XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
使用机器学习的消费者评估用于消费者购买指标的预测分析
随着当前网络平台用于在线电子商务的快速开发，除了透明的价格竞争外，买方的反馈也对消费者的购买决策也有合理的影响。今天，我们可以看到，近年来，消费者在相关网站上的反馈行为，包括著名的在线购物平台，例如亚马逊购物，Shopee Shopping和Toobao，近年来逐渐得到了增强。消费者反馈的实质性建议是否有助于其他肤浅的消费者阅读他们以改善购物习惯。在这项研究中，我们使用机器学习自动对反馈注释进行分类，并监视购物交易量的增长趋势，从而选择Shopee购物平台作为实验案例。根据评论提供的客户提供的建议已融入情感单词管理分析中，并且单词和单词分数得到了加权。最后，建造了商店销售引擎，该引擎模拟消费者的行为，使用审核管理过滤可变因素，并优化了预测消费者购物的指标。
教师的策略激励学生学习英语...
chusnaapriyanti@gmail.com摘要此研究旨在了解教师教授英语，来源和方法的策略，以使学生保持对学习英语的兴趣。这是描述性定量研究。数据是从91名初中学生那里获取的，他们在学校接受了各种学习策略的英语课程和2名英语老师，他们向这些学生教英语。受访者是SMPN 2 Pacitan的英语老师和VIII级学生。数据是从6月9日至2023年6月13日收集的。研究人员通过执行以下步骤来收集数据：确定哪所学校将用作研究站点，决定使用数据收集的方式，制作观察工具，收集数据以及通过Google表格和访谈形式提交观察结果。结果表明，大多数学生（100％）认为自己学习英语意义重大，所有英语老师还使用各种策略来教授和激励学生学习英语。64％的学生发现使用词汇记忆策略很容易，而36％的学生发现使用词汇记忆策略具有挑战性。大多数老师（99％）激励和支持学生学习英语。根据学生，有趣且适合学习英语的媒体或方法使用媒体为40％，使用技术的31％，使用记忆词汇的17％和使用其他方法的12％。关键字：教师策略，方法，英语课简介在访谈中，英语老师提供了各种提供英语课程的方法，例如听英语音乐，看英语电影，记忆和使用PowerPoint来提供课程。
cambiacolore关键字（最大5）：社会情感学习
对技术解决技术的问题的简要描述旨在为幼儿园和小学的教师提供一种工具，以研究与社会情感学习和群体情感氛围有关的概念。实际上，这项研究强调了在学校课程中插入社会情感学习的重要性，为学生提供了与表达，认可和调节情绪有关的技能发展的发展。研究还表明，教师如何对将社会情感学习融入其教育计划以及技术如何帮助传达这些概念的想法表示关注。<挖掘变革利用了有形技术的潜力，根据参考文献，这些技术能够刺激用户的好奇心和参与度。优势该技术提出了以下优点：
数据驱动的机器学习科学家...
挪威气象研究所（MET NORWAY）在天气预报开发中心的机器学习（ML）科学家开设了永久性地位。成功的候选人将在建立，部署和应用世界领先的，基于ML的天气预报系统中发挥重要作用。这项工作是与欧洲中等天气预报（ECMWF）以及欧洲其他组织合作进行的。这项工作将涉及解决地球系统建模的机器学习中令人兴奋的研究问题，重点是北欧天气条件。优化大型ML模型和探索合奏方法将是开发和实施最佳模型配置以进行准确可靠的天气预测的关键。另一个主题是构建和扩展可用于培训的ML就绪数据集。结果将支持ML在天气科学和先锋数据驱动的预测模型中的快速发展及其在改善天气服务（例如YR）的天气预测价值链中的作用。
机器学习中的生成模型：原理和效率
（3）深层生成模型求解随机过程：研究求解随机模型（例如扩散模型）（例如扩散模型）（例如，扩散模型）中随机过程的随机微分方程（SDE）或部分微分方程（PDE）（PDE）（PDES）。模型）在培训期间（5）生成模型中的隐式偏见和正则化：探索生成模型中存在的隐式偏见及其对概括的影响。研究显式和隐式正则化技术的有效性（6）生成模型的鲁棒性和泛化边界：分析生成模型的鲁棒性界限及其在分布分布的场景下（7）潜在的空间几何形状（7）潜在的空间几何学和流形学习：分析与生成模型的潜在空间和与生成数据分配的分析及其关系分配的相关性。探索如何平衡潜在空间中的多样性和发电质量，并研究复杂数据情景中不同流形学习技术的有效性和局限性
