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梅林项目：马来西亚学生接受人工智能聊天机器人
COVID-19 疫情加速了高等教育机构的教育格局，这些机构主要以面对面授课为主。在马来西亚，许多大学将课程转换为在线课程，以应对疫情期间在家工作的挑战，使用网络技术和混合学习方法。但是，在确保学生的注意力和保留率得到维持以及在线学习时为他们提供足够的支持和支架方面存在挑战。因此，开展了 MERLIN 项目，以开发虚拟学习助手，为在线课程之外的学生提供在线支持。该项目使用具有自然语言处理 (NLP) 功能的人工智能 (AI) 技术开发了一个聊天机器人，模拟聊天机器人与学生之间的类似人类的对话。学习环境中的内容是媒体丰富的，并映射到 Mayer 的 12 条多媒体学习原则。收集了 102 名学生的数据，以了解他们的看法和反馈。结果表明，学生发现聊天机器人有助于他们的学习过程，并提高了他们对课程材料的理解。提出了一个使用人工智能聊天机器人作为学习助手的概念学习框架，以改善学生在新常态下的在线学习体验。
在生成多模型中研究相同不同的概念理解
由于高级AI系统（例如生成基础模型）表现出越来越丰富的行为，因此，对AI对齐和安全性研究的挑战是系统地以一种帮助我们理解和开发更安全的模型的方式来系统地表征这些行为。在实现这一目标的道路上的一个关键问题是，AI系统在概念上是否以人类的方式理解世界。一个经典的任务家族，用于探究人类和非人类动物的概念理解是相同的/不同的任务，它测试了对不同刺激中“相同”和“差异”的抽象概念的理解。从这些对人类和非人类动物的概念学习的研究中汲取灵感，我们提出了实验结果，以研究文本对图像（T2I）模型对相同/不同概念的理解。我们表明，尽管T2i模型对相同/不同概念的理解有所了解，但这种理解在相同性和差异的不同属性（例如纹理，颜色，旋转和大小）之间差异很大。我们讨论揭示这种行为差异的方式如何帮助我们设计更强大的模型培训和评估协议。最后，我们解释了人类，非人类动物和模型的概念学习行为分析之间的类比如何帮助我们更好地理解模型表现出的越来越多样化且通常是不可预测的行为。
自由能原理推动神经形态的发展
得益于 Mead [1] 的工作，他率先实现了超大规模集成 (VLSI) 方法。这类功能性（神经模拟）架构使用模拟组件来模仿神经生物系统，有助于高效、低成本地解决现实问题。模拟脉冲神经元的混合模拟数字系统也被开发出来，作为纯模拟模型的替代方案 [2]。从那时起，神经形态计算机不断发展，进一步模拟神经元和神经元功能网络的计算架构（有关最新综述，请参阅 [3, 4]）。作为生命系统，神经元和神经元网络都部分使用形态来实现计算；例如，信号之间的差异延迟可以通过不同长度和宽度的树突或轴突过程来实现。形态的变化也有助于学习的实现；例如，生长或退化的树突棘会促进或抑制突触的形成，从而促进或抑制位置特定的神经间通讯 [5, 6, 7, 8]。基于脉冲和结构的可塑性共同实现了适合神经形态设计的存储器写入电路 [9]（及其中的参考文献）。在网络规模上，神经发育过程中的活动依赖性修剪会影响短距离和长距离皮质连接 [10, 11, 12]。因此，从生物学角度来看，神经形态计算的一个关键特征是动态的：形态的变化实现计算的变化，反之亦然。这在混合模拟/数字 VLSI 设备的应用中得到了体现，这些设备作为神经形态视觉传感器实现，可以模拟相对简单的生物神经网络中的概念学习，如 [13] 1 中所述。
在政权转换下的基于目标投资的深入强化学习
