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学习目标检查环境与社会之间的关系，使学生能够理解和欣赏Envir
1。分析您选择的国家/地区的环境的文化建构2。比较和对比具有不同环境质量水平的国家的环境感知3。批判性地评估了一个国家和不同国家内部的社会的发展状况和环境问题的类型。4。确定一个地区的社会人口统计学和工业特征，并将其与该地区的环境问题相关联？5。显示自然资源使用与不断变化的社区人口动态之间的任何关系7。评估人们的自然资源使用模式及其参与自然资源保护的可能性8。在给定的区域9.分析对人口或利益相关者环境资源的态度，知识和价值观，以及公众愿意为资源保护做出哪些权衡。10。确定跨社会成员的资源的访问，并建议采取公平共享资源或相关利益的措施。11。选择环境政策/法规，并确定其对社会的影响。暗示性读数1。Cárdenas，J.C.，2009。环境和开发实验。资源经济学年度评论，1（1），第157-82页。Chokkan，K.B.，Pandya，H。＆Raghunathan，H。（eds）。 2004。 了解环境。 Sagar出版印度列兵。 Ltd.，新德里。 3。 Elliot，D。2003。 能源，社会和环境，可持续未来的技术。 30 Routledge出版社。 4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。Chokkan，K.B.，Pandya，H。＆Raghunathan，H。（eds）。2004。了解环境。Sagar出版印度列兵。 Ltd.，新德里。 3。 Elliot，D。2003。 能源，社会和环境，可持续未来的技术。 30 Routledge出版社。 4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。Sagar出版印度列兵。Ltd.，新德里。3。Elliot，D。2003。能源，社会和环境，可持续未来的技术。30 Routledge出版社。4。Loris，A.A.R。 ed。，2021。 环境与发展：挑战，政策和实践。 Springer自然。 5。 leopold，A。 1949。 土地道德。 pp。 201-214。 芝加哥。 美国。4。Loris，A.A.R。ed。，2021。环境与发展：挑战，政策和实践。Springer自然。5。leopold，A。1949。土地道德。pp。201-214。芝加哥。美国。美国。
双曲线与欧几里得的嵌入在几次学习中
最新的表示学习研究表明，层次数据将自己带入双曲线空间中的低维和高度信息的表示。但是，即使双曲线嵌入在图像识别方面也收集了，它们的优化也容易出现数值障碍。此外，与传统的Eu-Clidean特征相比，尚不清楚哪种应用将受益于双曲线的隐性偏见最大。在本文中，我们专注于原型双曲神经网络。尤其是，双曲线嵌入的趋势会在高维度收敛到庞加尔e球的边界，并且对这对几乎没有的分类具有影响。我们表明，在常见的双曲半径上获得双曲线嵌入的最佳射击效果。与先前的基准结果相反，我们证明了配备有欧几里德指标的固定radius编码器可以实现更好的性能，而与嵌入式维度无关。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
深度强化学习
[1] R. Sutton和A. Barto，《加固学习简介》，麻省理工学院出版社，1998年。[2] C. Szepesvari，《增强学习算法》，Morgan＆Claypool Publishers，2010年。[3] C. Watkins，从延迟的奖励中学习，博士学位论文，剑桥大学，英格兰，1989年。[4] M. Wiering和M. Van Otterlo，加固学习：最新的ART，Springer，2014年。[5] M. Puterman，马尔可夫决策过程：离散随机动态编程，Wiley，1994年。[6] D. P. Bertsekas，动态编程和最佳控制，第一卷和II，雅典娜科学，2017年。[7] W. B. Powell，近似动态编程，Wiley，2011年。[8]选定的纸
调查机器学习和自然语言处理技术用于检测饮食失调：系统文献评论
自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时，人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估，但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题，例如抑郁或焦虑。然而，还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中，我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
入学博士学位。计划 - 2024年8月 5天教师发展计划理论机器学习27-31，2024年5月
计算机科学与工程人工智能（AI）：负责的AI，AI安全性，优化算法；机器学习和深度学习：生物医学信号，农业领域，网络层/传输层中的异常检测，优化算法，位置预测；计算机视觉和图像处理：农业和医疗领域，语音，图像，信号；自然语言处理，LLM；数据分析，视频分析，大数据分析，社交网络分析；理论计算机科学；算法和图理论，可解释的AI（XAI）-Healthcare；分布式计算；边缘计算；云计算；计算范式的能源效率；新兴数据库；生物信息学和计算生物学；数据隐私和安全性，网络安全性，信息安全性，网络安全性中的ML，云数据安全性，量子计算和安全性，分布式计算安全性，硬件安全性，用于网络安全系统和内存的ML；软定义网络 - 安全性；区块链技术；数字取证和犯罪调查；密码学，量子密码学，应用加密，量子加密后，多方计算，差异隐私；智能运输和互联车辆，用于野生动植物和自然保护的数字技术；物联网；通信和信号处理；系统工程的优化；遥感应用；资源管理和日程安排，以进行未来的计算连续体； IRS辅助通信和空间调制中的检测和估计问题，增强物理层
可解释的人工智能和机器学习
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）正在彻底改变各个领域的人类活动，而医学和传染病并不能免除其快速和指数的增长。此外，可解释的AI和ML的领域已经获得了特别的相关性，并引起了人们的兴趣越来越大。传染病已经开始从可解释的AI/ML模型中受益。例如，在抗菌病毒预测和量子疫苗算法中，它们已被采用或提议更好地理解旨在改善2019年冠状病毒疾病诊断和管理的复杂模型。尽管有关解释性和可解释性之间二分法的某些问题仍然需要仔细关注，但对复杂的AI/ML模型如何得出其预测或建议的深入了解对于正确地面对本世纪传染病的日益严重的挑战变得越来越重要。
机器学习和人工智能简介
● 机械工程师（MS BS PhD） ● Esenja 公司创始人、首席执行官 ● 自 1988 年以来一直从事开发人员（C++ Builder、GNU C/C++ 和 30+） ● Embarcadero MVP、C++ Builder 开发人员 ● LearnCPlusPlus.org 上 C++ 帖子的作者和主持人 ● 开发基于 AGI 的 ABRAINA AI 项目 ● 向儿童、学生和年轻人教授创新 ● yyoru.com、esenja.com、abraina.com