关键字：基于脑的学习策略，阅读技能，发音，词汇，语法，流利性和阅读理解。
词汇学习策略的定量研究...
词汇被认为是语言的关键组成部分之一，可以为有效学习所有基本技能创造基础。然而，对于EFL学习者来说，词汇获取可能非常具有挑战性。词汇学习策略（VLS）可以帮助学习者改善其词汇获取。这项研究旨在找出印度尼西亚坦格兰·塞拉坦大学的大学生通常使用的各种词汇学习策略，并比较高成就者和低成就者学生之间的词汇学习策略。这项研究涉及110个英语教育系中的60名。，该工具包含四十七个项目，其中包含Schmitt 1997年词汇学习策略分类法的五点李克特级问卷调查。该工具用于揭示参与者使用的词汇学习策略的类型，以及发现参与者使用的最常用的VLS。使用SPSS版本27的算术平均值和标准偏差的描述性统计分析数据。关于策略类别，结果表明，元认知策略是最频繁的，社会策略是高成就者和低成就的学生经常使用的策略。此外，成就量高的学生倾向于更频繁地使用决心，记忆和元认知策略。相比之下，低成就的学生倾向于更多地依赖认知和社会策略。建议学生在英语学习过程中必须使用广泛的VLS，因为这将导致学生的词汇发展。此外，英语教师还需要介绍各种VLS，并为学生提供有关如何实施VLS的指南。
高效使用电动汽车电池的人工智能和机器学习策略 - ESP JETA
摘要：电动汽车 (EV) 的快速增长为高效电池管理和可持续能源使用带来了机遇和挑战。随着对电动汽车的需求加速增长，对智能和自适应充电系统的需求变得至关重要，以确保电池的使用寿命并优化电动汽车与能源网的集成。本文探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在彻底改变电动汽车充电基础设施和电池管理方面的变革潜力。通过利用先进的算法、预测模型和实时数据分析，AI 和 ML 可以显著提高充电效率、减少电池退化并优化能源消耗。关键策略包括适应用户行为的 AI 驱动充电计划、用于电池健康监测的预测性维护算法以及与可再生能源的智能集成。此外，本文深入探讨了机器学习在动态负载管理、需求响应和车辆到电网 (V2G) 技术的进步中的应用，为更可持续、更具成本效益和更节能的电动汽车充电生态系统提供了一条有希望的途径。人工智能和机器学习的结合不仅可以延长电池寿命和提高性能，还可以提高电网的稳定性和优化，为未来更智能、更环保的交通铺平道路。本文还指出了采用人工智能驱动的充电解决方案所面临的挑战和局限性，包括计算需求、数据隐私问题和基础设施可扩展性，同时提出了克服这些障碍的潜在解决方案。总之，人工智能和机器学习代表了电动汽车充电和管理方式的关键转变，标志着“智能充电革命”的到来。关键词：电动汽车 (EV)、智能充电、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、电池管理、预测算法、能源优化、车辆到电网 (V2G)。
www.globaljournalseries.com.ng; GlobalJournalSeries@gmail.com合作学习策略对高级中学S
摘要这项研究旨在确定合作学习策略对埃博尼州Onueke教育区高中中学的化学成就和保留的影响。为了解决这一目标，提出了三个研究问题和假设。采用了准实验，非等效的对照组设计，涉及两组学生。采用了一种多阶段抽样技术来从六个男女同校政府拥有的高中的228名SSII化学学生中选择代表性样本。最初，对68所学校的SSII学生的目标人群进行了分层。随后，六所公立中学是从这些阶层中随机绘制的。最后，这六所学校的3所学校被随机绘制并用作实验组，而其余的3所学校则被用作对照组。这种合并的抽样方法确保了代表性和受控实验。实验组暴露于合作学习策略，而对照组接受了传统的基于讲座的教学。的发现表明，与传统的演讲方法相比，合作学习显着增强了学生的化学成就和保留率。可靠性系数为0.97的化学成就和保留测试用于测量学生在治疗前后（治疗前/治疗后）的成就和保留率。使用平均值，标准偏差和协方差分析（ANCOVA）分析数据。结果表明，与讲座教学方法相比，合作学习策略在增强学生的成就和保留方面更为有效。这可能归因于学生在CLS中的共同责任，同伴支持，社交和沟通技巧而与LTM中的积极参与，从而导致动机的提高，批判性思维能力的发展，即时反馈和多样化的学习风格。还可以观察到，在合作学习策略小组中，男学生的平均成就和保留得分要高于女学生。这些发现对教育实践具有重要意义，将合作学习作为改善化学教学的有效策略。关键字：学生的成就，学生保留，成就测试，保留测试，协方差分析（ANCOVA）