深度学习模型在从培训数据中学习复杂的模式和概念方面表现出了显着的功能。但是，最近的发现表明，这些模型倾向于在很大程度上依赖于图像背面中存在的简单易懂的特征，而不是它们旨在进行分类的主要概念或对象。这种现象对图像分类器构成了挑战，因为图像中关键的要素可能被掩盖。在本文中，我们提出了一种新的方法来解决这个问题，并通过图像分类器来改善主要概念的学习。我们的中心思想围绕着同时指导模型在分类任务期间对前景的关注。通过强调封装主要感兴趣的主要观察的前景，我们旨在将模型的焦点转移到背景的主要影响下。为实现这一目标，我们引入了一种机制，该机制鼓励该模型分配足够的关注对前景。我们研究了各种策略，包括修改损失函数或合并其他架构组件，以使分类器能够有效地捕获图像中的主要概念。从事方面，我们探讨了不同前景注意机制对模型性能的影响，并提供了对其有效性的见解。通过基准数据集的广泛实验，我们证明了我们提出的方法在提高图像分类器的分类准确性方面的功效。我们的发现突出了前景注意力在增强图像中主要概念的模型理解和表示时的重要性。这项研究的结果有助于推进图像分类领域，并提供有价值的见解，以开发更健壮和准确的深度学习模型。关键字：深度学习；图像分类；前景的关注；概念学习；模型增强。
生命科学教学大纲8级和9级
1。引言该教学大纲描述了自然科学主流中初级二级阶段生命科学的预期学习成果和评估实践。自然科学学科中的学习经历和后续成果是为了促进学习者对科学探究技能和科学的了解和理解，作为对它们所属于的物理，生物学和技术世界的人类努力。初级二级阶段的生命科学教学大纲将广泛课程的自然科学，社会，经济，物理，数学和技术学习领域整合在一起。因此，生命科学教学大纲中的主题，主题，目标，学习目标和能力在整个课程的所有其他主题中都包含内容。批判性思维，调查现象，解释数据以及将知识应用于实验技能对于理解自然科学知识和方法的价值和局限性以及它们对日常生活的应用至关重要。对健康和环境的科学知识和态度的应用与整个个人，家庭和社会具有特殊意义。此外，生命科学教学大纲以清晰而简单的风格开发，以根据以学习者为中心的教育的精神在概念学习中提供新的创新。以学习者为中心的教育为教师对学习者有整体看法，将学习者的生活经验视为学习和教学的重点。2。因此，教师应根据学习者的需求在其直接环境和社区中选择学习内容和方法。自然科学领域的理性学习经验的重点是促进教学和学习以进行理解。纳米比亚和大多数非洲国家一样，拥有丰富的自然资源。对这些资源的探索需要科学知识和相关技能。获取科学知识和技能是进步的国民经济的前提，并为我们的人民改善了生活水平。对于我们的学习者而言，重要的是要获得知识和技能，这将促进他们对人类和环境的相互作用以满足人类需求的理解。必须理解，我们周围的物理和生物学世界非常复杂，因此必须以整体方式理解以维持自然资源。
教学大纲第三年艾滋病 V 和 VI 学期.pdf
课程目标： 1. 提供有关数据处理的必要知识，并使用统计和机器学习方法对实际问题进行分析 2. 使用编程工具生成报告并以图形形式可视化结果 预期课程成果： 1. 能够获得数据科学的基本知识 2. 将实时数据转换为适合分析的形式 3. 通过统计推断从数据中获取见解 4. 使用机器学习技术开发合适的模型并分析其性能 5. 确定需求并可视化结果 6. 分析模型的性能和结果质量 单元：1 简介 4 小时 数据科学： 数据科学简介 – 数字宇宙 – 数据来源 – 信息共享 – 数据科学项目生命周期： OSEMN 框架 单元：2 数据预处理和概念学习 6 小时 数据预处理简介 – 读取、选择、过滤数据 – 过滤缺失值 – 操作、排序、分组、重新排列、排名数据假设的制定 –概率近似正确学习 - VC 维度 - 假设消除 - 候选消除算法 单元：3 R 基础知识 8 小时 R 基础知识 - 数据类型和对象 - 控制结构 - 数据框 - 特征工程 - 缩放、标签编码和独热编码、缩减 单元：4 使用 R 进行模型拟合 8 小时 回归模型 - 线性和逻辑模型，分类模型 - 决策树、朴素贝叶斯、SVM 和随机森林，聚类模型 - K 均值和层次聚类 单元：5 可视化 6 小时 数据可视化：箱线图、直方图、散点图、热图 - 使用 Tableau - 异常值检测 - 数据平衡 单元：6 R 中的性能评估 4 小时 损失函数和误差：均方误差、均方根误差 - 模型选择和评估标准：准确度、精确度、F1 分数、召回率 - 二元预测分类 - 灵敏度 - 特异性。
健康信息学讲座
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昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。